來源：scmp
編輯：亮亮、張佳
【新智元導(dǎo)讀】近日，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)李傳鋒團隊將機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于研究量子力學(xué)基礎(chǔ)問題，首次實驗實現(xiàn)了基于機器學(xué)習(xí)算法的多重非經(jīng)典關(guān)聯(lián)的同時分類。還通過AI極大地提高了處理速度，最終可能為研發(fā)比目前快10億倍、1萬億倍的超級計算機鋪平道路。來 新智元AI朋友圈 和AI大咖們一起討論吧。
人工智能將極大提高處理速度，徹底改變量子研究，并最終可能為研發(fā)比現(xiàn)有技術(shù)快10億倍、甚至1萬億倍的超級計算機鋪平道路。
這是中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)李傳峰量子研究團隊，最近發(fā)表在權(quán)威的國際物理雜志《物理評論快報》（Physical Review Letters）上的研究結(jié)果。該研究將機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于研究量子力學(xué)基礎(chǔ)問題，首次實驗實現(xiàn)了基于機器學(xué)習(xí)算法的多重非經(jīng)典關(guān)聯(lián)的同時分類。香港《南華早報》對此進行了報道。
論文地址：https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.123.190401
計算亞原子量子領(lǐng)域中粒子之間的相關(guān)性質(zhì)與關(guān)系是一個耗時任務(wù)，而李傳峰團隊的研究通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)大大節(jié)省這一耗時任務(wù)的計算時間。
這項研究是中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)李傳鋒、許金時等人與南方科技大學(xué)翁文康教授以及中科院重慶綠色智能技術(shù)研究院任昌亮研究員等人合作。該論文共同第一作者是中科院量子信息重點實驗室博士生楊木（實驗）和中科院重慶綠色智能技術(shù)研究院任昌亮研究員（理論）。
中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授 李傳鋒
李傳鋒研究領(lǐng)域為量子光學(xué)與量子信息，在搭建量子糾纏網(wǎng)絡(luò)及利用量子信息技術(shù)探索量子物理等方面取得了系列重要成果。目前，已發(fā)表SCI論文210余篇，其中以第一/通訊作者發(fā)表Nature子刊14篇，PRL24篇。此外，還是國家杰出青年科學(xué)基金獲得者(2013)，教育部長江學(xué)者特聘教授(2014)。
首次實驗性地實現(xiàn)了基于機器學(xué)習(xí)算法的多個非經(jīng)典關(guān)聯(lián)的同時分類
量子技術(shù)的力量來自與量子力學(xué)神秘力量聯(lián)系在一起的粒子。例如，量子糾纏是指粒子之間的相關(guān)性，無論粒子之間的距離如何，粒子之間的相關(guān)性都會使一個粒子的變化立即影響另一個粒子。這些相關(guān)粒子的行為構(gòu)成了量子信息處理的基礎(chǔ)。
研究人員認為，這一點很重要，因為粒子之間的不同聯(lián)系使它們適合不同的任務(wù)。除了量子糾纏之外，粒子還可以通過量子導(dǎo)引（這種矛盾現(xiàn)象以“薛定諤的貓”最為人熟知）或貝爾非定域性（該概念稱在某些情況下粒子的性質(zhì)可以通過對其測量而改變）發(fā)生聯(lián)系。
大多數(shù)量子設(shè)備——從用于超安全通信的密鑰分配網(wǎng)絡(luò)、超快量子計算機到用于隱形飛機探測的量子雷達系統(tǒng)——仍然極其不適用，因為現(xiàn)在確立粒子之間聯(lián)系的性質(zhì)需要大量處理時間。
李傳峰團隊的研究表明，機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以以前所未有的速度和準(zhǔn)確性評估粒子之間關(guān)系的性質(zhì)。
他們通過巧妙的實驗設(shè)計，在光學(xué)系統(tǒng)中制備出一簇參數(shù)可調(diào)的兩比特量子態(tài)。通過只輸入量子態(tài)的部分信息（兩個可觀測量的值），利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機以及決策樹等機器學(xué)習(xí)模型對455個量子態(tài)的非經(jīng)典關(guān)聯(lián)屬性進行學(xué)習(xí)，成功地實現(xiàn)了多重非經(jīng)典關(guān)聯(lián)分類器。
圖1：非經(jīng)典關(guān)聯(lián)分類實驗裝置圖
實驗結(jié)果表明，基于機器學(xué)習(xí)算法的分類器能以大于90%的高匹配度同時識別量子糾纏、量子導(dǎo)引和貝爾非定域性等不同的量子關(guān)聯(lián)屬性，而且無論在資源消耗還是時間復(fù)雜度上都遠小于傳統(tǒng)判據(jù)所依賴的量子態(tài)層析方法。
“它的工作原理就像分離礦物?！崩顐鞣褰淌谡f，“AI能告訴我們礦石是否包含金、鐵或銅，因此我們可以利用它們來達到不同的目的，這在以前這是不可能做到的。”
圖2：三種人工智能模型對非經(jīng)典關(guān)聯(lián)進行分類的工作原理示意圖，（a）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，（b）支持向量機，（c）決策樹。
無須完整粒子信息，機器即可進行評估
從用于超安全通信的密鑰分配網(wǎng)絡(luò)，超速量子計算機，到用于檢測隱形飛機的量子雷達系統(tǒng)，大多數(shù)量子設(shè)備仍然極其不適用，因為現(xiàn)在確立量子之間聯(lián)系的性質(zhì)需要大量處理時間。
但目前為止，量子研究人員還必須測量一套完整的物理性質(zhì)，以確定粒子之間的關(guān)聯(lián)類型。這是一項艱巨且耗時的工作，并且當(dāng)粒子數(shù)量增加時，工作量會呈指數(shù)增長。這種方法將大大增加量子信息處理的資源供給。
“歸根結(jié)底，我們也許能夠分辨出這不是一塊金，但是這樣沒有辦法知道更多?！崩罱淌诮忉尩馈?/p>
幾十年來，中科大的研究人員一直在進行量子實驗，并積累了大量數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，李教授的團隊建立了一個數(shù)據(jù)集，包含400多對通過不同類型的連接精心挑選出來的粒子，連接類型包括量子糾纏、量子導(dǎo)引和貝爾非定域性。
然后，研究人員利用這些數(shù)據(jù)集，并使用深度學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練計算機，以測量粒子的物理性質(zhì)。人工智能現(xiàn)在可以達到高于90％的測量精度，并且計算時間大幅減少，過去花一個小時的計算現(xiàn)在可以在不到一秒鐘的時間內(nèi)完成。
另外，不需要每個粒子的完整信息，機器即可進行評估。根據(jù)該論文，研究人員只需將兩種物理性質(zhì)的詳細信息輸入到機器中，然后就可以填補空白并對結(jié)果做出正確的估計。
李傳峰說：“這種方法將大大增加用于量子信息處理的資源供應(yīng)?！?/p>
這不是研究的終點，也不意味著AI能比人腦對量子物理學(xué)的掌握要好
一些研究人員說，人工智能和量子計算的結(jié)合可能最終導(dǎo)致機器的智能等于或大于人類。
同時，重慶綠色智能技術(shù)研究院副研究員、論文作者之一的任昌亮認為，這一突破并不意味著人工智能比人腦對量子物理學(xué)的掌握要好。“我們標(biāo)注數(shù)據(jù)、訓(xùn)練機器、進行糾錯，AI是在人類的指導(dǎo)下完成計算的。”他說，“它并不比我們聰明?！?/p>
與傳統(tǒng)方法相比，人工智能的另一個明顯優(yōu)勢是它可以更有效地處理多維問題，量子物理學(xué)中有很多維度。
任昌亮說：“兩個世界似乎有很好的匹配。”
最后，該研究團隊表示，這不是研究的終點。該團隊正計劃用更大的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練機器，并且還在開發(fā)專門用于量子計算機的新人工智能技術(shù)，該技術(shù)預(yù)計會比目前最強大的超級計算機快1萬億倍。
Google的量子突破并不意味著中國輸?shù)袅肆孔佑嬎銠C競賽
在此次研究前，谷歌在Nature發(fā)文實現(xiàn)“量子優(yōu)越性”，對此，中國量子計算團隊的負責(zé)人潘建偉教授認為，美國現(xiàn)在已經(jīng)超過了中國，但這“絕對不是終點”，而潘教授的團隊成員也表示，中國團隊仍然有希望實現(xiàn)量子至上，科學(xué)和技術(shù)的“圣杯”競賽才剛剛開始。
對此，也有不同觀點認為中國相關(guān)研究起步較緩。有量子科學(xué)家稱，Google在13年前啟動了量子計算機程序，其他美國公司（例如IBM）也已經(jīng)進行了大量投資并建造了原型機，但中國直到最近才開始類似的工作。
以上觀點，也有反駁聲音。就目前而言，可用的量子計算機還有很長的路要走，目前美國和中國的先進技術(shù)都沒有任何實際應(yīng)用。
“中美在量子計算機技術(shù)上的差距并不沒有那么大?！北本┐髮W(xué)量子物理學(xué)教授吳飚就說道，“我們還沒有離開起跑線。如果有任何區(qū)別，那可能沒什么大不了，因為我們離任何實際的應(yīng)用程序都還很遠?！?/p>
期待量子研究突破立竿見影是不切實際的，可能迫使量子研究游走在科幻小說與現(xiàn)實之間
如今，量子計算機產(chǎn)生的結(jié)果仍然可靠性仍然存疑。例如，Sycamore在進行20輪仿真后只能保證0.2％的精度。量子計算機中的粒子由于其脆弱的條件也容易受到周圍環(huán)境的影響。
盡管筆記本電腦的中央處理器可以無故障運行數(shù)年，但Google量子芯片必須每隔幾微秒就停止一次。
谷歌對其量子芯片的主張也受到了美國科學(xué)界一些人士的質(zhì)疑。例如，IBM已經(jīng)發(fā)布了一項研究，聲稱谷歌的量子模擬被夸大了，因為它可以在幾天之內(nèi)在經(jīng)典計算機上完成，即使不是更快。
但是，量子計算機是人類科學(xué)技術(shù)的圣杯。它引起了政府，私人投資者和公眾的極大興趣。然而，對突破寄予立竿見影的厚望是不切實際的，并且可能迫使量子研究人員為尋求更多的資金和支持，“走在現(xiàn)實與科幻小說之間的狹窄道路上”。
參考鏈接：
https://scmp/news/china/science/article/3038630/china-quantum-research-team-uses-ai-crack-processing-time
https://physics.ustc.edu/2019/1112/c3588a404760/page.htm
