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量子計算機的“殺手級應(yīng)用”可能很快就要誕生了

DPVg_AI_era ? 來源:lp ? 2019-03-15 08:56 ? 次閱讀
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關(guān)于量子計算和機器學(xué)習(xí)之間的融合一直是業(yè)界關(guān)注的焦點。最近在《自然》上的一篇論文,從二者對數(shù)據(jù)處理方式的聯(lián)系出發(fā),將傳統(tǒng)計算機的數(shù)據(jù)映射到只存在量子態(tài)的空間中,實現(xiàn)面向圖像識別任務(wù)的監(jiān)督式機器學(xué)習(xí)過程。量子計算機的“殺手級應(yīng)用”可能很快就要誕生了。

目前,機器學(xué)習(xí)和量子計算的熱度可謂不相伯仲,從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上看,二者在某些方面也確實非常相似。

最近,在Nature上發(fā)表的一篇論文中,Havlí?ek等人從二者之間的聯(lián)系入手,展示了現(xiàn)代量子計算機是如何從數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)的。論文表明,傳統(tǒng)計算機可以將數(shù)據(jù)映射到只存在量子態(tài)的空間中,實現(xiàn)監(jiān)督式學(xué)習(xí)。

Nature論文:使用量子增強特征空間進(jìn)行監(jiān)督式機器學(xué)習(xí)

地址:https://www.nature.com/articles/s41586-019-0980-2

一提到量子計算機,人們的第一印象往往是,這些機器很難在臺式電腦等經(jīng)典計算機上進(jìn)行模擬。換句話說,無法使用經(jīng)典計算機獲得量子計算的結(jié)果。因為描述量子計算的每個內(nèi)部步驟需要大量的數(shù)字。許多人在學(xué)習(xí)分割大數(shù)字時需要的步驟極其繁多。如果在經(jīng)典計算機上模擬量子計算,那么每個中間步驟可能需要更多的數(shù)字來描述,這個數(shù)字甚至可能比宇宙中可觀察到的原子總數(shù)還要大。

將圖像“相似性”概念化為空間距離

由數(shù)字集合描述的量子系統(tǒng)的狀態(tài)被稱為量子態(tài)。如果量子態(tài)與許多數(shù)值相關(guān)聯(lián),則稱其在大空間中“存在”。對于某些基于連續(xù)變量的量子計算機,這樣的空間甚至是無限大的。

相比之下,機器學(xué)習(xí)分析的數(shù)據(jù)空間要小得多,即用來描述數(shù)據(jù)的值更少。比如,包含一百萬像素的照片僅記錄了代表紅色、綠色、藍(lán)色的三百萬個數(shù)字。機器學(xué)習(xí)的任務(wù)目標(biāo)可能是猜測圖像的內(nèi)容,也可能是生成類似的圖像。不過,機器學(xué)習(xí)中一個成熟的理論稱為“核方法”(kernelmethod),對數(shù)據(jù)的處理方式與量子理論的數(shù)據(jù)處理的方式很類似。

簡而言之,“核方法”是通過定義哪些數(shù)據(jù)點彼此相似、哪些數(shù)據(jù)點不相似來執(zhí)行機器學(xué)習(xí)任務(wù)的。從數(shù)學(xué)上講,相似性是數(shù)據(jù)空間中的距離,即數(shù)據(jù)點表示之間的距離的數(shù)字表示。

目前的假設(shè)是,相似的圖像具有相似的內(nèi)容,數(shù)據(jù)點之間的距離在機器學(xué)習(xí)中是至關(guān)重要的。但對“相似”的確切定義并不像聽起來那么簡單。比如,如果基于每個圖像中的紅色像素數(shù)量來看,兩個圖像之間的在數(shù)據(jù)空間中的距離是多少?

數(shù)據(jù)空間中許多關(guān)于“相似性”的定義,在數(shù)學(xué)上相當(dāng)于在可能無限大的空間中的相似性的簡單量度。因此,在每次比較兩個圖像時,圖像可以被映射到巨大空間中的表示,并計算映射和原圖像之間的簡單相似性。目前,傳統(tǒng)計算機無法確切地計算這個大型表示,但也許量子計算機可以。因為量子計算機能夠在極大的空間中進(jìn)行計算。如果將數(shù)據(jù)映射到量子態(tài)所在的空間,會發(fā)生什么呢?

圖1 量子增強機器學(xué)習(xí)過程示意

“量子態(tài)”映射反映圖像相似性,提升機器學(xué)習(xí)性能

Havlí?ek等人展示了量子計算機如何提高機器學(xué)習(xí)算法的性能。如上圖所示,先由傳統(tǒng)計算機使用機器學(xué)習(xí)對動物的圖像進(jìn)行分類。包含相似顏色像素的圖像在數(shù)據(jù)空間中的距離較近。

經(jīng)典計算機將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到量子計算機,后者將每個圖像映射到對應(yīng)量子狀態(tài)空間中的特定量子態(tài)。在數(shù)據(jù)空間中距離較近、但內(nèi)容不同的圖像,由量子空間中相距很遠(yuǎn)的狀態(tài)表示。然后由量子計算機將量子態(tài)間的距離發(fā)送至經(jīng)典計算機,改善圖像分類效果。

Havlí?ek等人和筆者所在的研究團(tuán)隊幾乎同時認(rèn)識到了機器學(xué)習(xí)和量子計算之間這種潛在的強大聯(lián)系。值得注意的是,兩個團(tuán)隊提出了基本相同的兩種策略,設(shè)計用于機器學(xué)習(xí)的量子算法。第一種策略僅使用量子計算機,作為傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的硬件補充:量子設(shè)備在給定兩個數(shù)據(jù)點時返回相似性。第二種策略在量子計算機上進(jìn)行真正的學(xué)習(xí),以經(jīng)典計算機作為輔助。

Havlí?ek等人的重要貢獻(xiàn)是他們在真正的量子計算機上的原理驗證實驗中實現(xiàn)了這兩種策略:他們使用的是IBM的量子芯片。盡管一些新聞報道有些夸張,但任何在云中嘗試量子計算的人都知道,由于計算中的實驗噪聲水平很高,從這些設(shè)備中收集有意義的數(shù)據(jù)是非常困難的。

實驗使用的IBM Q量子計算機

在某些人看來,這個實驗。量子空間只有四個維度,因為在IBM云服務(wù)已經(jīng)能夠提20量子比特設(shè)備訪問,但這個實驗只使用了IBM最小的5量子位芯片的兩個量子比特。實驗中的數(shù)據(jù)集同樣是人工設(shè)計的,讓四維空間中的分析過程變得更簡單。

盡管如此,此文仍然證明了使用量子計算機進(jìn)行機器學(xué)習(xí)的革命性方法,并提出了將更流行的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融入量子計算領(lǐng)域的多種嘗試,“核方法”在機器學(xué)習(xí)和量子理論之間提供了一座橋,令人耳目一新。不過,發(fā)現(xiàn)并承認(rèn)這座橋的存在只是一個開始。

Havlí?ek等人提出的方法的確切性還有待進(jìn)一步觀察。盡管在量子空間中進(jìn)行數(shù)據(jù)表示,對于真實世界的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用是有用的。不過,我們并不知道該方法是否與有意義的相似性量度相關(guān),比如,在對動物的圖像進(jìn)行分類時,是否可以做到將貓的圖片放置在另一幅貓的圖片附近,而不是狗的圖片附近。

此外,目前關(guān)于是否存在性能和效果更好其他策略,仍然不是十分清楚。這個技術(shù)是否足以戰(zhàn)勝已使用了近30年的經(jīng)典方法?如果可以,量子計算機的“殺手級應(yīng)用”可能很快就要誕生了。但這無疑是一個更加復(fù)雜的問題。

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原文標(biāo)題:Nature:量子計算機成功實現(xiàn)監(jiān)督式機器學(xué)習(xí),“殺手級應(yīng)用”就要來了?

文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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