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分类问题最标准的例子是给计算机一张狗和猫的照片，并要求它在将来看到的所有图像上标注为狗或猫。

在量子计算的一些最有前途的应用中，量子机器学习有望引起轰动，但具体是怎么回事还是个谜。

IBM的研究人员现在声称，他们已经用数学方法证明，通过使用量子方法，某些机器学习问题的解决速度比使用经典计算机要快得多。

机器学习是人工智能的一个成熟分支，已经在许多行业用于解决各种商业问题。这种方法包括用大数据集训练一种算法，使模型能够识别不同的模式，并在呈现新信息时最终计算出最佳答案。

参见：用大数据集构建仿生大脑（免费PDF）（TechRepublic）

，机器学习算法可以优化，以提供更准确的答案，但这是在计算成本，这是快速达到传统设备的限制。这就是为什么研究人员希望，有朝一日，他们能够利用量子技术的巨大计算能力，将机器学习模型提升到一个新的水平。

尤其是一种称为量子核的方法，是许多研究论文的焦点。在量子核方法中，量子计算机只介入整体算法的一部分，通过扩展被称为特征空间的东西——用来描述输入模型的数据的特征集合，例如“性别”或“年龄”，如果系统经过训练能够识别人的模式，简单地说，通过使用量子核方法，量子计算机可以区分更多的特征，因此，即使在一个巨大的数据库中也能看到模式，经典计算机只能看到随机噪声的地方。

IBM的研究人员开始使用量子核来解决一种称为分类的特定类型的机器学习问题。正如IBM的团队所解释的，分类问题最标准的例子是当一台计算机被赋予狗和猫的图片时，需要使用这个数据集进行训练，以标记所有它认为是狗或猫的未来图像，为了在尽可能短的时间内生成准确的标签，蓝色巨人的科学家们开发了一项新的分类任务，发现使用量子核方法的量子算法能够在数据中找到相关的特征，以便进行准确的标记，IBM quantum的研究人员Kristan Temme告诉ZDNet：“对于经典计算机，数据集看起来像随机噪声。”在我们的论文中，我们正式证明了这种量子核估计例程可以产生学习算法，对于特定的问题，它的性能优于任何经典的学习算法，研究人员创造了一个分类问题，数据可以在一台经典的计算机上生成，并表明在试图解决这个问题时，没有任何经典的算法能比随机猜测做得更好。

然而，在量子特征图中查看数据时，量子算法能够以高精度和高速度预测标签。

“这篇论文可以看作是量子机器学习领域的一个里程碑，因为它证明了一个量子核方法在现实假设下实现容错的端到端量子加速，“研究小组得出结论。

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当然，IBM的科学家们开发的分类任务是专门用来找出量子核方法是否有优势的，而且还远没有准备好应用于任何类型的更大规模的商业问题。根据Temme的说法，这主要是由于IBM目前量子计算机的规模有限，迄今为止，它只能支持100个量子比特以下的量子计算机，远远不是科学家们认为在量子技术方面开始创造价值所必需的数千甚至数百万个量子比特，“我们不能指着一个特定的用例说‘这将产生直接的影响，’”Temme说一个“大”量子机器学习算法的应用还没有进行。这种算法的规模当然与量子硬件的发展直接相关。”

IBM的最新实验也只适用于机器学习中的特定类型的分类问题，并不意味着所有的学习问题都将受益于量子核的使用。但研究结果为该领域的进一步研究打开了大门，以找出是否其他机器学习问题可以从该方法的使用中受益。

因此，许多工作目前仍停留在理论上，IBM的团队已经承认，该领域的任何新发现都有许多警告。但在等待量子硬件改进的同时，研究人员致力于继续证明量子算法的价值，哪怕只是从数学的角度来看。

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2023-03-22 10:04:37