作者简介:Bernard Marr是商业、技术和大数据等领域的畅销书作家兼主题演讲者。他出的新书名为《数据战略》(Data Strategy)。

量子计算将革人工智能、机器学习和大数据的命-势活

我们每天在生成2.5艾字节(2.5 EB)的数据。这相当于250000家国会图书馆的藏量,或500万台笔记本电脑的内容。每天每一分钟,全球32亿互联网用户在继续为庞大的数据库添加Pinterest上的9722个图钉(pin)、347222个Twitter消息和420万个Facebook点赞,更用不说我们通过拍照片和视频、保存文档、开设帐户及执行更多操作带来的其他所有数据。

我们临近传统计算机数据处理能力的极限,数据却在不断增加。虽然事实证明摩尔定律(预测集成电路上的晶体管数量每两年将翻一番)自1965年首次提出以来具有极强的适应力,但如今利用现有技术,我们研制的那些晶体管尺寸有限,无法做得更小。这就是为什么这个行业实力最强的领导者竞相率先推出切实可行的量子计算机,其功能比今天的计算机要强大得多,足以处理我们每天生成的全部数据,并且解决越来越复杂的问题。

量子计算机可快速解决复杂问题

一旦这些行业领导者中的某一个成功研制出商业上可行的量子计算机,这种量子计算机很可能能够在几秒钟内完成如今的计算机要花数千万年才能完成的计算。如今,谷歌有一款量子计算机,声称速度比现在的任何系统要快1亿倍。如果我们能够处理我们生成的海量数据,并解决非常复杂的问题,那将具有要意义。成功的关键是将我们的实际问题转化为量子语言。

数据集的复杂性和规模其增长速度超过了我们拥有的计算资源,因此对我们的计算架构施加了相当大的压力。虽然今天的计算机努力或无力解决一些问题,但借助量子计算的力量,预计同样这些问题可以在短短数秒钟内得到解决。据预测,人工智能、尤其是机器学习可从量子计算技术方面的进步中获益,甚至在真正的量子计算解决方案普及之前继续从中获益。量子计算算法让我们得以用机器学习来改善已经有可能实现的工作。

量子计算机可优化解决方案

量子计算促进革命的另一种方式在于,我们能够对数据进行抽样,优化我们遇到的各种各样的问题(从投资组合分析到最佳配送路线),甚至帮助确定最适合每个人的治疗和药物方案。

由于大数据的蓬勃发展,我们现处于这样的阶段:我们已经改变了计算机架构,这势必需要一种不同的计算方法来处理大数据。不仅面对的范围更广,而且我们试图解决的问题也全然不同。量子计算机更有能力高效地解决顺序问题。它们让企业、甚至消费者能够做出更明智的决策,这正是说服公司企业在时机成熟时投资于这项新技术所需要的。

量子计算机可发现庞大数据集中的模式

预计量子计算机能够搜索非常庞大的、未排序的数据集,以极快的速度发现模式或异常。量子计算机有可能同时访问数据库中的所有数据项,从而在短短几秒钟内识别这些相似之处。虽然如今这在理论上可行,但前提是使用逐条查看每一条记录的并行计算机,所以这要花大量时间,如果数据集过于庞大,可能永远无法同时访问所有数据项。

量子计算机可帮助整合来自不同数据集的数据

此外,等市面上有了量子计算机,由于整合全然不同的数据集,预计会迎来重大的突破。虽然要是没有人类干预这可能很难,但是人类参与将帮助计算机学会在将来如何整合数据。因此,如果有不同的原始数据源,它们随带独特的模式(术语和列标题),研究团队又想要比较它们,那么在可以比较数据之前,计算机必须理解这些模式之间的关系。为了做到这一点,分析自然语言的语义方面需要迎来突破,这是人工智能领域面临的最大挑战之一。然而,人类可以提供馈入,随后在将来训练系统。

量子计算机有望让我们得以快速分析和整合庞大的数据集,从而将改善和改造机器学习和人工智能能力。