跨过这座桥可能将为笔记本电脑和智能手机变成超强大的量子计算机打开了大门。量子计算机将具有惊人的强大功能，比当今的状态运行速度快上亿倍。
尽管量子计算将在AI上结合的程度，尚待争论，但许多专家现在怀疑量子计算肯定会在一定程度上改变AI。
例如，银行控股公司BBVA的分析师指出，量子计算和AI之间的自然协同作用是量子机器学习最终将胜过经典机器学习的原因。
量子机器学习比经典机器学习更有效率，至少对于某些传统上难以使用传统计算机学习的模型而言。” “我们仍然必须找出这些模型在实际应用中出现的程度。”
量子计算机可以通过四种方式改变AI的未来。
1.处理大量数据
机器学习和AI数据。量子计算旨在管理大量数据。根据Lorenzo的说法，随着量子计算机设计的每一次迭代以及对量子纠错代码的改进，程序员都能够更好地掌握量子比特的潜力，以管理更多的数据。
在经典计算中，由于编程时使用了计算机语言（AND，OR NOT），我们知道如何解决问题。” “在位计算中不可行的操作可以用量子计算机来执行。在量子计算机中，可以用N个量子位创建的所有数量和可能性都被叠加（如果有3个量子位，则将同时存在8个可能的排列。）使用1000个量子位，指数可能性远远超过了我们在传统计算中的可能性。
2.建立更好的模型
药物设计，生命科学和金融等多个行业已接近其传统计算绳索的末端。这些行业需要经典计算机无法生成的复杂模型。
另一方面，量子计算机具有对最复杂情况进行建模的潜在处理能力。如果量子技术可以创建更好的模型，则可以带来更好的疾病治疗，降低财务内爆的风险并改善物流。
3.更准确的算法
根据Lorenzo所说，有监督的学习被用于人工智能的大多数工业应用中，例如图像识别或消耗预测。
量子机器学习（QML）研究人员正在设法找到开发更好的量子计算机算法的方法。
在这个领域，基于已经提出的不同的QML（量子机器学习）建议，我们很可能会开始看到加速-在某些情况下可能是指数式的-在一些最受欢迎的该领域的算法，例如“支持向量机”和某些类型的神经网络。
研究人员认为，量子计算应该对传统的AI模型和算法产生直接影响，例如非监督学习和强化学习。
降维算法是一种特殊情况。这些算法用于在更有限的空间中表示我们的原始数据，但保留了原始数据集的大多数属性。
量子计算的特殊技能将帮助查明数据集中的某些全局属性，而不是特定的细节。
强化学习是一种AI模型，用于处理复杂的情况，例如在视频游戏中，但是许多专家认为，该模型的潜力更大。在计算工作量和时间消耗方面，这里最苛刻的任务是训练算法。“在这种情况下，已经提出了一些理论上的建议，以加速使用量子计算机的这种训练，这可能有助于开发功能非常强大的人工未来的情报
4.使用多个数据集
未来主义和战略顾问伯纳德·马尔（Bernard Marr）表示，问题通常不在于数据不足或数据过多，而是在于数据被放置在各种数据集中。量子计算机可以处理不同数据集的集成，以便进行更快更简便的分析。
量子计算机有望对我们庞大的数据集进行快速分析和集成，从而改善并改变我们的机器学习和人工智能功能。
人工智能和量子合作正在发生
量子计算机提供机器学习和人工智能结合并没有让科学家们迷失，他们现在正忙于学习利用技术组合的方法
