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NTC热敏电阻：量子计算和量子计算机，各是什么鬼？

发布时间：2017/5/9 访问人数：1218次

所谓量子，是一个能量的最小单位，也是人类目前为止认识微观世界的终极抵达点。所有的微观粒子包括分子、原子、电子、光子都是量子的一种表现形态，人类和整个世界也都是由量子构成的。
但区别于经典物理世界之间物体的相互作用形态，微观世界量子之间的互动更加诡异而复杂，甚至还没有真正权威的科学解释能阐明量子间的作用关系。
至少已经可以证明，量子位之间具有相互叠加和相互牵连两种属性，而围绕这两种属性构成的力学理论，就是大名鼎鼎地“革了牛顿的命”的量子力学。
量子计算及相应技术应用化境况
抛开物理学不提，量子间的特性运用到计算领域会呈现出与目前所知的计算完全不同的运算规则。
由于量子具有叠加态，故而量子运算具备天然的并行运算能力。如果说0和1组成的经典计算是一个人在干一件事，那么量子计算就是一个人同时干很多事，并且同时完成给出叠加结果。
以这次完成的10个超导量子比特纠缠计算为例，它在经典计算机完成一次计算的同时，可以完成10个比特，也就是1024次计算。那么如果超导比特纠缠数量持续扩大的话，超越目前人类最快的计算系统也是轻而易举的。
事实上，量子计算机是一个非常宽泛的概念。由于它的概念界定办法仅仅是利用了量子规则完成的计算设备，所以第一台量子计算机的定义也非常模糊，很难得到公认。
发展量子计算机的方式也各有不同，比如中科院发布的量子计算机是以光子理论完成的“光离子计算机”，其他囚禁离子技术、量子位元超导电路技术也都在持续深挖中。如果算上相对小众的量子计算机实现方式的话，恐怕很难统计目前世界上有多少种量子计算机。
当然，某种程度上来说目前世界上依旧没有真正应用意义的量子计算机。我们今天做的，更多是把一个概念从理论一步步拉倒现实中来。
量子计算与人工智能的关系
今天AI大火，于是经常伴随着AI出现的“兄弟词汇”也跟着火了起来。很多人一提到AI就会紧接着蹦出来深度学习、量子计算、弹性网络等等名词。但他们之间究竟是啥关系就不知道了，反正最后总结为“不明觉厉”就对了。
总体来看，量子计算可以被看做人工智能技术的基础设施。因为人工智能的本质是机器以函数推导来模拟人类的接受、学习和推导，这就涉及巨大的运算和数据处理。而量子计算恰好可以解决这个问题。
量子计算及相应技术应用化境况
总体而言，这对“概念基友”有以下几个方面是互补的：
一、解决经典计算的单一维度问题：人工智能要运用到大量的数据接收和处理，但0和1的经典计算却始终只能进行单一向计算。这给人工智能的深度发展带来了巨大不便。而量子计算的法则下，系统能够通过并行计算来不断学习来处理之前从未遇到的新数据。这就给人工智能不断实现自我进化提供了近乎“水和空气”的基础。
二、解决cpu堆砌的天花板：人工智能虽好，但问题是需要的计算量却太大了。比如之前Alpha GO大战李世乭，动用了1920个CPU和280个GPU。虽然效果显著，但设备和能源消耗未免太大了，很难有广泛应用的空间。而如果通过量子计算法则，则可以把硬件体积和能耗大大降低，达成人工智能技术的通用化。
三、大体量计算成为可能：我们一直都在关注大数据，但最大的数据能有多大呢？有数据判断，到2020 年全世界的数据会达到44 ZB，也就是人均5200GB。我们当然相信越大的数据越有可能达成有效的结果推导。但如果数据达到这个程度，恐怕就是经典计算带不动的了。所以全景式计算必须依赖量子计算，这也是人工智能开启全面数据学习的先决条件。
四、移动人工智能设备的必备因素：根据上面的硬件天花板推导，不难发现人工智能需要的运算能力基础是非常庞大的。而手机、汽车、穿戴设备等终端很难加载人工智能需要的运算处理器，而云计算技术又有各种各样的限制。因此通过量子计算，来实现AI设备的集成化和迷你化，可能是人工智能走进普通生活的最佳选择。
五、AI的反向验证：量子计算模拟的是微观世界中量子的叠加与纠缠，那么这种模拟可行运算逻辑的正误其实很成问题。因为一般的运算技术根本无从检验量子计算模型。所以这里人工智能可以回头帮一下量子计算，通过多元推导的方式检视量子计算的过程与结果。
所以说，AI和量子计算近乎于是不得不同时进化的双生子，一个负责辅助，一个专打输出。
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