前幾天，Google與NASA(美國宇航局)合作建立一個實驗室，目的是研究量子計算機。Google與高?？臻g研究協(xié)會(與NASA有密切合作的非盈利組織)購買了量子計算機，進行量子計算研究。

量子計算與傳統(tǒng)計算的區(qū)別

傳統(tǒng)電腦利用幾百萬個電子晶體管進行數(shù)字運算，將0和1作為基本元素。量子計算機完全不同，它更有彈性，它使用的不是二進位代碼，而是量子位元 (又叫“量子比特(Qubits)”)，它可以同時代表0和1。要進行量子計算并不容易，但在一些數(shù)字電腦失敗的領域它可以發(fā)揮所長。

Google用一個簡單的例子來告訴我們量子計算機和傳統(tǒng)計算機的差別：

在一個虛擬界面上存在山岡和低谷，我們要找到最低點。傳統(tǒng)電腦會從一個點開始尋找，不斷搜索，有系統(tǒng)地搜索：是這里嗎?這里呢?查找的過程很 慢，除非你有無限的時間和耐心，否則就只有向“足夠好”的答案屈服;要知道，就算現(xiàn)在的答案不錯，新的、更低的點也可能在幾次計算后出現(xiàn)。

量子計算效率就高多了，因為它可以同時從多個標準來評估，從而大大改進計算效率。

量子計算機無法替代傳統(tǒng)計算機

IBM和微軟等許多科技公司都在研究量子計算技術。D-Wave是唯一銷售量子計算機硬件的廠商。D-Wave公司科林•威廉姆斯(Colin Williams)說，在少數(shù)復雜問題上，量子計算機要快5萬倍。要注意，它是有前提的，因此宣稱的高速有所保留。

比如，你如果只想發(fā)個郵箱、聽首音樂，用量子計算機不會有太大區(qū)別，但完成復雜任務就不同了。

Google Research工程主管哈特穆特•內文(Hartmut Neven)在博客中表示：“希望量子計算機可以讓研究人員更有效率地工作，更準確地為一切研究建模，包括語音識別、網(wǎng)絡搜索、蛋白質折疊。我們相信，在 已知物理定律下，量子機器學習能帶來最富創(chuàng)造力的解決方案。”

我們可以這樣理解：量子計算機不太可能很快淘汰數(shù)字計算，量子計算機有自己的限制，而且它很難建造、很貴。

還有，到目前為止，量子計算機大多是基于理論的，量子人工實驗室(Quantum Artificial Intelligence Lab)設立的目的之一就是推動理論的發(fā)展。它的目標是將理論用于實踐，解決現(xiàn)實的問題，為真正的量子設備編寫代碼。未來有何計劃?會不會用在個人方 面?Google拒絕透露詳情。

Google為何感興趣

微軟也有自己的項目，它叫Station Q，它也是為復雜數(shù)學問題尋找量子計算方案，還有許多其它研究組織也在著手相關問題的研究。

Google對新技術一直很癡迷，社交網(wǎng)、可穿戴設備、自駕汽車、現(xiàn)在又是量子計算。這些項目有一些相似之處，它們都可以強化公司的數(shù)據(jù)中心基礎設施。

Google希望利用量子計算更好地理解人的語音提問，該技術不只可以用在搜索引擎上，還可以用在移動應用上，如Google Now和Google Maps。

Google稱：“我們已經(jīng)開發(fā)一些量子機器學習算法。當中一些可以提高識別能力，比如在移動設備電源不足時識別。一些可以處理高度污染的訓練 數(shù)據(jù)，在現(xiàn)實世界中，許多時候數(shù)據(jù)被貼錯標簽。我們還從中學到一些經(jīng)驗，比如，純粹使用量子計算不會得到最好結果，將量子計算與傳統(tǒng)計算結合更好。”