2.5　量子人工智能

人工智能使用的量子计算机中最出名的应该是美国宇航局拥有的量子计算机，它是美国宇航局量子人工智能实验室（Qu AIL）和谷歌合作的产物。这台D-Wave 2X（和其他产品一样）是一款1098位量子比特的量子计算机。D-Wave 2X置于比地球磁场弱5万倍的真空设备中，低温冷却至零下460℉，约比星际空间的温度低180倍。量子计算机需要低温（准确来说是绝对零度）且不会受到任何电磁干扰的影响。^[65]

即使全量子计算解决方案尚未出现，人工智能，特别是机器学习，仍可持续从量子计算技术的进步中受益。通过量子计算的算法，我们能够强化机器学习已有的功能。此外，由于量子计算机整合的数据集截然不同，一旦问世，预计将出现重大突破。虽然起步阶段没有人为的干预可能存在困难，但人类的参与将帮助计算机学习未来如何对数据进行整合。^[66]

量子人工智能的研究层出不穷，科技巨头和Rigetti这样的技术公司纷纷推出全栈量子计算。美国宇航局和谷歌公司早在2013年便建立了量子人工智能实验室，量子人工智能几乎已成为一个主要的研究领域。要令量子计算在人工智能问题上发挥作用，量子处理器须与当前的技术栈相结合。未来，我们将看到量子硬件及其API和语言被整合到当前的系统中。^[67]

Amit Ray博士发现，量子计算与神经网络的结合是研究十分活跃的一个领域。量子学习算法也有新的发展。这从量子卷积神经网络（QCNN）和量子强化神经网络（QRNN）中可见一斑，通过梯度下降训练算法，对经典问题进行归纳。^[68]

各大院校和企业通过ibm.com/IBMQ在线访问IBM公司的三个开源量子系统（5到16位量子比特），目前已运行了200万个量子程序，用以证明或行文论述依靠以往的处理能力从未能够证明的理论。^[69]