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人工智能论坛如今浩如烟海，有硬货、有干货的讲座却百里挑一。“AI未来说·青年学术论坛”系列讲座由中国科学院大学主办，百度全力支持，读芯术作为合作自媒体。承办单位为中国科学院大学学生会，协办单位为中国科学院计算所研究生会、网络中心研究生会、人工智能学院学生会、化学工程学院学生会、公共政策与管理学院学生会、微电子学院学生会。“AI未来说·青年学术论坛”第五期“量子计算”专场已于2019年5月18日下午在中科院举行。南方科技大学鲁大为副教授为大家带来报告《量子计算与人工智能的碰撞》。

鲁大为，南方科技大学物理系副教授，深圳市量子科学与工程研究院副研究员，青年千人计划入选者。2007年本科毕业于中国科学技术大学少年班，为班上典型的“黄拖鞋+富光杯”党。随后，保送本校读博，并于2012年取得博士学位，师从杜江峰院士。毕业后，加入滑铁卢大学量子计算研究所（IQC）Laflamme教授研究组从事博士后研究工作，并于2017年8月全职加入南方科技大学。主要从事基于核磁共振和金刚石色心体系的量子计算实验研究，在量子控制、量子模拟、量子算法等领域取得了一系列研究进展，共发表论文三十余篇，其中包括在物理学顶级刊物Phys. Rev. Lett.上发表的十余篇实验论文。目前担任包括Phys. Rev.Lett.，Nat. Commun.等在内的数十种期刊审稿人。

报告内容：量子计算和人工智能是当今的两大潮词，而两大潮词的结合形成了另外一个更加新潮的词汇-量子人工智能。量子人工智能毫无疑问是当今最热门的研究方向之一，但它对研究人员的背景要求也是空前的严苛。我们不能奢望“物理的归物理，计算机的归计算机”，而是需要“磨刀霍霍”来拥抱这一交叉性学科。本次报告首先从物理研究角度剖析了量子计算，包括其前世今生、主要应用和发展状况，随后简要介绍了量子计算与人工智能当前的结合点，并探讨了未来两者的可能出路。

量子计算与人工智能的碰撞

鲁大为副教授首先由《复仇者联盟4》中量子世界时间穿越现象引入话题，展现了当今量子的热门程度，并鼓励大家去多看一些量子力学的科普书籍。

紧接着用托马斯·杨的双缝干涉实验来介绍了量子力学和量子计算是如何兴起的。双缝干涉实验证明了光是波动，是物理学界最伟大的实验之一。具体的实验内容是：当打开一个缝的时候，可以接收到高斯分布；当同时打开两个缝的时候，接收到一种忽明忽暗的条纹，而非两个高斯分布简单的叠加，这是光特有的性质。

在光的双缝干涉实验基础上，物理学家又进行了一些拓展实验。比如子弹的双缝实验，将光波源换成了一把枪，随机扫射，在两个缝打开的状态下，接收屏上的概率分布是两个高斯分布之和，说明了子弹是一种粒子而不是波。但是，将子弹变得微小如电子一样时，即微型子弹-电子的双缝实验中，又得到了和光类似的波动。为证明电子是粒子而不是一种波，物理学家们又进行了慢镜头版的电子双缝实验，即让电子枪每小时只打出一个电子，很多个月后仍然得到了干涉图样。在双缝上放两个探测器偷窥电子之后，发现电子确实跟粒子一样每次只通过其中一个狭缝，但干涉条纹却不见了。

为解释电子的双缝干涉实验，必须发展一种新的学科，这一新的学科就是量子力学。量子力学很快就分成了很多派别，其中占主导解释的是以波尔为首的哥本哈根学派，分别从概率诠释和测量坍塌两个方面进行了解释：概率诠释是指量子系统的描述是概率的，是对世界非决定性的描述；测量坍塌是指一旦测量，电子立即坍塌，以1/2的概率塌缩成上缝或者下缝，是非常形而上学的描述。因此受到了爱因斯坦、薛定谔等人的坚决反对。其中，“薛定谔的猫”就是薛定谔为了反讽哥本哈根学派而提出的思想实验。

然后鲁大为副教授介绍了“薛定谔的猫”的实验内容，并给出了现实中的“寻猫”运动就是量子计算的结论。因为量子计算的基本概念在简单的“薛定谔的猫”的实验当中全部体现了：打开箱子之前，猫态是一般死一半活，这个概念叫量子叠加；将猫和原子放在一起，原子衰变就是死猫，否则就是活猫，知道猫的状态就知道原子的状态，这个概念叫量子纠缠；只有不断打开箱子观测才能得到猫的状态，这个概念叫量子测量。但是，“寻猫”运动不是一场说走就走的旅行。量子计算相当于将只存在于极限环境中的猫捉到现实世界中，只有当环境冷却到接近绝对零度，磁场无穷大，真空时，才能看到量子版本的“薛定谔的猫”。

与此同时，鲁大为副教授引出了量子比特的概念，n个量子比特意味着可以并行计算2的n次方个状态，相当于计算速度获得指数级的加速，也是量子计算引起这么多研究者兴趣的一大原因。为实现量子计算，德意奇于1985年发展了量子图灵机的模型。同时，也产生了大量量子算法，比如质因数分解算法、HHL算法及相关机器学习算法等，在量子算法动物园里都有罗列。

接着讲到了量子计算如何和人工智能结合的问题，引出了量子人工智能的概念。这一概念有两个方面的含义：QC：量子数据用经典机器学习算法处理；CQ：经典数据用量子算法处理，相当于把经典机器学习算法用量子计算的方式加速。

针对CQ方式，展示了一个中科大所做的应用示例：手写字符6和9的分辨识别。用二维向量形式标记图片6与图片9，将原问题转换成数据二分类问题，则本质上可以用支持向量机（SVM）处理。由此设计了一个量子处理器，它用四个量子比特，最后得到向上的信号为6，向下的信号为9，证明和实现了对支持向量机的加速。

最后，总结了三个要点：一、量子计算可以对某些人工智能提供指数加速的效果；二、目前量子计算实验还是处于初级阶段，但初级阶段也有可能是爆发的前夕；三、物理是深坑，跳坑需谨慎。更多精彩内容请关注视频分享。

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