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  • 1 # 使用者1794230703786

    顛覆現有人工智慧模式,許多現在受計算複雜度影響的基礎理論能更得到更好應用,正如深度神經網路得到計算能力的支撐一樣,未來符號主義與連線主義在量子計算上的結合值得期待,有望催生新一代強智慧技術。

  • 2 # 滾滾糰子

    簡而言之,量子計算將是人工智慧的重大助力。

    筆者畢業之前,也是在國家人工智慧試驗室貴人跟導師混過一段時間,無奈二十年前,人工智慧遠不如現在火熱,原因之一就是計算機運算能力遠不能滿足人工智慧的需要,所以人工智慧的概念雖然早早提出,但是始終未能落地。

    人工智慧的實現說複雜很複雜,但是原理卻非常簡單。人工智慧相信因果律,也就是說,人工智慧試圖找出並記住每個果的因,然後依據因來判斷果的可能性。

    舉個例子,人類的飛行員經過數百次的飛行訓練,可以得知墜機的數十種因,並針對每種可能性做出針對性訓練,耗時可能長達數十年才能培養一個經驗豐富的老航空。

    人工智慧就不需要這麼久,他可以數天之內學習有史墜機的各種因和可能的果,並且對當前航班做出可能性判斷和應該採取的行動。他可以在短短數天之內成長為一個有數千百年駕齡的超級資深飛行員。

    難點在於資料,以前沒人會專門記錄各種飛機故障的大資料,我們需要一點點積累飛機故障的因果資料庫,讓我們的人工智慧一點點的聰明起來。

    再深思一點點將會極度恐怖,我們人類能提供能感知的因果都是三維的,如果某個果的因並非來自三維世界呢?人工智慧能否感知到來自高維的因呢?

    理論上是有可能的,二維的因果最簡單,學過方程就知道是根直線,三維的因果呢?拋物線。四維呢,五維呢,越來越複雜的曲線而已,大量的資料繪圖將會告訴人工智慧,這個因疑似來自幾維空間。

    想象一下死亡,究竟是來自幾維空間的指令?

    但是,傳統計算機的處理能力,遠遠達不到高階的運算需求,即使晶片越來越快,雲計算越來越強,但是面對指數級增加的運算量,依然無能為力。

    希望就在量子計算。

    “最快的計算機要算百萬年、千萬年的東西,可能量子計算機幾秒鐘、幾分鐘就能算完。”這讓傳統計算機在量子計算機面前弱到就像個算盤,也是追逐計算力提升至瘋魔的科技巨頭迷戀量子計算的原因之一。

    不光是極快的運算速度,量子的安全性對於人工智慧也是極為寶貴的屬性。

    中國的潘建偉團隊在量子運算方面走在世界前列,華為在量子計算機的實現方面已經有了具體的進展,也許不久的將來,中國的人工智慧大腦將配合中國產的量子計算機,一起搭建中國的高維探索系統,中國安全也將被人工智慧所保護。

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