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近年來，人工智能(AI)取得了長足的進步，其工具和算法不但可以分析數據、識別模式并做出預測，而且其分析的準確性也得到了大幅的提升。然而，問題出現了：人工智能技術雖然足夠好，但是對于算力提出了更高的要求。因此，我們需要尋求更加先進的技術，例如量子計算，以此來提高算力。

人工智能已經在醫療保健、金融、交通和娛樂等各個領域證明了它們存在的價值。機器學習算法可以處理大量數據，并隨著時間的推移進行學習和改進。深度學習是機器學習的一個子集，它使得神經網絡能夠識別模式并高精度地做出決策。不難發現，人工智能已經成功地解決了很多復雜的問題，并且正在不斷演進。

此外，隨著技術的發展，人工智能已經易于各個行業和領域使用且。它們能夠在傳統計算機上運行。由于這些計算機得到了廣泛使用，并且價格相對便宜，因此可以非常方便的讓用戶部署各種應用程序，為企業和社會帶來直接利益。既然人工智能如此優秀，也許就不需要量子計算機的幫助了。

然而，目前的量子計算仍處于起步階段。當今，量子計算機的量子位數量有限，維持其量子狀態（稱為相干性）是一項重大挑戰，這也限制了可以執行計算的復雜性。

此外，由于量子計算機并不是傳統計算機的升級，因此它們需要全新的算法。例如，傳統的機器學習模型（例如神經網絡）是通過根據輸入數據調整參數（權重和偏差）來進行訓練的，旨在最小化模型預測與實際輸出之間的差異。復雜的模型具有數百萬或數十億個參數，并通過梯度下降的過程進行調整，以此來確定改變參數導致最小化的差異。

然而，測量或估算量子計算機中的梯度異常困難，嘗試在量子計算機上使用傳統算法注定會失敗。因此，采用量子計算機就需要全新的算法。雖然量子計算的前景廣闊，但由于開發這些算法是一項復雜工作，因此目前仍處于早期階段。據悉，一種稱為“儲層計算”的新型機器學習算法，正在利用獨特的量子特性，在分類和預測應用中取得良好結果。

目前，量子計算機所擅長的領域之一是生成隨機數。

在傳統計算機中，隨機數是使用算法或從某些外部隨機源（如大氣噪聲）生成的，這些數字并不是真正隨機的：如果我們知道算法及其初始條件，就可以預測所有算法將生成的數字。相比之下，量子力學的核心原理——疊加——量子計算機可以生成真正的隨機數。疊加表明，一個量子比特可以同時存在于多種狀態，并且在測量時，結果本質上是隨機的。

生成建模是一種無監督機器學習方案，可以從這種隨機性中受益。量子計算機可以創建很難復制的統計相關性，使其成為該應用的理想選擇。這種生成模型可用于解決許多問題，例如投資組合優化，其中生成模型試圖復制算法發現的高性能投資組合，從而杜絕投資組合的風險，因此相比傳統算法發現的風險低得多。實際上，類似的用途已被建議用于藥物發現的分子生成，甚至工廠車間的調度。

盡管存在很多挑戰，量子計算在人工智能領域的潛力仍然巨大。量子機器學習可以在更短的時間內對更大的數據集進行分類，而量子神經網絡可以以傳統神經網絡無法做到的方式處理信息。

雖然現有的人工智能對于當今的許多應用來說功能強大且實用，但量子計算代表了一個新領域，有可能推進該領域的發展。然而，由于量子計算仍然處于早期階段，因此使用用量子計算的道路是漫長且充滿挑戰的。量子計算機可能還需要一段時間才能變得更強大，并準備好在人工智能中廣泛使用。在那之前，企業的重點是最大限度地發揮現有人工智能的優勢，同時繼續探索量子計算提供的令人興奮的可能性。

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