國(guó)內(nèi)企業(yè)積極部署

“雖然進(jìn)展喜人，但我們也應(yīng)該注意到目前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的很多結(jié)果在嚴(yán)格性、問題基礎(chǔ)性和未來實(shí)用性上都還有很大的提升空間�？偟膩砜�，這是一個(gè)還處于早期探索，未來有很大發(fā)展空間可以期待的領(lǐng)域�！睆垊僮u(yù)認(rèn)為。

“量子機(jī)器學(xué)習(xí)的更多應(yīng)用還須等到可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量子信息存儲(chǔ)，以及有成熟的量子計(jì)算機(jī)出現(xiàn)才行�！表n正甫說，但事實(shí)上，量子計(jì)算機(jī)的概念1980年代提出，投入研發(fā)20年，迄今還沒有一臺(tái)真正走出實(shí)驗(yàn)室。

劉激揚(yáng)也表示，量子計(jì)算機(jī)是真正實(shí)現(xiàn)量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)用化的重要硬件基礎(chǔ)，要想將量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于實(shí)際的數(shù)據(jù)分析和處理任務(wù)中，需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為量子態(tài)，上傳至計(jì)算機(jī)中，進(jìn)行存儲(chǔ)、處理并導(dǎo)出，這就需要研制出具有成百上千超導(dǎo)量子比特的量子計(jì)算機(jī)，“在通用量子計(jì)算機(jī)建造成功之前，量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法則很難在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出其數(shù)據(jù)處理方面的強(qiáng)大能力�！�

張勝譽(yù)分析道，由于硬件資源的受限，量子機(jī)器學(xué)習(xí)的驗(yàn)證和發(fā)展確實(shí)有很多瓶頸。“理論上可以進(jìn)行更多量子加速的研究，實(shí)踐上也可以結(jié)合硬件不停推進(jìn)對(duì)物理化學(xué)中基本問題的理解。”他認(rèn)為，這個(gè)領(lǐng)域最終的突破，可能需要理論和硬件手拉手往前走。

在劉激揚(yáng)看來，量子機(jī)器學(xué)習(xí)還缺乏完備的理論框架及實(shí)際驗(yàn)證�！坝捎诹孔訖C(jī)器學(xué)習(xí)只能在量子狀態(tài)下進(jìn)行，而當(dāng)前由經(jīng)典信息到量子信息的轉(zhuǎn)換研究較少，還有很多問題未解決�！�

“我們還不能從基礎(chǔ)理論角度來闡述量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢(shì)。”劉激揚(yáng)說，目前仍不能證明某個(gè)量子機(jī)器算法的性能比所有的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法都好， 因?yàn)闆]有找到同樣復(fù)雜度的經(jīng)典算法，但這并不代表這樣的經(jīng)典算法不存在，所以還有待進(jìn)一步研究證明。

但是，在業(yè)界大佬們看來，量子機(jī)器學(xué)習(xí)是個(gè)充滿無限遐想的領(lǐng)域。“深度學(xué)習(xí)帶來的變化已經(jīng)遠(yuǎn)超十年前的估計(jì)，量子計(jì)算機(jī)對(duì)量子多體系統(tǒng)的模擬會(huì)給我們帶來哪些顛覆性的認(rèn)識(shí)，量子與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合會(huì)對(duì)我們自身和自然界的理解和改變帶來哪些影響，這里有非常大的想象空間�！睆垊僮u(yù)說。

張勝譽(yù)介紹道，騰訊一直持續(xù)關(guān)注量子機(jī)器學(xué)習(xí)的方向。“我們團(tuán)隊(duì)和法國(guó)的合作者Iordanis Kerenidis一起設(shè)計(jì)了第一個(gè)可證明有加速的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量子算法，團(tuán)隊(duì)在機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)量子物理和量子化學(xué)的理解上也在不停向前探索。我們希望能在這個(gè)令人期待的領(lǐng)域中作出一些踏實(shí)的貢獻(xiàn)�！�

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域深耕多年的國(guó)雙，也一直關(guān)注著量子機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域的最新動(dòng)態(tài)。劉激揚(yáng)說，目前，該公司的產(chǎn)業(yè)人工智能平臺(tái)搭載包括機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理等人工智能技術(shù)與算法，在數(shù)字營(yíng)銷、司法大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域都積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)及成功案例，切實(shí)的幫助客戶提升生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率。

“除了持續(xù)推動(dòng)‘AI＋行業(yè)解決方案’服務(wù)模式落地外，我們會(huì)跟進(jìn)量子機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)展并積極部署，思索如何將這些新興技術(shù)融入國(guó)雙獨(dú)有的產(chǎn)業(yè)人工智能平臺(tái)，致力落實(shí)用技術(shù)改變產(chǎn)業(yè)，為客戶實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型而努力�！眲⒓�揚(yáng)說。