導(dǎo)讀

人工智能，是一個(gè)以計(jì)算機(jī)科學(xué)為基礎(chǔ)，由計(jì)算機(jī)、心理學(xué)、哲學(xué)等多學(xué)科交叉融合的交叉學(xué)科、新興學(xué)科，研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。

人工智能領(lǐng)域行業(yè)速覽

北京冬奧會通過人工智能技術(shù)誕生了首個(gè)AI助理裁判小冰，小冰AI評分系統(tǒng)在選手完成動(dòng)作的瞬間，裁判板就會出現(xiàn)這位運(yùn)動(dòng)員的騰空軌跡，速度以及高度等精確信息，并在旁邊附上一個(gè)可供參考的分?jǐn)?shù)，甚至還能將這些信息實(shí)時(shí)的投射在賽場和我們觀看比賽的設(shè)備屏幕上，方便大家了解這位選手剛剛完成的情況。

微軟的一款人工智能產(chǎn)品—實(shí)時(shí)翻譯工具Skype Translator將語音識別技術(shù)和微軟所謂的“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及微軟已得到證明的靜態(tài)機(jī)器翻譯技術(shù)”結(jié)合在一起。能自動(dòng)翻譯不同語言的語音通話和即時(shí)通信消息。目前支持英語、西班牙語、意大利語和漢語普通話。此外，即時(shí)通信消息的翻譯已支持50種語言，包括法語、日語、阿拉伯語、威爾士語，甚至克林貢語。

英國曼徹斯特皇家眼科醫(yī)院已經(jīng)成功實(shí)施了世界首例人工仿生機(jī)器眼移植治療老年性視網(wǎng)膜黃斑變性(AMD)所導(dǎo)致失明的手術(shù)。這個(gè)人工智能仿生眼裝置被稱為Argus II，由兩部分組成：1、體內(nèi)植入部分和體外病人必須穿戴的部分。植入設(shè)備將植入到病人的視網(wǎng)膜上，設(shè)備中含有電極陣列，電池和一個(gè)無線天線。2、外部設(shè)備包含一副眼鏡，內(nèi)置前向的攝像頭和無線電發(fā)射器以及一個(gè)視頻處理單元。

現(xiàn)如今人工智能已經(jīng)在虛擬助手、農(nóng)業(yè)、制造與生產(chǎn)等領(lǐng)域不斷突破，這是大眾所熟知的，但在我們不熟知的量子計(jì)算領(lǐng)域，也正“悄悄地”給人工智能帶來顛覆性的變化。

01量子計(jì)算與人工智能

近年來，人工智能在社會生活多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，其產(chǎn)業(yè)化成果顯著，隨著數(shù)據(jù)體量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，人工智能的算力需求激增，傳統(tǒng)CPU芯片難以勝任海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的并行計(jì)算，而量子計(jì)算具有經(jīng)典計(jì)算技術(shù)難以企及的并行計(jì)算能力和信息處理能力，恰好能夠解決人工智能發(fā)展所需。在可預(yù)期的未來，盡管量子計(jì)算機(jī)不會完全取代經(jīng)典計(jì)算機(jī)，但其在并行計(jì)算、量子行為模擬等方面的獨(dú)特優(yōu)勢，可以在算力需求極高的特定場景中發(fā)揮作用。

02量子人工智能應(yīng)用場景

量子機(jī)器學(xué)習(xí)：對一些傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行優(yōu)化，從而大幅提高計(jì)算的性能

模式匹配：使用量子傅里葉變換加速經(jīng)典模式匹配算法；使用量子交換測試算法獲得指數(shù)級的效率提升

量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：利用量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成語音、圖像識別、圖像處理等任務(wù)

2021年3月，劍橋量子計(jì)算（CQC）公司宣布在量子計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)了有史以來最大的自然語言處理（NLP）任務(wù)，證明量子自然語言處理于我們而言，觸手可及。

2021年11月，英偉達(dá)宣布使用其自主開發(fā)的cuQuantum工具包創(chuàng)建了有史以來最大規(guī)模的量子算法模擬來解決最大切割（MaxCut）問題。

2022年6月，來自加州理工大學(xué)、谷歌量子人工智能、微軟、AWS和其他機(jī)構(gòu)的研究人員通過對多達(dá)40個(gè)超導(dǎo)量子比特和1300個(gè)量子門進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，證明使用當(dāng)今NISQ量子處理器可以實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)性的量子優(yōu)勢，這種優(yōu)勢是指數(shù)級的。

03本源量子人工智能相關(guān)應(yīng)用

圖像識別：量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于圖像識別，通過量子數(shù)據(jù)加載器對經(jīng)典數(shù)據(jù)進(jìn)行量子態(tài)編碼，然后利用含參量子線路來進(jìn)行卷積核的計(jì)算并對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作以完成算法的運(yùn)行，有效提升了圖像識別（二分類、多分類）的運(yùn)行速度，并降低了資源消耗。

圖像修復(fù)：利用混合量子經(jīng)典生成網(wǎng)絡(luò)，基于本源量子自主研發(fā)的量子機(jī)器學(xué)習(xí)框架VQNet，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的量子生成對抗網(wǎng)絡(luò)（QGAN），QGAN可以用于圖像處理領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)圖像修復(fù)

手寫數(shù)字識別：該技術(shù)采用經(jīng)典算法與量子算法混合，利用QPanda量子計(jì)算編程框架、VQNET量子機(jī)器學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)QNN量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確保該應(yīng)用的落地，為后續(xù)量子算法加速計(jì)算機(jī)視覺量子化處理提供了可能。

機(jī)器學(xué)習(xí)框架VQNet：該機(jī)器學(xué)習(xí)框架首次將量子與經(jīng)典統(tǒng)一，支持量子機(jī)器學(xué)習(xí)和經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建與訓(xùn)練、經(jīng)典量子混合運(yùn)算，可連接超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)本源悟源，為更多應(yīng)用場景做底層支撐。VQNet2.0的上線將為開發(fā)人員提供一個(gè)更為全面統(tǒng)一、且高效易用的平臺，開發(fā)人員利用VQNet2.0可更便捷開發(fā)和測試量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

量子計(jì)算正在以驚人的速度發(fā)展，本源量子將持續(xù)發(fā)力量子人工智能，助力中國人工智能行業(yè)全面發(fā)展，并將運(yùn)用量子計(jì)算嘗試在不同行業(yè)領(lǐng)域解決對應(yīng)的問題，研制出行業(yè)領(lǐng)域的專用量子計(jì)算機(jī)。相關(guān)回顧

（滑動(dòng)瀏覽）

2021年2月，本源量子團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)量子人工智能應(yīng)用——量子圖像識別應(yīng)用，本源量子圖像識別應(yīng)用提供二分類識別與多分類識別兩種功能，可識別手寫數(shù)字0和1或多種常見動(dòng)物。此前，本源量子還曾發(fā)布量子手寫數(shù)字識別應(yīng)用，并公開在其本源量子云平臺上。

2021年8月，本源量子發(fā)布量子人工智能應(yīng)用QGAN。該應(yīng)用展示了量子計(jì)算機(jī)上的生成對抗網(wǎng)絡(luò)在人像修復(fù)領(lǐng)域擁有相對于經(jīng)典計(jì)算機(jī)的速度優(yōu)勢和空間優(yōu)勢，證明了基于超導(dǎo)量子比特技術(shù)的量子機(jī)器學(xué)習(xí)可行性。

2021年8月，本源量子團(tuán)隊(duì)基于自主研發(fā)的量子機(jī)器學(xué)習(xí)框架VQNet，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的量子生成對抗網(wǎng)絡(luò)（QGAN）可用于圖像處理領(lǐng)域，比如人像的修復(fù)。與經(jīng)典計(jì)算機(jī)相比，量子計(jì)算處理圖像在時(shí)間上具有指數(shù)級提升，在空間上處理的數(shù)據(jù)量也將隨之呈指數(shù)級增加。

2022年3月，由本源量子開發(fā)的新一代量子與經(jīng)典統(tǒng)一的機(jī)器學(xué)習(xí)框架VQNet2.0正式上線，該機(jī)器學(xué)習(xí)框架首次將量子與經(jīng)典統(tǒng)一，支持量子機(jī)器學(xué)習(xí)和經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建與訓(xùn)練、經(jīng)典量子混合運(yùn)算，可連接超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)本源悟源，為更多應(yīng)用場景做底層支撐。VQNet2.0的上線將為開發(fā)人員提供一個(gè)更為全面統(tǒng)一、且高效易用的平臺，開發(fā)人員利用VQNet2.0可更便捷開發(fā)和測試量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法。