量子人工智能是由量子计算和人工智能相结合而发展起来的新兴学科和技术。在过去的几十年中，量子计算和人工智能技术经历了自己起起伏伏，并逐渐走向落地，有望为人类技术创新，生产和生活带来颠覆性变化。
这是量子人工智能研究的最佳时代！
可以说，现在最关注的前沿科学技术是量子计算和人工智能。阿尔法围棋（Alpha Go）实际上击败了顶级围棋选手，谷歌开发了一种量子计算机，声称能够计算出10,000年的经典计算机...尽管这些消息有时有些噱头，例如谷歌正在迅速成为朋友IBM指出，经典计算机只需要两天半的时间就可以使用优化算法。完全不需要一万年的时间，而Google在计算20个复杂层时的保真度仅为0.3％，并且仍有很大的改进空间。但是人们仍然可以感觉到新兴技术已经来临，并将带来预期的生活变化。
在人们逐渐熟悉量子和人工智能（AI）的同时，“量子人工智能”的新方向也开始迅速发展。图灵奖得主姚启智院士曾指出，“量子计算和人工智能的结合将是未来的重要时刻。”人工智能机器学习技术可用于解决量子信息问题，并可帮助量子物理学家前进。处理许多复杂的量子物理数据分析，例如识别相变的机器学习，用于实现量子状态分类的神经网络，用于海水量子通道重建的凸优化等。另一方面，当前也受到广泛关注的方向是如何利用量子计算技术促进人工智能的发展。量子计算科学家研究了许多基于量子计算机的算法。他们通常可以将原始计算复杂度为NP或更高的问题转换为多项式复杂度，以实现平方甚至指数加速。当前，许多经典的机器学习问题，例如主元素分析（PCA），支持向量机（SVM）和世代对抗网络（GAN）都具有量子算法的理论加速版本，并且还进行了理论实验演示在专用或通用量子计算机中。
从国家政策的角度来看，欧盟的《量子宣言》和美国的《关于量子计算发展的白皮书》都强调了量子信息在人工智能中的应用。就在今年2月，特朗普总统计划削减美国研究预算，但大大增加了人工智能和量子计算等关键领域的预算。可以预期，在量子人工智能的跨领域研究中可以获得更好的财务支持。
此外，从各国发布的量子计算白皮书以及各个商业公司的量子计算研究小组的网站上，他们都希望将量子计算应用于诸如优化问题，生物医学，化学材料，财务分析和图像处理。。至于人工智能，在其应用场景中，也列出了优化问题，生物医学，化学材料，图像处理，财务分析等。量子计算和人工智能都希望对所有人的生活产业有所帮助，他们的志向实际上是相同的：“为了一个共同的目标结合起来”。
量子人工智能技术
已经建立了量子人工智能的跨学科领域，但是要产生有用的技术，还有许多细节需要考虑。当我在1950年代和1960年代开始研究人工智能时，我感到自己可以实现强大的人工智能，这种人工智能可以在二十年内像人类一样具有自主感和感知力，这有点太难了。到目前为止，尽管AlphaGo在围棋比赛中可以实现很高的计算复杂度，但它仍属于弱人工智能类别，即在特定规则下的程序化操作。人们认为孩子可以理解AI难以实现的情感和动作技能，但人们认为非常聪明的高级代数几何和超级国际象棋技巧可以通过例程来实现。这样思考，实际上，让人们去做自己擅长的事情，让AI使用对人们生活来说很方便的技能是一件好事。因此，量子计算的参与目前集中在弱人工智能的各种特定任务上。
演示专用于量子加速算法的快速到达的量子计算
量子计算也有特定的类别，包括基于量子逻辑门线的通用量子计算以及直接执行哈密顿量构造和量子演化的专用量子计算。通用量子计算需要解决如何优化量子电路，减小线长以及如何实现量子误差校正的问题。特殊的量子计算是费曼提出量子计算思想时提出的方法。空间。无论哪种方式，都必须考虑如何将人工智能算法的更复杂部分转换为量子状态空间和量子演化问题，并利用量子算法。
量子算法是包含数百种量子算法的集合，并且一直在不断更新
例如，神经网络是人工智能中的一种重要技术手段，但是在量子系统中实现神经网络并不容易。神经网络模型中的激活函数是过渡型的非线性函数，而量子演化空间的直接构造是线性的，这是一个矛盾。因此，目前提出使用量子逻辑门电路，量子旋转门和受控非门来构建神经网络。随着神经元的增加，所需的量子门的数量也显着增加。另一种思维方式不是实现神经网络的激活功能和完整的神经网络，而是在Hopfield神经网络中实现重要的“联想记忆”功能，这很容易通过专用的量子计算来实现，这是方便带来实际应用。
从技术角度来看，基于是否有“带注释”的训练样本，机器学习分为无监督机器学习和有监督机器学习。两者都可以通过量子算法进行改进。例如，K-Means是一种常用的无监督机器学习方法。量子算法使用希尔伯特的完整线性空间。量子态的运算等效于线性空间中的矢量运算。使用了多个量子态叠加的自然原理。并行操作的优势提高了效率。对于诸如最近邻算法的有监督算法，使用量子态的概率向量来表示经典向量，并且通过比较量子态之间的距离来实现量子最近邻算法。还有一些常见的技术，例如用于降低数据维数的PCA（无监督）和用于数据分类的支持向量机SVM（有监督），所有这些技术都具有量子算法版本
值得一提的是深度学习。它指的是使用多层神经网络来解决更复杂和更高维度的实际问题。在机器学习领域，这是一个困难而又紧迫的研究方向。2016年，首次提出了量子深度学习的概念，它使用量子采样来实现对受限Boltzmann机器的梯度估计，以加速深度网络训练。目前，有关量子深度学习的更多研究也在迅速更新。实际上，当前的量子算法对机器学习的跟踪是特别及时的。例如，用于生成对抗网络的GAN算法直到最近才发布。量子算法QGAN即将面世，并将进行实验演示。
量子人工智能的发展也值得更多研究者的建议和参与。可以肯定的是，这是量子人工智能研究比以往更好的时机。随着量子计算和人工智能两个领域的蓬勃发展，交叉研究具有一定的基础，其应用前景非常广阔和真实。只要没有炒作，没有泡沫，稳定不断，量子人工智能领域就值得期待！
此外，量子人工智能在民生各个领域的应用也需要各个行业的研究人员的广泛参与。例如，天气预报和医学分析有其特定的计算模型，所需的优化算法也不同。人工智能在各个应用领域的探索比量子计算更为广泛和成熟。因此，量子人工智能的交叉研究可以借鉴一些相关的知识积累。
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