2024年量子计算与人工智能：无声的革命报告

量子计算与人工智能：无声的革命 感谢苏州天工量子中心栾添对本报告的翻译进行校对。 论坛内容 量子计算和人工智能的伦理教育和人才招聘人才招聘·量子和人工智能的新叙事 量子+人工智能预测 为什么选择量子和人工智能？ 为什么选择量子和人工智能？ 人工智能与量子技术的结合可对基础科学、医学和工业等领域产生重大影响。那么，为什么我们说这是一场无声的革命呢？说它 "无声"，是因为在人工智能的推动下，量子技术的突破正在实验和工业层面上实现，而且仍属于新兴技术。换句话说，量子革命的基础正在奠定，尽管它们仍未被人们注意到。 班克特创新基金会举办了“未来趋势论坛”智囊团会议，汇集了近四十位世界级专家，共同研究这一课题，分析这些技术的发展现状，并就其带来的挑战和机遇提出建议。 量子技术是一套基于量子物理定律并用于解决复杂问题的技术和工具。它们主要分为三类： 当它们出现时，必将掀起一场令初学者措手不及的热潮。 量子计算，用于对某些类型的问题（通常是优化、模拟、机器学习和人工智能问题）进行比传统计算机更快、更精确的计算。 量子通信，可实现信息的远距离安全传输，传输速度可能比经典通信更快。 量子测量（也称量子传感），是指利用量子现象测量和检测非常微弱的信号。 还有先进的人工智能，能够处理大量数据，发现人类难以发现的模式。通过机器学习，它可以适应和学习新情况。人工智能，尤其是在强化机器学习领域，更具体地说，生成式人工智能，一年来一直在稳步发展，其发展方式导致了一种范式的转变：我们的专家说，游戏规则即将改变。从教学到编程，从个人助理到内容生成，从互联网搜索到客户服务。像ChatGPT这样的解决方案可以从根本上改变我们彼此交流的方式以及与机器互动的方式，同时也提出了一些重要的问题和道德难题--为了尽量减少意外后果，我们有必要进行一些反思。 量子密码学横跨前两者。它是最有趣的工业应用之一。 量子技术有可能提供比传统技术高得多的性能和处理能力。此外，量子技术正在采用新的方法来解决问题，因此也在开发新的科学方法和算法。这就是专家布莱恩-莱纳汉（BrianLenahan）所说的量子启发态度。 量子技术与人工智能的联合创新将首先颠覆哪些领域？ 专家们一致认为，当容错量子计算机成为现实时，加密算法的设计中已经出现了一些用例。此外，利用人工智能加速科学进程，从而对量子计算机的行为方式做出新的物理定义，并加速 研 究 新 的 测 量 方 法 ， 从 而 产 生 新 的 传 感 器（量子传感器）。 本报告提供了加入量子和人工智能革命的关键： 这两个领域的技术现状，以及它们如何相互融合、相互促进。 短期和中期的未来，为相关参与者--初创企业、工业、公共管理、教育和整个社会--提出挑战和机遇。 从中长期来看，它们将颠覆从医药到物流、从新分子和材料设计到金融、教育、交通和太空探索等一切领域。事实上，在安永的 "2022 年量子准备度调查"中，48%的受访IT领导者认为，到2025年，量子计算将在其所在行业发挥重要作用。 新的培训需求和所需的专业素质。 量子技术和人工智能的伦理影响，以及建立监管框架以打击偏见和不当使用的必要性。 未来几年欧洲和西班牙面临的具体挑战和机遇。 业界面临的最大挑战是了解什么是量子计算，以及量子计算如何与人工智能相结合，影响其所有流程--无论好坏--同时将夸大的承诺与经过证实的潜在现实区分开来。本报告旨在应对这一挑战：通过分析将受到量子和人工智能革命巨大影响的领域，我们可以做好准备，充分利用必将出现的机遇。 最后，我们的专家将为企业和机构提供一系列建议行动和预测，以便为充分利用量子技术做好准备。 为充分利用量子技术和先进的人工智能做好准备。 ChatGPT 综合 量子技术与人工智能的结合有可能给基础科学、医学和工业等领域带来革命性的变化。然而，目前这是一场 "无声的革命"，因为突破仍是新兴技术。量子技术包括量子计算、通信和测量，而先进的人 工 智 能 能 够 处 理 大 量 数 据 并 找 出 规律 。 这些技术将共同颠覆从医学到太空探索的一切领域。 最大的挑战是了解量子计算和人工智能如何影响所有流程，同时解决伦理问题。本报告深入探讨了这些技术的现状、挑战、机遇、培训需求、伦理影响，以及建议公司和机构采取的行动，以充分利用这些技术。 量子技术 量子技术 量子技术的最新发展 量子技术基于物质和能量在量子层面（即原子和亚原子层面）的行为。在控制和操纵单个原子和光子方面取得的进展是近年来量子物理学最突出的成就之一。这些进展使科学家们能够开发出许多非常有前景的量子技术，如量子通信（使用量子远距传输）、量子传感和量子光子技术。 这种易于被改变的特性使得安全量子通信取得了巨大进步。 此外，量子科学还在以下方面取得了重大进展： 量子信息的基本单位是量子比特，它可以在量子态的连续体中取任何值。比特是经典计算中的基本信息单位，它可以有两种状态（0或1），而量子比特则不同，它可以由两种状态的线性组合同时描述（量子叠加）。 量子传感器的设计和构造可用于检测状态变化，并执行经典传感器无法执行的测量。无法进行的测量。 量子比特处理信息的方式与经典计算不同，因此能更有效地解决某些类型的问题。由于它们每单位信息可以存储更多的状态，因此在数值层面可以使用更高效的算法。然而，量子传感器非常敏感，其状态可以通过简单的观察而改变，这给其使用和实际应用带来了挑战。 在埃克特看来，量子计算是人类有史以来最复杂、最精密的实验之一，甚至比登月还要复杂。我们的目标是数以百计的量子比特协同工作，并以惊人的精度进行控制。实现这一目标将证明量子理论是正确的，是对自然界的良好描述。如果不能实现这一目标，那将是一个更好的科学成果，因为这将为我们提供一扇大门，让我们可以就自然界是如何工作的提出更精确的理论，并对各种理论进行实验，以实现后量子计算。简而言之，鉴于信息的表征是物理性的，物理理论的进步总会带来我们今天无法想象的计算进步。埃克特教授说，在这一领域取得成功的关键在于创新。无论是在科学方面，还是在实验和构建解决方案方面：如果您不断创新，提出别人没有的新想法和解决方案，您就会拥有竞争优势，而这种优势是不付出巨大努力就无法复制的。 在后一个领域，量子计算有望解密当前的加密算法，目前正在研究两类解决方案：在短期和中期，所谓的后量子加密技术，创建新的算法，在未来能够抵御量子计算机的攻击。从长远来看，量子密钥分发（QKD--Quantum Key Dis-tribution）是一种安全的通信方法，它实现了量子计算机和量子加密算法的完美结合。 一种涉及量子力学成分的加密协议。它允许双方产生一个只有他们两个知道的共享随机秘钥，然后用它来加密和解密信息。 牛津大学量子物理学教授兼新加坡 CQT 创始董事阿图尔-埃克特指出，最重要的科学发现和物理演示是量子技术进步的基础。 他以今年的诺贝尔物理学奖为例，约翰-克劳瑟（JohnF.Clauser）、阿兰-阿斯佩特（AlainAspect）和安东-蔡林格（AntonZeilinger）因"纠缠光子的实验，确定了贝尔不等式的违反，开创了量子信息科学 "而获奖。 阿图尔-埃克特 专家们认为，量子计算将在大约 10 年后真正具有广泛优势。马克斯-普朗克量子光学研究所所长、马克斯-普朗克学会科学委员伊格纳西奥-西拉克（Ignacio Cirac）说："根本问题在于误差的数量，必须将误差减少几个数量级。 关于所使用的基准技术，世界上有许多量子系统，也有许多构建量子解决方案的方法。斯图加特大学教授兼综合量子科技中心（IQST）主任 Stefanie Barz 解释说。目前，不同的方法并存，这取决于它们所基于的物理元素： 量子计算可以基于原子、光子、超导或晶体材料（如钻石）中的缺陷来创建和控制量子比特。这些技术各有优缺点，而且都在并行快速发展。如今，专家们还不能确定它们中的哪一种最终会占上风，或者它们是否会共存，因为这一领域在不断发展，未来很可能会出现新的基准技术。 即便如此，基于目前的技术水平，Cirac 仍持乐观态度，他认为将会出现今天还没有人考虑过的应用。 伊格纳西奥-西拉克 转到简介 同样，量子通信利用量子力学原理，以安全的方式将信息从一个地方传输到另一个地方。最先进的技术可以是光纤、卫星、视线或移动技术。 最后，量子传感利用量子力学原理对物理量进行高精度测量。量子位置和速度、电磁场、温度和压力传感器是这一领域最先进的技术。 与量子计算和量子通信一样，这些技术各有优缺点，未来还可能出现新的技术。它们都有一个共同的优势：与现有解决方案相比精度高。它们也有共同的弱点：它们极难实现，需要特殊条件才能达到最佳效果。 ChatGPT 综述 量子技术基于原子和亚原子层面的物质和能量行为，在量子通信、传感和计算领域有着广阔的发展前景。与经典计算不同，量子比特可以存在于量子叠加中，从而实现更高效的算法。量子科学正在创造动态环境模拟、量子传感器和加密算法方面取得进展。量子计算有望解密当前的加密算法，从而推动后量子密码学和量子密钥分发的发展。目前有不同的量子系统可用于开发量子解决方案，但不确定哪种系统最终会占上风。 高级人工智能 先进的人工智能 人工智能的发展现状如何？我们正朝着哪种类型的人工智能解决方案迈进？它如何与量子技术相结合？人工智能及其对我们所有人的影响方面的世界级专家卡勒姆-切斯（CalumChace）对这一主题进行了概述： 无声革命的设计师是量子技术与人工智能之间的结合与反馈。 斯蒂芬妮-巴尔兹（Stefanie Barz）解释说，量子和人工智能可以相互促进：量子计算可以加速人工智能，使算法更快、更高效。同时，人工智能也能加速新量子硬件和软件的设计。 机器学习在十年前就已取得突破，下一个里程碑是Transformer模型：谷歌研究人员于2017年推出的一种神经网络架构。它们被用于各种自然语言处理任务，如语言翻译和文本摘要。 "量子计算与人工智 能 的 结 合 将 使计算能力在10年内比现在提高100倍，在20年内提高10,000倍"。 之后的里程碑是生成式人工智能（Genera-tiveAI），它诞生不到一年，指的是能够根据某些输入生成新内容的人工智能系统。生成式人工智能包括生成文本、图像、代码甚至音乐。这些系统通常使用各种类型的机器学习（监督式、非监督式、强化式）来学习大量数据集，然后生成新的原创内容。 这类系统的发展势不可挡。例如，卡勒姆-切斯（CalumChace）告诉我们，OpenAI的GPT-3文本生成器有 1750 亿个参数 卡勒姆-切斯 这位专家认为，人工智能领域最有趣的趋势是 量子计算与人工智能的结合将在 10 年内使计算能力达到目前的 100 倍，20 年内达到目前的 10000 倍，这与那些认为摩尔定律已死的观点相悖。相反，增长将是指数式的，而不是线性的。 10 年后，使用 "智能眼镜 "而不是 "智能手机 "将成为普遍现象，包括它们的增强现实功能。它们将成为能够解决大量请求的个人助理。 此 外 ， " 元 宇 宙 " （Metaverse）的出现也取得了进展。"元宇宙"与虚拟现实和增强现实技术一起，将带来新的社会、经济和金融模式。 与此同时，自动驾驶汽车和越来越多的通用机器人也将得到普及。 最后，医疗保健领域也将取得巨大进步，人工智能和量子计算将带来新药的发现，基于量子计算和人工智能的脑机接口（BCI）将带来理解人体、特别是大脑并与之互动的新方法。 量子机器学习和 BCI 量子机器学习是指利用量子设备执行更高效的机器学习计算。一些专家在谈到利用机器学习更好地控制量子系统--优化量子门、控制状态或更好地计算物质的量子相时，也使用了这个术语。也就是说，当机器学习被用于更高效地模拟量子系统时。 量 子 机 器 学 习 系 统 还 被 探 索 用 于脑 机 接 口（ B C I ） ，即在大脑和计算机之间建立直接通信的