维也纳大学 量子学习概念的艺术印象
荣誉:维也纳大学罗兰多·巴里 人工智能是我们现代生活的一部分，它使机器能够学习有用的过程，如语音识别和数字个人助理
对于实际应用来说，一个至关重要的问题是，这样的智能机器能够学习多快
维也纳大学的一项实验已经回答了这个问题，表明量子技术能够加速学习过程
这些物理学家在奥地利、德国、荷兰和美国的国际协作下
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，已经通过使用单光子量子处理器作为机器人实现了这一结果
这项工作有助于量子人工智能在未来的应用，发表在最新一期的《自然》杂志上
机器人解决电脑游戏，识别人类的声音，或者帮助找到最佳的医疗方法:这些只是人工智能领域在过去几年中产生的一些令人惊讶的例子
正在进行的对更好机器的竞争导致了一个问题，即如何以及用什么手段可以实现改进
与此同时，量子技术最近的巨大进步证实了量子物理的力量，不仅因为它通常奇特而令人困惑的理论，还因为它在现实生活中的应用
因此，融合两个领域的想法:一方面，人工智能及其自主机器；另一方面，量子物理及其强大的算法
在过去的几年里，许多科学家已经开始研究如何连接这两个世界，并研究量子力学在哪些方面对学习机器人有益，反之亦然
几个引人入胜的结果显示，例如，机器人在下一步行动中决定得更快，或者使用特定的学习技术设计新的量子实验
然而，机器人仍然不能更快地学习，这是日益复杂的自主机器发展的一个关键特征
在菲利普·瓦尔特领导的国际合作中，来自维也纳大学的实验物理学家团队与来自因斯布鲁克大学、奥地利科学院、莱顿大学和德国航空航天中心的理论家一起，首次成功地通过实验证明了机器人实际学习时间的加快
该团队利用单个光子，即光的基本粒子，耦合到麻省理工学院设计的集成光子量子处理器中
这个处理器被用作机器人，用于执行学习任务
在这里，机器人将学会将单个光子路由到预定的方向
该出版物的第一作者瓦莱里娅·萨吉奥说:“实验表明，与不使用量子物理的情况相比，学习时间明显缩短了。”
简而言之，这个实验可以通过想象一个机器人站在十字路口来理解，这个机器人被赋予了学习总是左转的任务
机器人通过获得正确移动的奖励来学习
现在，如果机器人被放置在我们通常的经典世界中，那么它将尝试左转或右转，并且只有在选择左转时才会得到奖励
相比之下，当机器人利用量子技术时，量子物理的奇异方面开始发挥作用
机器人现在可以利用其最著名和奇特的特征之一，即所谓的叠加原理
这可以通过想象机器人同时左转和右转来直观理解
“这一关键特性使量子搜索算法得以实现，从而减少了学习正确路径的试验次数
汉斯·布里格尔说:“因此，一个能够以叠加方式探索其环境的智能体将比它的经典对等体学得快得多。”他和他的团队在因斯布鲁克大学发展了量子学习智能体的理论思想
当结合这两种技术时，通过使用量子计算可以增强机器学习的实验演示显示出有希望的优势
“我们刚刚开始理解量子人工智能的可能性，”菲利普·沃尔特说，“因此每一个新的实验结果都有助于这个领域的发展，这个领域目前被认为是量子计算最丰富的领域之一
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