NTC熱敏電阻：量子計算和量子計算機，各是什么鬼？

 所謂量子，是一個能量的*小單位，也是人類目前為止認識微觀世界的終極抵達點。所有的微觀粒子包括分子、原子、電子、光子都是量子的一種表現形態，人類和整個世界也都是由量子構成的。
但區別于經典物理世界之間物體的相互作用形態，微觀世界量子之間的互動更加詭異而復雜，甚至還沒有真正權威的科學解釋能闡明量子間的作用關系。
至少已經可以證明，量子位之間具有相互疊加和相互牽連兩種屬性，而圍繞這兩種屬性構成的力學理論，就是大名鼎鼎地“革了牛頓的命”的量子力學。
量子計算及相應技術應用化境況
拋開物理學不提，量子間的特性運用到計算領域會呈現出與目前所知的計算完全不同的運算規則。
由于量子具有疊加態，故而量子運算具備天然的并行運算能力。如果說0和1組成的經典計算是一個人在干一件事，那么量子計算就是一個人同時干很多事，并且同時完成給出疊加結果。
以這次完成的10個超導量子比特糾纏計算為例，它在經典計算機完成一次計算的同時，可以完成10個比特，也就是1024次計算。那么如果超導比特糾纏數量持續擴大的話，超越目前人類*快的計算系統也是輕而易舉的。
事實上，量子計算機是一個非常寬泛的概念。由于它的概念界定辦法僅僅是利用了量子規則完成的計算設備，所以**臺量子計算機的定義也非常模糊，很難得到公認。
發展量子計算機的方式也各有不同，比如中科院發布的量子計算機是以光子理論完成的“光離子計算機”，其他囚禁離子技術、量子位元超導電路技術也都在持續深挖中。如果算上相對小眾的量子計算機實現方式的話，恐怕很難統計目前世界上有多少種量子計算機。
當然，某種程度上來說目前世界上依舊沒有真正應用意義的量子計算機。我們今天做的，更多是把一個概念從理論一步步拉倒現實中來。
量子計算與人工智能的關系
今天AI大火，于是經常伴隨著AI出現的“兄弟詞匯”也跟著火了起來。很多人一提到AI就會緊接著蹦出來深度學習、量子計算、彈性網絡等等名詞。但他們之間究竟是啥關系就不知道了，反正*后總結為“不明覺厲”就對了。
總體來看，量子計算可以被看做人工智能技術的基礎設施。因為人工智能的本質是機器以函數推導來模擬人類的接受、學習和推導，這就涉及巨大的運算和數據處理。而量子計算恰好可以解決這個問題。
量子計算及相應技術應用化境況
總體而言，這對“概念基友”有以下幾個方面是互補的：
一、解決經典計算的單一維度問題：人工智能要運用到大量的數據接收和處理，但0和1的經典計算卻始終只能進行單一向計算。這給人工智能的深度發展帶來了巨大不便。而量子計算的法則下，系統能夠通過并行計算來不斷學習來處理之前從未遇到的新數據。這就給人工智能不斷實現自我進化提供了近乎“水和空氣”的基礎。
二、解決cpu堆砌的天花板：人工智能雖好，但問題是需要的計算量卻太大了。比如之前Alpha GO大戰李世乭，動用了1920個CPU和280個GPU。雖然效果顯著，但設備和能源消耗未免太大了，很難有廣泛應用的空間。而如果通過量子計算法則，則可以把硬件體積和能耗大大降低，達**工智能技術的通用化。
三、大體量計算成為可能：我們一直都在關注大數據，但*大的數據能有多大呢？有數據判斷，到2020 年全世界的數據會達到44 ZB，也就是人均5200GB。我們當然相信越大的數據越有可能達成有效的結果推導。但如果數據達到這個程度，恐怕就是經典計算帶不動的了。所以全景式計算必須依賴量子計算，這也是人工智能開啟全面數據學習的先決條件。
四、移動人工智能設備的必備因素：根據上面的硬件天花板推導，不難發現人工智能需要的運算能力基礎是非常龐大的。而手機、汽車、穿戴設備等終端很難加載人工智能需要的運算處理器，而云計算技術又有各種各樣的限制。因此通過量子計算，來實現AI設備的集成化和迷你化，可能是人工智能走進普通生活的*佳選擇。
五、AI的反向驗證：量子計算模擬的是微觀世界中量子的疊加與糾纏，那么這種模擬可行運算邏輯的正誤其實很成問題。因為一般的運算技術根本無從檢驗量子計算模型。所以這里人工智能可以回頭幫一下量子計算，通過多元推導的方式檢視量子計算的過程與結果。
所以說，AI和量子計算近乎于是不得不同時進化的雙生子，一個負責輔助，一個專打輸出。
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