量子人工智能是指利用量子计算，计算机器学习算法。由于量子计算的计算优势，量子AI现在可以实现经典计算机无法实现的结果。
阿兰•图灵在1950年发表了一篇关于计算机机械和智能的论文，从那时起，计算机已经走了很长的路。在当今的现代，计算机的局限性逐渐消失，机器学习有能力从中学习。传统上，这种智能只能通过使用多台计算机和复杂的机器学习算法来实现。然而，自然纳米技术杂志最近发表了一篇论文，科学家们提出了一种新方法——设计一台具有嵌入式智能的计算机，并利用原子的量子自旋来革新我们所知道的计算。
下一代计算
为了理解这个概念，让我们来介绍神经形态计算的基础知识。在外行的语言中，神经形态计算试图模仿人脑的工作方式。从技术角度看，神经形态计算是计算机工程的一个重要方面，计算机的硬件和软件元素都是根据人类神经系统和大脑系统连接起来的。
工程师们学习计算机科学、生物学、数学、电子工程和物理学等几个学科，以创造精确的神经结构。神经形态计算的目的是创造能够学习、保留信息的设备，并像人脑那样，一个认知机器，做出逻辑演绎。同时，它还试图通过清除新信息来证明人脑是如何工作的。
作为人工智能技术的一个进步，神经形态计算允许嵌入小型计算硬件的机器人在未来做出自己的决定。
量子大脑
量子大脑是神经形态计算的一个主要例子，是计算的未来。我们的大脑利用神经元发出的信号来进行各种各样的计算。同样，量子大脑利用超导黑磷表面的钴原子模拟人脑信号的过程。
钴原子具有量子性质，如独特的自旋态，它携带信息，以激发施加电压的“神经元放电”。这有助于原子在外部刺激的基础上实现自适应行为。
人工智能能和量子大脑一起工作吗？
人工智能是一种不断发展的技术，但它仍然没有克服技术的局限性。但是，通过量子计算，实现人工智能AGI的障碍可以被抛弃。量子计算可以快速训练机器学习模型，从而生成优化算法。量子计算可以为优化和稳定的人工智能提供动力，以便在短时间内完成分析，而不是延迟任何和所有技术进步的多年工作。
研究人员认为，量子人工智能的一个现实目标是用量子算法取代传统算法。这些量子算法可以有几个用例来进一步发展。
为传统学习模型开发量子算法可以为深度学习训练过程提供可能的促进。量子计算通过快速地给出人工神经网络权值的最优解集，可以帮助机器学习。
当使用决策树来制定传统决策问题时，下一步达到解决方案集的行动是为某一特定点创建分支。然而，当问题太复杂时，这种方法变得复杂。量子算法可以更快地解决这个问题。
神经科学是否能激发量子计算和人工智能网格？是的，大脑和机器学习技术之间有一些相似之处，比如深度学习。那未来就要到了吗？是的，现在，量子AI行业需要努力消除技术的不成熟，并实现关键里程碑，例如减少错误发生和更强大的计算，开发出合适的AI应用程序，其中量子计算可以超越传统计算，并创建广泛采用的开源建模和培训框架。这些里程碑将推动量子人工智能朝着未来的发展方向发展。
来源：贤集网
