量子計算的人工智能與人的關系
發布者：家用保險柜
人類的大腦會不會像量子計算機一樣做隱秘的工作，只在最后呈現一個選擇？我們期待未來幾十年科學家會有答案。
人工智能越來越火，百度最近甚至聲稱自己不是一家互聯網公司，而是一家人工智能公司。還有消息說，美國至少有百分之七十的投資者已經在計劃投資人工智能有關的項目。現有的人工智能，能做的事情是單項的，比如AlphaGo，科學家給它一個特定的程序，它就可以下圍棋。科學家也可以給它“喂”圍棋的數據，它會在數據中學習，提高圍棋水平。它還可以自己和自己對弈，在對弈中繼續提高水平，這是一種機器學習方式。
我的一位大學同學，楊某某，現在是香港科技大學的計算機與工程系主任。他是如何評價當下人工智能的？他說，機器可以在一個單項中戰勝人類，比如AlphaGo，但它能將圍棋的技藝轉化為象棋的技藝嗎？它會將圍棋技藝中的智慧應用在其他方面嗎？并不能。我們人類能夠做到這一點，就是俗話說的舉一反三。在機器學習領域中，這叫遷移學習能力。楊強就是研究遷移學習的，但目前還沒有機器會遷移學習。
當機器具備遷移學習能力時，人工智能才真正具備類似人類的智慧。即便如此，機器能不能真正擁有類似人類甚至超越人類的智慧，我還有懷疑。原因很簡單，我們至今還沒有完全理解人類意識的機制。有一種可能，人類意識涉及的不僅僅是簡單的經典計算機的計算能力，也許還含有量子計算的機制。當然，這僅僅是可能。那么，到底什么是量子計算？
首先，我們先直觀理解一下當下計算機的計算。這種計算原理，和小學生做運算沒有什么區別。首先，計算機得有一個地方專門用來存儲數字或者其他什么數據，這就像我們在一張紙上先寫下一個數字或兩個數字。比方說，我們要計算兩個數字相加的結果，就在紙上寫下兩個數字。計算機還有一個地方，就是中央處理器（CPU），這是最關鍵的一個部分，是用來做計算的。計算機的計算原理就像我們在紙上做加法，我們知道個位數如何相加，然后再使用進位法則。計算機的處理器也有一套類似的原則，這樣，它就會做加法了。加法之后就是乘法，等等。
一個數字，在計算中就是一個狀態，兩個數字分隔存儲起來也是一個狀態，處理器的任務就是將這個狀態在加法的指令之下轉化成另一個狀態。輸入的狀態是確定的，指令也是確定的，這樣，輸出的狀態就是確定的。
在量子力學中，大家熟知的不確定性告訴我們，本來就沒有確定的狀態。比如說，一個數字，既不是0，也不是1，它同時是0和1，這是量子世界神奇和反直覺的地方。在量子計算的運算過程中，每一步的狀態也是不確定的，這樣，輸出結果也是不確定的。可是，為什么還需要做量子計算機呢？
打個比方。給你一個迷宮，現在你需要從一個入口進去，從另外一個入口出來。通常，能夠走通的只有一條路。進入入口之后，在每次交叉的地方，你總會有兩個選擇，向左拐還是向右拐，大多數的選擇會將你引入一個死胡同。這就像做計算，盡管你可以有選擇，但你只能選擇一個。
一個量子粒子就不同，它可以同時選擇向左拐和向右拐，它的狀態是不確定的，或者同時具備這兩種狀態。這樣，一個量子粒子進入迷宮，總會走出來。將這個道理用到計算機上，我們就說，量子計算機同時在做很多很多運算。這樣，計算機的效率就比普通計算機高得多。
人類的大腦會不會像量子計算機一樣做隱秘的工作，只在最后呈現一個選擇？我們期待未來幾十年科學家會有答案
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