量子運算 影響未來十年AI應用的3種方式
編譯／李寓心
準備好迎接人工智慧（AI）的量子飛躍！現在量子運算，正處於重塑AI格局的關鍵時刻，將引領人類進入一個擁有全新能力和可能性的新時代。在未來十年，可以預期，由量子推動的AI應用也將發生蛻變，透過以下三種方式，將了解量子運算（Quantum Computing），如何在未來帶來革命性的影響。
1、機器學習（ML）與人工智慧演算法
量子運算擁有多種方式，可徹底改變機器學習的潛力，不僅能提高運算速度和效率、處理複雜模型，創建更準確的模型，透過量子疊加和量子糾纏的原理，可加快處理數據的速度，對於訓練複雜模型和執行大規模模擬等任務，相當重要。藉由量子電腦快速處理數據的優勢，也可能會激發更先進AI模型的開發，使這些模型，能夠從更大的數據集中學習，做出更準確的預測。因此，量子運算和機器學習也可以協同合作，創建比當前更能反映複雜條件的模型，對金融投資組合優化、流體動力學模擬和材料設計等領域，帶來關鍵性的影響。
2、解決複雜的優化問題
量子運算比傳統電腦，擁有更快處理和分析大型資料的能力，透過量子力學原理處理資料的獨特方法「量子糾纏」（Quantum entanglement），可更有效率地協調系統不同部分的訊息，使量子計算機能夠找到，傳統運算方法不易辨別的相關性和模式。由於量子運算採用「格羅弗演算法」（Grover’s algorithm），能大幅縮短解決問題的時間，搜尋大量的可能性，也適合處理高維度、多變數的複雜問題，可提供指數級增長的量子運算速度，並透過「量子退火」（Quantum annealing）的特性，將問題編碼到量子系統中，逐漸將系統演化至對應最佳解決方案中的最低能量狀態。
3、強化學習（RL）的量子進展
量子運算為強化學習（RL）應用，不僅將帶來重大變革，大幅提升學習過程的效率和速度，還可藉由量子疊加和糾纏等特性，能夠同時探索多種可能的解決方案，比傳統方法學習得更快。例如，混合量子的傳統系統，已被證明可將AI代理的學習過程，加速超過60%；藉由量子強化學習（QRL），還可減少訓練步驟，應用在自主系統和醫療保健等領域。因此，量子運算為強化學習領域，帶來強大的推動力，未來有望研發出更高效率的AI智慧系統。
資料來源：Ambcrypto
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