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  • 维也纳大学实验证明量子技术能够加速学习过程(图)

    人工智能是我们现代生活的一部分,通过机器学习使语音识别和数字个人助理等事情变得更加智能。但实际应用的一个关键问题是这种智能机器的学习速度有多快。维也纳大学的一项实验回答了这个问题,表明量子技术可以加快学习过程。在奥地利、德国、荷兰和美国的一项国际合作中,物理学家使用单光子量子处理器作为机器人实现了这一结果。这项有助于未来量子人工智能应用发展的工作发表在最新一期的《自然》杂志上。

    量子技术最近的巨大进步也证实了量子物理学的魅力,不仅在于其奇异而令人费解的理论,还在于现实生活中的应用。所以合并这两个领域的想法是:一方面是人工智能及其自主机器;另一方面,量子物理学及其强大的算法。

    在过去的几年里机器学习防止过拟合,许多科学家已经开始研究如何连接这两个世界,并研究量子力学在哪些方面可以证明对学习机器人有益,反之亦然。一些引人入胜的结果表明机器学习防止过拟合,机器人可以更快地决定下一步行动或使用特定的学习技术设计新的量子实验。然而,机器人仍然无法更快地学习,这是日益复杂的自主机器发展的一个关键特征。

    决策树如何防止过拟合_怎样防止过拟合_机器学习防止过拟合

    在菲利普·沃尔特(Philip Walter)领导的国际合作中,包括来自维也纳大学的一组实验物理学家、来自因斯布鲁克大学、奥地利科学院、莱顿大学和德国航空航天中心的理论家,首次成功通过测试在一个实验中被证明可以加快真实机器人的学习时间。该团队将单光子(光的基本粒子)耦合到麻省理工学院设计的集成光子量子处理器中。处理器放置在机器人中,用于执行学习任务。在这里,机器人将学习以预设方向传送单个光子。该论文的第一作者 Valeria Sacho 说:“实验可以表明,与不使用量子物理学的情况相比,学习时间显着减少。”

    简而言之,我们可以通过想象一个机器人站在十字路口学习如何总是左转来理解这个实验。当机器人做出正确的动作时,它会通过获得奖励来学习。现在,如果将机器人放在我们通常的经典世界中,它会尝试左转或右转,只有选择左转才会获得奖励。相比之下,当机器人利用量子技术时,量子物理学的奇异方面就会发挥作用。机器人现在可以利用量子力学最著名和独特的特征之一——叠加原理。简单来说,想象一下机器人可以同时左右转动。这一关键属性使量子搜索算法能够减少尝试学习正确路径的次数。

    翻译/前瞻经济学家APP信息组

    参考:

    立足学术前沿,对产业发展有着长远的眼光。更多数据请参考前瞻产业研究院《2021-2026年中国量子计算产业市场前景及投资策略分析报告》。同时,前瞻产业研究院提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商等。、IPO募资及投资可行性研究等解决方案。

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