机器学习(ML)是最近的一个术语,但工作却是从18世纪开始。

为何选择量子机器学习?-量子客
什么是机器学习?

简单来说,就是让计算机或应用程序自学。那么它与计算机科学和IT等计算领域完全相关吗? 答案是不正确的。

ML是一个共同的平台,融合了从农业到机械的生活的各个方面。计算是轻松有效地使用ML的关键组成部分。更清楚的是,谁是ML的母亲?因为没有选择数学是ML的母亲。世界上巨大的发明复杂数字催生了这一领域。将数学应用于现实生活中的问题总能给出解决方案。从神经网络到复杂的DNA在一些特定的数学公式和定理下运行。

随着计算技术的发展越来越快,数学进入这一领域,并通过计算将解决方案带入现实世界。在计算技术时间线上,一旦某些成就达到了有兴趣使用复杂数字,特征等高级数学思想的人们,以及ML领域的启动,如人工神经网络,DNA计算等。

现在主要的问题是,为什么这个领域现在变得蓬勃发展?

从专业角度来看,在ML的启动时间前8到10年,最大的障碍是将数学融入计算领域。人们对计算机的有了解并不了解数学和研究,数学家对计算什么并不了解。教育和就业机会就像那个时代。即使一个人试图研究两者,那么制造产品的商业价值也不好。

而后,像谷歌,IBM,微软这样的顶级产品公司决定组建一个由数学家,物理学家和计算机科学人员组成的团队,在这个领域提出各种想法。该团队的成功制作了一些精彩的产品,他们首先使用该产品提供云服务。现在我们正处于这个阶段。

为何选择量子机器学习?-量子客

下一个产业革命是什么 ?

随着数学达到时间旅行概念的水平,但计算仍然在经典力学下运行。公司理解,计算领域必须从经典变为量子,他们开始在大量的量子计算领域工作,市场将这一领域命名为量子信息科学。这一开始来自Google和IBM的量子计算用于量子神经网络的处理器(D-Wave)。量子计算机科学和量子信息科学领域将在未来10年内对AI进行重大改变。

参考资料:

  • D-Wave - Owner of a quantum processor
  • Google - Quantum AI Lab
  • IBM - Quantum Computer Lab
  • Quora - Question Regarding future of quantum AI
  • NASA - NASA Quantum Works
  • Youtube - Google Video of a Quantum Processor
  • external-link - MIT Review
  • microsoft new product - Newly Launched Microsoft Quantum Language and Development Kit
  • microsoft - Microsoft Quantum Related Works
  • Google2 - Google Quantum Machine Learning Blog
  • BBC - About Google Quantum Supremacy,IBM Quantum Computer and Microsoft Q