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國內企業(yè)積極部署

“雖然進展喜人，但我們也應該注意到目前機器學習領域的很多結果在嚴格性、問題基礎性和未來實用性上都還有很大的提升空間。總的來看，這是一個還處于早期探索，未來有很大發(fā)展空間可以期待的領域。”張勝譽認為。

“量子機器學習的更多應用還須等到可以實現(xiàn)大規(guī)模量子信息存儲，以及有成熟的量子計算機出現(xiàn)才行。”韓正甫說，但事實上，量子計算機的概念1980年代提出，投入研發(fā)20年，迄今還沒有一臺真正走出實驗室。

劉激揚也表示，量子計算機是真正實現(xiàn)量子機器學習算法實用化的重要硬件基礎，要想將量子機器學習算法應用于實際的數(shù)據(jù)分析和處理任務中，需要將數(shù)據(jù)轉化為量子態(tài)，上傳至計算機中，進行存儲、處理并導出，這就需要研制出具有成百上千超導量子比特的量子計算機，“在通用量子計算機建造成功之前，量子機器學習算法則很難在實際應用中展現(xiàn)出其數(shù)據(jù)處理方面的強大能力。”

張勝譽分析道，由于硬件資源的受限，量子機器學習的驗證和發(fā)展確實有很多瓶頸。“理論上可以進行更多量子加速的研究，實踐上也可以結合硬件不停推進對物理化學中基本問題的理解。”他認為，這個領域最終的突破，可能需要理論和硬件手拉手往前走。

在劉激揚看來，量子機器學習還缺乏完備的理論框架及實際驗證。“由于量子機器學習只能在量子狀態(tài)下進行，而當前由經(jīng)典信息到量子信息的轉換研究較少，還有很多問題未解決。”

“我們還不能從基礎理論角度來闡述量子機器學習算法的優(yōu)勢。”劉激揚說，目前仍不能證明某個量子機器算法的性能比所有的經(jīng)典機器學習算法都好， 因為沒有找到同樣復雜度的經(jīng)典算法，但這并不代表這樣的經(jīng)典算法不存在，所以還有待進一步研究證明。

但是，在業(yè)界大佬們看來，量子機器學習是個充滿無限遐想的領域。“深度學習帶來的變化已經(jīng)遠超十年前的估計，量子計算機對量子多體系統(tǒng)的模擬會給我們帶來哪些顛覆性的認識，量子與機器學習結合會對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。”張勝譽說。

張勝譽介紹道，騰訊一直持續(xù)關注量子機器學習的方向。“我們團隊和法國的合作者Iordanis Kerenidis一起設計了第一個可證明有加速的神經(jīng)網(wǎng)絡量子算法，團隊在機器學習對量子物理和量子化學的理解上也在不停向前探索。我們希望能在這個令人期待的領域中作出一些踏實的貢獻。”

在機器學習領域深耕多年的國雙，也一直關注著量子機器學習等相關領域的最新動態(tài)。劉激揚說，目前，該公司的產(chǎn)業(yè)人工智能平臺搭載包括機器學習、知識圖譜、自然語言處理等人工智能技術與算法，在數(shù)字營銷、司法大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領域都積累了豐富的實踐經(jīng)驗及成功案例，切實的幫助客戶提升生產(chǎn)運營效率。

“除了持續(xù)推動‘AI＋行業(yè)解決方案’服務模式落地外，我們會跟進量子機器學習的進展并積極部署，思索如何將這些新興技術融入國雙獨有的產(chǎn)業(yè)人工智能平臺，致力落實用技術改變產(chǎn)業(yè)，為客戶實現(xiàn)智能化轉型而努力。”劉激揚說。