很多朋友对于量子计算遇到人工智能和量子计算与人工智能不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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如何看待中国量子计算原型机「九章」问世，超越谷歌实现「量子霸权」？
是一个很好的结果，当大家都能在自己的体系中实现量子优势后，就有更多的时间去探索量子纠错和容错量子计算了。
为什么这样说呢？当初谷歌量子霸权文章出来的时候，就有人表示：现在量子计算都是大公司入场，有钱有人而且可以长时间投入（没有PhD毕业跑掉项目受影响的情况），高校的组过得很难。而今天潘老师的文章出来，做量信实验的关注点基本都是：这个光路也太难了，一百个探测器太有钱了。量子计算实验发展到现在，高难度大投入，基本是大公司（谷歌、IBM），有学校或者政府支持的大组（潘组、IonQ）才能做几十比特的实验。这样一来，万众瞩目，不可避免地就要定期“交差”（非贬义），而量子霸权刚好就是一个有象征意义的“差”。
现在这个阶段，大家是很纠结的，一方面觉得量子计算未来需要的纠错容错技术必须赶紧研究，二又觉得该在当前技术条件下找到可能的一些应用（所谓NISQ，带噪音的中等量子体系），量子模拟之类的。但我个人认为应该侧重于纠错容错技术。拿人工智能的例子来说，自动驾驶迟迟无法大规模落地的原因是什么？资本入场太早，把学术界还没彻底解决的问题急忙推了出去，最后只能在不完美的技术基础上修修补补。何况量子计算比人工智能还要早期得多，民众预期如果太高，应用又长时间做不出来，资本信心一破灭那对整个量子行业就是极大的打击。很多人其实对我表示过类似的看法。看一看量子加密通信的情况就知道，被媒体误导之后大众的抵触情绪有多高，甚至连说造假骗经费的都有。我相信大部分学界的人都希望量子计算再认真发展一段时间，JohnMartinis不就是因为路线理念问题离开谷歌量子计算项目的吗。
这个只是玻色采样机，不能算真正的量子计算机。
同样谷歌的那个也不算（事实上是Google压根没有公布任何-qubit芯片上测量得到的数据。所以，只能说Google也加入了IBM,Intel放卫星大本营。现在Google公布的数据只有三个，至于每个qubit的寿命（T1,T2*,T2Echo)等数据更是都没有提到。量子芯片的生产良率会随着qubit数量的增加而急剧下降。现在IBM,Intel显然搞起了qubit数量大战。又有谁知道Google的人没有被董事会的人拿着股票来说事，要他们也搞点新闻呢？）
但是按照量子霸权的定义来讲，的确都算是霸权。
还是科大本源量子和微软的靠谱些，有了商业加速芯片还有Qpanda和Q#量子软件编程语言了。华为也有了世界上最大的量子软件环境模拟计算云平台。
不过也不排除光量子计算也可以达到进行更广的计算范畴，但是目前来讲光量子没有更好的算法来进行普适计算，shor算法也不行，只有高斯波色采样。
就是说就“目前已开发出的的量子算法”来讲，超导量子比特更具有普适计算的意义。因为不论是谷歌还是潘老师的系统，都还不能实现纠错容错这些基本要素，九章不是可编程的通用计算机，更像是同为专用机的差分机，只能做一些特定的计算。
在此，我希望大家，特别是不了解量子计算行业的人，理性期待。结果是很好的结果，但是不管是谷歌量子霸权还是九章量子霸权都只是量子计算非常初期的一步，离走入生活的量子计算应用少说还有十年。
量子技术和人工智能哪个先进
如果做成人工智能，如果只是加速，原来需要一千台机器，或者需要一万台，现在（用量子计算机）可能四台就可以了，形成快速的计算能力。
另外一个领域，量子力学在模型里面解决传统的没有的模型，那是另外一个方向。
量子用于计算就是计算，用于通讯就是通讯，用于人工智能就是人工智能。利用相干叠加的方式，实现了计算，无法比拟的超级计算能力，可以把复杂度的NP计算问题，就可以变成P问题。
如果做基础的人来讲，不管是经典还是量子，我们处理的都是效率的问题，把一些遥遥无期的东西变成一些结果。
大数分解，金融行业经常用到的，给你一个非常大的一个数，找到它的两个素数是什么，经典万亿次的计算机需要15万年，如（用万亿次的）是量子计算机，只需要一秒。在计算数据处理里面是一个基本的方式，如果用一个亿亿次的经典计算需要一百年，但是把速度可以降下来，只用一个万亿次的量子计算可能就0.01秒的时间。
量子人工智能的计算能力为人工智能发展提供革命性的工具，能够指数加速学习能力和速度，轻松应对大数据数据的挑战。
人工智能来了，我们应如何面对？
科技革命一直带来职业的更迭，汽车来了马车夫失业了，电话来了报务员失业了，电脑来了打字员失业了……进入工业时代以来，工作已经成为一个人的重要标签，它不仅关乎我们的收入和生计，也关乎自己的社会地位和尊严，某种意义上来说，它定义着人类的存在价值。
我认为，它会替代一部分的工作，但是也会创造出新的工作机会。就像《探寻人工智能》第二季的采访到来自闺中农村的女孩，她们学会了人工智能所谓的数据标注，在很多视频软件上分享自己的生活为自己贴上标签，收获了大量的观看者与粉丝，成为了一位视频博主。
我呢，相对来说，是一个乐观主义者，但是我觉得就业者应该努力学习人工智能知识，不断的丰富自己，能够跟人工智能相辅相成，与此同时我认为政府和企业也应该在这样一个科技时代培养人工智能人才，并负责人们的转岗培训。
为什么人工智能是人类创造的，却似乎比人类聪明？
到目前为止，可以看到的人工智能，在某些方面确实表现得比人更加“聪明”，但是总的来说，目前人工智能还是有很多地方比不上人类大脑的。为了表达清楚这个问题，从以下几个方面进行阐述：
计算机适合做什么，而人脑适合做什么
现阶段的人工智能到底能做什么，而不能做什么
现阶段的人工智能存在什么问题
计算机适合做什么，而人脑适合做什么
在计算和存储维度，人脑远远比不上计算机的准确度和处理速度。
先不用跟计算机比较，就拿计算器来说，两位数的加减有时候都会为难到很多人。计算器在处理数字的加减时，会将数字转为换二进制进行存储，按照二进制加减的计算规则，按照矩阵式对每一位进行与非的开关操作；而人经常会出现一个画面，这个画面也许是一个算盘，也许是一张稿纸，然后想象自己在算盘或者稿纸上进行计算的过程。
从这个维度我们可以看到，关于信息的存储首先就是不一致的。
数字，文字等作为一种符号，是为了满足信息交互保存的需要而人为创造出来的，对于原始人类而言，根本没有文字，记住画面比起记住文字更加方便保存这段记忆。
举个例子来说，你会想起小时候的一段往事，是会议起了这段画面，还是回忆起了记录这段记忆的文字？
而计算机可不同，它在对数字和其他标准化信息的存储和计算上具有更大的优势。
计算机在将文字这种符号按照一定的规则进行抽象化，可以很好的保存下来，并按照规则进行运算，因此一个小小的计算器，在计算上，尤其是涉及多位数多次的运算，有“秒杀”人类的能力。那么更不用说算力更加高，存储空间更加大的计算机了。
现阶段的人工智能到底能做什么，不能做什么
吴恩达在机器学习的课程中有一个形象的比喻。
机器学习就好像一只小狗，我们需要对小狗进行训练，即使用训练集训练模型。
当给小狗一个输入A，小狗产生了反馈B（正确答案），我们给小狗一个零食作为奖励，并告诉它“gooddog”；
当给小狗一个输入C，小狗产生了反馈D（错误答案），我们给小狗不做奖励，并告诉它“baddog”。这么训练一段时间，我们就会发现，小狗可以在看到输入A时，给我们一个反馈B。但是小狗并不理解输入A与反馈B之间的内在联系，而是它认为，反馈A是一个大概率最佳的反馈而已。
这个过程在人工智能领域被称为“强化学习”。
我们将这套逻辑，可以应用在各个实际情况中，例如上表所示，这样我们获得了可以识别人脸的机器，可以判断贷款风险的机器，等。
对于此类，看到输入A，返回输入B的系统发展的速度很快，只要我们针对一种应用场景，找到了A-B之间的关系，就可以让人工智能帮助人类进行决策。
我们在日常工作生活中，看到越来越多的地方使用了人工智能。但是，并不是所有场景都可以使用人工智能替代人类，因为机器毕竟没有真的明白A与B之间存在什么样的真实业务逻辑。在科技和文化的推动上，目前人类的大脑所含有的想象力还是具有更多的生机。
现阶段的人工智能存在什么问题
根据上一阶段所描述的，我们可以根据我们的需求，让机器来通过输入给输出结果。
但是，这套系统有一个很高的门槛，需要大量的数据作为训练支撑。
随着这几年科技的告诉发展，各行各业均逐步实现信息化，但是在很多领域上，信息数据的有序收集，信息的整理等工作还很欠缺。
金融作为人工智能发展最迅猛的一个行业，很大程度上是建立在金融很早就实现了数字信息化，有足够的交易数据和用户信息，作为人工智能模型训练的数据支撑，而其他很多行业或很多应用并不存在这个良好基础。
例如，语音识别技术最近几年突飞猛进，在很多场景上已经开始投入使用。但是虽然在英语，普通话等语言下支持的较好，但是对于一些小众的方言，或含有口音的语言识别率研究较差。这就是由于数据所带来的制约。
同时，由于目前在芯片制造上一直没有出现新的材料，摩尔定律已经被打断，对于算力的不断要求，也会制约目前人工智能产业的继续发展。
总结
人工智能的发展将是做为解放生产力的一次革命，从目前看起来，人工智能并没有通俗意义上超出人类，而是以突出自身的优势，更好的辅佐人类。
关于量子计算遇到人工智能，量子计算与人工智能的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。