量子计算机将如何改变AI 机器学习 大数据-

【2018-01-16】

  量子计算机如何改变人工智能机器学习大数据?

  据“福布斯”杂志报道,我们每天生产2.5EB(约10亿GB)数据,相当于25万个国会图书馆或者5亿个笔记本电脑记录。我们有32亿全球互联网用户,他们在Pinterest上发布了每分钟9722个Pinpoint,在Twitter上发布了347222个信息,在Facebook上发布了420万个“喜欢”,我们还拍摄了照片和视频,保存的文件,数据的。我们处于传统计算机数据处理能力的极限,数据还在不断增长。虽然摩尔定律预测集成电路中的晶体管数量每两年会翻一番,但1965年这个术语已经证明是非常有弹性的,随着技术的进步,这些晶体管正在变得越来越小,这就是为什么行业领导者正在激烈地争先恐后地看到谁能够首先提供比现有计算机更强大的量子计算机来处理我们每天产生的所有数据并解决越来越复杂的问题。量子计算机可以快速解决复杂的问题当这些行业领导者成功地创造出商业上可行的量子计算机时,这些计算机很可能会在几秒钟内执行大量的计算,可能需要数千年的传统计算时间来完成。今天,Google声称拥有一台量子计算机,据说比现在的任何一台计算机系统都要快上千亿倍,如果我们能用它来处理大量的数据并解决非常复杂的问题,这将是至关重要的。成功的关键在于将现实世界中的问题转化为量子语言,我们所产生的数据集的复杂性和规模远远超过了计算技术的进步,给我们的计算体系结构带来了相当大的压力,尽管今天的计算机难以解决或无法解决某些问题,这些问题有望在数秒内被量子计算机破解。据预测,人工智能(AI),特别是机器学习,可以从量子计算的进步中获益,甚至在量子计算解决方案出现之前就会继续。量子计算算法使我们能够提高机器学习的能力。量子计算机将优化解决方案的另一种方式量子计算将促进数字革命,我们可以对数据进行采样并优化我们所面临的问题(从组合分析到最佳交付路线等),甚至有助于确定每个人的最佳治疗计划和医疗计划,我们是大数据增长的核心,我们已经改变了我们的计算机体系结构,这需要不同的计算来处理大数据。它不仅更大,而且要解决的问题也变得不同。量子计算机更有效地解决了连续性问题。它们使企业甚至消费者有能力作出更好的决策,以说服企业投资新技术。量子计算机识别大数据集中的模式预测量子计算将能够搜索非常大的未排序的数据集,并快速发现模式或异常。量子计算机可以同时访问数据库中的所有条目,在几秒钟内就可以识别这些相似性。虽然这在理论上是可行的,但它只发生在一台并行计算机上,只能逐一看到每条记录,所以花费很多时间,取决于数据集的大小,可能永远不会实现。量子计算机可以帮助整合来自不同数据集的数据此外,量子计算机有望通过集成不同的数据集来取得巨大的突破。虽然在没有人为干预的情况下这可能是困难的,但是人的参与将有助于计算机社会将来的数据整合。因此,如果有独特模式的不同来源和研究团队想要比较它们,那么随着数据变得更有价值,计算机必须了解模式之间的关系。为了实现这一目标,需要在分析自然语言的语义方面取得突破性进展,这是人工智能面临的最大挑战之一。但是,人类可以提供投入和培养未来的系统。最终,量子计算机将允许对大量数据集进行快速分析和整合,从而改进和改变我们的机器学习和人工智能功能。