在过去几十年中，人工智能（AI）技术已经取得了令人瞩目的进步，从简单的规则系统到复杂的机器学习模型，再到现在深度学习和强化学习。然而，随着技术的不断发展，人们开始意识到传统计算机硬件已经无法满足即将到来的挑战。这个时候，量子计算作为一种新的计算范式开始获得关注，它可能会彻底改变人工智能领域。
人工智能需要学哪些技术？
在讨论量子计算如何影响人工智能之前，我们首先需要明确一下什么是人工智能，以及它目前依赖哪些关键技术。
机器学习：这是使AI能够从数据中学习并做出预测或决策的一种方法。
深度学习：是一种特殊类型的人类大脑结构模仿算法，它可以处理大量数据，并能执行图像识别、自然语言处理等任务。
强化学习：是一种通过与环境互动来进行决策的方法，其中代理根据其行动获得奖励或惩罚，以提高其表现。
自然语言处理：允许机器理解、解释和生成人类语言，这对于聊天机器人的开发至关重要。
这些技术构成了当前AI研究和应用的大部分基础，但它们也面临着自己的局限性，比如训练时间长、资源消耗巨大以及难以扩展等问题。正是为了解决这些问题，量子计算被提出作为一个潜在的解决方案。
量子比特与超级positions
传统电脑使用位（bit）来存储信息，每个位只能表示0或1。但是，如果我们使用的是量子比特（qubit），那么情况就完全不同。每个qubit可以存在于多个状态之间，即所谓“超position”状态。这意味着单一操作可以同时执行多次，因此理论上可以实现更快的运算速度。
量子突破与现实挑战
虽然理论上看来非常有吸引力，但实际应用中的情况却不那么乐观。在现实世界中，要保持一个qubit处于超position状态是不稳定的，而且很容易受到外部干扰而失去这种优势。此外，对于任何给定的具体问题来说，不知道何时某项改进将导致真正可行性的转变这一点也是一个挑战。
AI如何利用新型物理层次?
尽管如此，一旦克服了这些障碍，AI将能够从这项革命性的新物理层次受益匪浅。一旦开发出稳定且可控的高质量qubits，那么可能会出现以下几个方面：
- 加速优化过程
对于许多经典优化问题，如旅行商问题或者最大流网络流程，这些都是数学上的NP困难的问题，而用相对较小数量的心智资源完成最优解寻找，是用经典电脑几乎不可能完成的事情。但如果我们拥有足够好的数码门阵列，可以把所有可能性一次性试出来找到最优解，这样就能极大的加速这个过程。
- 改善神经网络性能
在深度神经网络中，有一些参数更新过程涉及大量矩阵乘法操作。而这些矩阵乘法如果是在经典电脑上进行，则需要O(n^2)时间复杂度。如果采用分块相似旋转矩阵乘法，可以减少时间复杂度为O(n)，但仍然是一个很大的开销。而如果有一天我们能有效地控制n维空间中的向量，我们就能直接找到结果，而不是逐步逼近之。这对于那些希望建造更大的模型，但是因为内存限制而感到挫败的人来说，将是一个巨大的提升。
- 提升强化学习效率
强化learning agents通常要花费大量时间尝试不同的行为序列，以确定哪些行为导致最佳结果。假设我们有能力快速遍历整个state space，那么agent们就能够迅速发现最佳路径，而非慢慢通过尝试错误得知。在某些情况下，这甚至可能意味着创造出全新的游戏策略，因为它们不再受制于旧有的经验获取方式限制了他们探索范围内搜索到的知识集成程度有限，只要你拥有足够快地访问所有可能state，你就能够轻易避免陷入局部最优的情况，让你的agent变得更加聪明无敌。(当然这里说的"快速遍历"并不意味着没有成本，只是在考虑实际应用时是否值得)
结语
总结一下，无论是关于增强现有算法效率还是推动未来的创新，都有充分理由相信quantum computing会成为artificial intelligence的一个重要组成部分之一。不过，由于目前还无法保证稳定、高效地实现quantum computing，它们尚未准备好让人工智能真正迎接他们带来的革命性变化。如果成功的话，该领域将产生前所未有的飞跃，但直到那时，我们只能继续努力研究并尽早实现这一目标。
