量子計算機可能率先應用於人工智能

作為電子計算機發展到今天的最前沿應用，人工智能始終存在算力不足的隱憂。ChatGPT問世數月后，OpenAI總裁奧爾特曼曾公開表示，其并未鼓勵更多用戶注冊OpenAI。2023年11月，OpenAI甚至宣布暫停ChatGPT Plus付費訂閱新用戶的注冊，以確保現有用戶擁有高質量體驗。顯然，作為全球性能最強的AI，ChatGPT已遇到算力等方面的瓶頸。在此背景下，討論量子計算機在人工智能領域的應用就成為一種頗具潛力的未來解決方案。

首先，人工智能領域的算法，大部分屬於并行計算的范疇。舉例而言，AlphaGo在下圍棋的過程中，其需要同時考慮對手在不同位置落子后的應對招數，從中找到最有可能贏得棋局的下法。這就需要計算機優化并行計算的效率來實現。而量子計算機擅長進行并行計算，因為它可以同時計算和存儲“0”和“1”兩種狀態，無需像電子計算機那樣消耗額外的計算資源，譬如串聯多個計算單元，或將計算任務在時間上并列。計算任務越復雜，量子計算就越具備優勢。

其次，運行ChatGPT所需的硬件條件，同樣也十分適合導入當前體積龐大的量子計算機，二者都需要安裝在高度集成的計算中心里，由一支專業化技朮團隊進行管理支撐。

什么是量子計算機？量子計算機是一類遵循量子力學規律進行高速數學和邏輯運算、存儲及處理量子信息的物理裝置。其不僅體積龐大，而且作為核心零部件的“量子芯片”，通常需要被置於接近絕對零度（零下273.15攝氏度）的極低溫中，利用在這種極低溫下部分微觀粒子表現出的量子特性進行信息運算和處理，且運行結果只能存在几毫秒的時間。

量子計算機的原理基於量子力學，利用量子比特代替傳統計算機的比特進行信息處理。與經典比特只能處於0或1的狀態不同，量子比特可以同時處於多種狀態，這一特性被稱為“疊加態”。此外，量子比特之間還存在着“糾纏”現象，使得它們之間的狀態相互依賴，無論距離多遠都能瞬間影響彼此，這就是著名的“量子糾纏”。這些量子特性賦予了量子計算機超越傳統計算機的強大潛力。在理論上，量子計算機能夠在某些特定問題上實現指數級別的加速，如因子分解、搜索優化、材料科學模擬等。

2022年，來自谷歌、微軟、加州理工學院等機搆的研究者從原理上證明了“量子優勢”在預測可觀測變量、量子主成分分析以及量子機器學習中確實存在。量子機器學習，實際上就是量子計算在人工智能領域的應用，也體現出未來量子計算與人工智能兩大前沿技朮合流的趨勢。

理論上證明了，實踐上就需要進一步拓展量子計算的應用前景。在2019年推出商用量子計算機“量子系統一號”后，美量子計算巨頭IBM又於2023年12月推出了“量子系統二號”。新系統的最大突破在於可以模塊化擴展，是該公司的首台模塊化量子計算機。“量子系統二號”擁有超過1000量子位。IBM還宣布計划10年內建成10萬量子位的量子計算機。這些不斷增加的量子位并非只是為了競賽，其對於實現通用計算和可編程有着不可或缺的作用。也正因如此，量子計算機的模塊化，標志着其更加具備實用性。

有關量子機器學習算法的研究，已成為新的研究熱點。量子計算機的突破不僅是科學技朮的重大進展，也是人類探索未知、提升計算能力的重要里程碑。不過，未來量子計算機不會完全取代電子計算機，更有可能出現的是量子計算機和電子計算機在不同的應用場景下發揮各自所長，實現協同發展，既極大提升算力，也兼顧成本和可行性。