从比特到量子比特：量子优化如何重塑人工智能

从自动驾驶汽车到股票预测模型，大多数尖端的人工智能系统都在不断调整、完善和总结经验的过程中做出取舍。这些决策的背后是人工智能最重要的过程之一：优化。

例如，一个经过训练的人工智能模型可以识别交通标志或预测房价，它可以从实例中学习。在训练过程中，它不断改进学习方式。每一步都要调整数百万个参数，微调权重和偏差，以减少预测误差，提高准确性。

你可以把这个过程看作是一个大规模的优化问题。我们的目标是找到参数的最佳组合，从而在不过度拟合或浪费计算资源的情况下获得准确的结果。

事实上，优化是人工智能的关键部分。无论是识别图像还是预测价格，人工智能模型都必须在无数可能性中寻找最有效的解决方案。但随着模型和数据集的增加，这种搜索变得越来越复杂，计算成本也越来越高。

量子优化是一种有助于解决这一难题的新兴方法。它以量子计算为基础，利用量子力学原理以新的方式处理信息。 

量子计算机使用的是可以同时处于多种状态的量子比特，而不是只能为 0 或 1 的比特。这使它们能够并行探索许多可能的解决方案，在某些情况下比传统方法更有效地解决复杂的优化问题。 

然而，量子并行与同时运行许多经典处理器不同。它是一个依赖量子干扰产生有用结果的概率过程。 

简单地说，这意味着量子计算机不会同时测试每一种可能性。相反，它们利用干扰，即某些可能性相互促进，另一些可能性相互抵消，来增加找到正确答案的几率。

在本文中，我们将探讨量子优化的工作原理、其重要性以及对未来智能计算的意义。让我们开始吧！

什么是量子优化？

量子优化是量子计算中一个不断发展的领域，其重点是利用量子力学的独特特性解决复杂的优化问题。它以数十年的计算机科学和物理学研究为基础，将两者结合起来，解决传统计算难以解决的难题。

利用量子系统进行优化的想法最早出现在 20 世纪 90 年代末，当时研究人员开始探索如何将叠加（同时状态）和纠缠（相连的量子比特）等量子原理应用于解决问题。 

随着时间的推移，这逐渐发展成为量子优化，研究人员开发出利用量子效应在大型复杂问题空间中高效搜索最佳解决方案的算法。

量子优化的基础知识

量子优化的核心是三个关键组成部分：量子算法、量子比特和量子电路。量子算法提供了一种逻辑，可以高效地探索大量可能的解决方案。 

这些算法在量子比特（量子信息的基本单位）上运行，量子比特不同于经典比特（传统计算机中的二进制数据单位，可以保存 0 或 1 的值），因为它们可以处于叠加状态，同时代表 0 和 1。

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这种独特的特性使量子系统能够同时评估多种可能性，从而大大扩展了其计算潜力。同时，量子电路通过量子门序列连接量子比特，控制信息的流动和交互，引导系统逐步实现接近最优的解决方案。

经典优化与量子优化

以下是经典优化方法和量子优化方法的几个主要区别：

• 计算方式：经典算法一次测试一个解决方案。量子算法利用量子物理学的独特特性，可以同时考虑多种可能性。
  
  
• 处理能力：经典计算机使用的比特要么是 0，要么是 1。量子计算机使用的是量子比特，它们可以同时为 0 和 1，并且可以连接在一起，从而可以处理更复杂的问题。
  
  
• 问题规模：经典优化法适用于较小或中等复杂的问题。量子优化技术的发展是为了解决更大、更复杂的问题，而这些问题对于当今的计算机来说是很难解决的。
  
  
• 结果：经典结果是可预测和可重复的。量子结果基于概率，因此相同的任务可能会产生略微不同的结果，这些结果需要通过多次运行来完善，以找到最佳答案。

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量子优化的工作原理

接下来，让我们来了解一下量子优化的实际工作原理。首先要定义一个现实世界的问题，并将其转化为量子计算机可以处理的形式。 

以下是量子优化的主要步骤概述：

• 第一步：将问题表述为能量景观： 每个优化问题，如规划送货路线或调整机器学习模型，都可以描述为一个能级景观。每个可能的答案都有一个能量值，我们的目标是找到最低的答案，也就是最有效或最优的解决方案。
  
  
• 第二步：将问题编码为量子电路： 然后将问题转换成量子电路。在这里，量子比特（量子位）代表数据，可以通过叠加同时探索多种解决方案。
  
  
• 第三步：引导系统走向最佳解决方案： 然后，量子计算机逐步调整量子比特，让系统朝着能量最低或最佳的解决方案前进。这个过程被称为量子退火或绝热演化，取决于所使用的方法。它有助于系统进入最有希望的状态。
  

• 步骤 4：测量并解释结果： 系统稳定后，测量量子比特，得出近似解。通常使用重复运行来测量解决方案的质量并确认其可靠性。
  

• 第五步：与经典计算相结合，进行改进： 最后，经典计算机被带回到循环中。它们对量子运行的结果进行分析和微调，以提高精确度。这种混合方法用于 QAOA（量子近似优化算法）和 VQE（变量量子求解器）等方法中，结合了经典系统和量子系统的优势，从而获得更好的整体性能。

核心量子优化算法

得益于量子计算的最新进展，研究人员开发出一系列量子优化算法，旨在更高效地解决复杂问题。这些方法正在塑造该领域的未来。让我们来看看其中一些主要的算法。

量子退火

量子退火是一种用于解决优化问题的技术，这些问题涉及从众多可能性中找到最佳排列或组合。这些问题被称为组合优化问题，如安排送货、车辆路由或对类似数据点进行分组。

这种方法的灵感来源于一种被称为退火的物理过程，即通过缓慢冷却使材料达到稳定的低能状态。与此类似，量子退火也能逐步引导量子系统达到其最低能量状态，这代表了问题的最佳解决方案。

这一过程以绝热量子计算原理为基础，允许系统探索许多潜在的解决方案，并最终确定一个接近最优的方案。由于结果是概率性的，这一过程通常会重复多次，之后通常会使用经典计算来完善答案。 

量子退火在解决物流、聚类和资源分配等领域的实际优化问题方面显示出潜力。不过，研究人员仍在探索量子退火何时以及如何比传统方法表现得更好。

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量子近似优化算法 (QAOA)

量子近似优化算法（QAOA）也能处理组合优化问题，但处理方式与量子退火不同。量子近似优化算法（QAOA）不是逐渐向最低能量状态演化，而是在两个能量函数（称为 "哈密顿"）之间交替演化。 

其中一个阶段代表问题的目标和约束条件，另一个阶段则帮助系统探索新的配置。通过在这两个阶段之间切换，算法会稳步向接近最优解的方向发展。

QAOA 在量子和经典混合系统上运行，量子计算机生成可能的解决方案，经典计算机在每次运行后调整参数。这种方法使 QAOA 成为许多优化任务的灵活工具，包括调度、路由和图问题，如 MaxCut（寻找将网络分成两部分的最佳方法）和顶点覆盖（选择连接网络中每条边的最小节点集）。虽然研究仍在进行中，但 QAOA 被广泛认为是向结合经典和量子优化迈出的充满希望的一步。

变分量子求解器 (VQE)

另一种重要算法是变异量子求解器（VQE）。与处理涉及离散选择的组合优化问题的 QAOA 和量子退火算法不同，VQE 专注于连续优化，变量可以有一系列值，而不是固定选项。 

它主要用于估算量子系统的基态或最低可能能量。因此，它对研究物理和化学中的分子和材料行为特别有用。

VQE 还采用了量子计算与经典计算相结合的混合方法。量子计算机准备并测试可能的状态，而经典计算机则分析结果并调整参数以提高准确性。 

由于 VQE 需要较少的量子比特和较简单的电路，因此它在当前的 NISQ（噪声中间量级量子）设备上表现良好。这些设备是当今一代量子计算机，其量子比特数量有限，且受噪声影响，但其功能仍足够强大，可用于研究和早期实际实验。 

VQE 已成为量子化学、材料科学和工艺优化的重要工具。它有助于研究人员建立分子模型、研究反应和寻找稳定构型。

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量子半定量编程

半有限编程（SDP）是一种数学方法，用于解决包含变量间线性关系的优化问题。当目标是找到最佳结果，同时将某些条件保持在有效范围内时，通常会用到这种方法。

量子 SDP 算法旨在加快这些计算的速度，尤其是当数据涉及许多变量或复杂的高维空间时。它们利用量子计算原理，一次分析多种可能性，从而提高解决大规模问题的效率。

这些算法正在机器学习、信号处理和控制系统等领域进行探索，它们可以帮助模型识别模式、改进预测或管理复杂系统。尽管研究仍在进行中，但量子 SDP 已显示出加快经典计算机难以完成的高级优化任务的前景。

量子优化在人工智能中的应用

量子优化是一个活跃的研究领域，同时也开始在人工智能和机器学习等领域找到实际应用。研究人员正在探索量子方法如何帮助更高效地解决复杂问题。 

接下来，我们将详细介绍一些新出现的示例和用例，这些示例和用例凸显了其在现实世界中的潜力。

加速机器学习模型调整

量子优化正在被探索用于改进机器学习模型的调整方式，特别是在超参数优化和特征选择方面。中性原子处理器的最新进展也扩大了人工智能和机器学习中量子优化实验的范围。 

这些处理器使用激光固定的单个原子作为量子比特。这样，研究人员就能构建可扩展的稳定量子系统，用于测试复杂的算法。

行业应用和研究亮点

领先的科技公司已经在尝试这些想法。例如，谷歌的研究团队最近展示了量子生成优势，一个 68 量子比特的处理器学会了生成复杂的分布，暗示了在训练生成模型中的应用。

同样，英伟达™（NVIDIA®）通过将量子研究融入其超级计算和 GPU 生态系统，在量子和人工智能之间架起了桥梁。例如，英伟达启动了加速量子研究中心（NVAQC），将量子硬件与人工智能系统相结合。

除此之外，AWS 还在亚马逊 Braket上开发了量子与经典混合工作流，利用量子电路和经典优化来微调图像分类任务的参数。

物流、调度和路由优化

量子优化最实用的领域之一是物流和调度。这些任务包括路线规划、车辆分配和资源分配。 

能源网调度就是一个很好的例子，运营商必须实时平衡电力供需，同时降低成本并保持可靠性。研究人员利用量子优化将这一调度挑战表示为能量景观或哈密尔顿。 

这里的目标是找到能量最低的状态，也就是最有效的配置。例如，Dave 的量子求解器已针对此类问题进行了测试，与传统优化方法相比，其结果更快、更灵活。

目前，类似的想法正在投资组合管理和供应链规划等领域得到研究。随着硬件的改进，这些方法可能会改变人工智能系统在现实世界约束条件下的规划和决策方式。

人工智能和量子计算在药物发现和材料设计中的应用

在理解复杂的分子相互作用和能量景观至关重要的领域，量子优化也越来越受到关注。例如，在药物发现和材料科学领域，寻找最稳定的分子结构或构型就是一项优化挑战。 

混合量子算法（如 VQE）正被用于加快蛋白质结构预测和分子构象搜索等过程。研究人员还在探索如何将量子计算与人工智能相结合，以改进模型从数据中学习和提取特征的方式。 

随着量子硬件的不断进步，这些组合方法可能会在化学、生物学和材料研究领域带来重大突破，从而在分子水平上实现更快的发现和更精确的模拟。

量子优化的利弊

以下是使用量子优化的一些优势：

• 量子启发算法：即使在大规模量子计算机问世之前，研究人员也在经典系统上使用量子启发优化方法。这些方法通过模仿量子策略，可以为特定类型的问题提供更快的性能。
  
  
• 改进的硬件和混合求解器：新型量子处理器和基于云的混合求解器的开发，使量子计算与经典计算的结合成为可能。如今，即使使用早期硬件，也能进行实际测试和实验。
  
  
• 合作研究进展：IBM Quantum、Qiskit 和其他开放式研究社区正在积极开发算法、工具包和教育资源，使量子优化更容易获得。

尽管量子研究进展迅速，但仍有一些挑战阻碍着量子技术的大规模应用。以下是一些需要考虑的关键限制因素：

• 硬件限制:当前量子计算机的量子比特数量有限，对噪声、退相干和操作错误高度敏感。这些因素降低了结果的准确性和可靠性，使系统难以扩展以完成复杂的优化任务。
  
  
• 经典模拟限制：在经典计算机上模拟大型量子系统要求极高，因为所需的计算资源会随着量子比特数量的增加而呈指数增长。这使得测试和验证大规模量子算法具有挑战性。
  
  
• 缺乏基准标准：量子优化研究仍然缺乏用于比较算法和硬件性能的一致基准。虽然目前正在努力创造标准化的评估方法，但还没有一个通用的框架来衡量实际性能的提高。

主要要点

量子优化正在重塑我们在人工智能、科学和工业领域解决问题的思维方式。通过将量子计算的力量与经典方法相结合，研究人员正在找到处理复杂性和加速发现的新方法。随着硬件的改进和算法的成熟，量子优化可能成为下一代智能技术的关键驱动力。

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