作为一种高效的计算工具和新型的计算方法，量子计算机在多个学科领域都发挥着重要的作用。基于量子计算的卓越性，其发展一直备受关注。目前，量子技术又取得新的进展---量子计算机被证明可进行学习推理。
无疑，人是具有推理能力的。比如，阴天出门看见地面湿了，就会猜想，是下雨了还是洒水车经过了？如果是下雨了，那么需要返回家中拿伞；如果不是，就可以继续出门。这时我们就会根据地面潮湿程度以及其他参照物是否潮湿来推断是否下过雨。
这种推理对人类来说是简单的，但对计算机来说却是很难模拟的，因为这样的推理需要大量的数据支撑以及复杂的方法计算。
但是，最近，剑桥量子计算公司（CQC）的科学家开发出多种方法，证明了量子机器可以学习普遍的概率推理并从中提取隐藏的信息。
科学家们在模拟器和IBM Q量子计算机上实施了三种原理求证，分别是关于教科书贝叶斯网络随机案例的推理、模拟金融时间序列的隐藏性马尔科夫模型中推理市场机制转换以及一项被称为“肺癌”问题的医疗任务诊断。
原理求证表明，量子模拟器的概率分布与真实的概率分布非常相似。这种量子计算的推理方法基于取样，可以原则性地结合其他领域的专业知识。
未来，或可用来改进相关应用，比如在医疗诊断、任务关键型机器中的故障检测或投资管理的财务预测。另外，量子计算机还有望与生成建模或自然语言处理中的其他机器学习任务相结合，以取得一些突破性的成就。
当然，从目前的实际情况来看，我们对于量子科学的理解还处于发展阶段；并且，在发展中的量子科学技术基础上，人们对于量子计算机的理解与技术探索也还处于发展中阶段。但随着量子科学技术的不断发展，我们对于量子计算机的理解也必然会更加成熟与深刻。
来源 ：澎湃新闻
