为何选择量子机器学习？

机器学习（ML）是最近的一个术语，但工作却是从18世纪开始。

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。

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