人工智能谷歌开源TensorFlow Quantum 让开发者可构建量子AI模型

谷歌日前宣布开源TensorFlow Quantum(TensorFlow的扩展)，让开发者能够为量子计算机构建人工智能模型。

子计算仍处于早期阶段，但该技术正在迅速发展成熟。IBM的量子芯片处理能力每年翻一番，Honeywell最近也推出了一套系统，预计在未来5年内将速度提升10万倍。

为了能够使用速度超快的量子计算机，研究人员不得不编写可以运行量子位的专有算法，与传统二进制不同的是，这种算法可以表示为1、0或两种状态兼有，而且需要专有的开发工具。

这时候就需要TensorFlow Quantum了。它提供了一组运算符，低等级编程构造块，用于创建可与量子位、量子逻辑门和量子电路配合使用的人工智能模型。这些运算符消除了一些潜在的复杂性，以减少研究人员需要编写的代码量。

谷歌研究人员Alan Ho和Masoud Mohseni在博客中这样写道：“TFQ允许研究人员在单个计算图形中将量子数据集、量子模型和经典控制参数构造为张量。”

TensorFlow Quantum的一种潜在应用是量子数据解释。因为量子位可以同时表示1和0，所以找出由量子处理器执行的计算结果本身就是一个巨大的挑战。根据Ho和Mohseni的说法，TensorFlow Quantum让工程师可以开发出能够自动解开量子数据的AI模型。

他们这样写道：“TFQ库为模型的开发提供了原语，这些模型解开并概括了量子数据中的相关性，为改进现有量子算法或者发现新的量子算法提供了机会。”

目前，TensorFlow Quantum仅限于在模拟量子计算机中使用，但谷歌计划进一步兼容真实的计算机。谷歌计划增加支持自主开发的Sycamore量子系统(去年公布)。

人工智能的定义可以分为两部分，即“ 人工”和“ 智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。