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八卦一下量子机器学习的历史

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八卦一下量子机器学习的历史

雪花又一年 2018-05-17 15:29:14 浏览14669 评论0

摘要: 人工智能和量子信息 在讲量子机器学习之前我们先来八卦一下人工智能和量子信息。1956,达特茅斯,十位大牛聚集于此,麦卡锡(John McCarthy)给这个活动起了个别出心裁的名字:“人工智能夏季研讨会”(Summer Research Project on Artificial Intelligence),现在被普遍认为是人工智能的起点。

人工智能和量子信息

在讲量子机器学习之前我们先来八卦一下人工智能和量子信息。1956,达特茅斯,十位大牛聚集于此,麦卡锡(John McCarthy)给这个活动起了个别出心裁的名字:“人工智能夏季研讨会”(Summer Research Project on Artificial Intelligence),现在被普遍认为是人工智能的起点。AI的历史是非常曲折的,从符号派到联结派,从逻辑推理到统计学习,从经历70年代和80年代两次大规模的政府经费削减,到90年代开始提出神经网络,默默无闻直到2006年Hinton提出深层神经网络的层级预训练方法,从专注于算法到李飞飞引入ImageNet,大家开始注意到数据的重要性,大数据的土壤加上计算力的摩尔定律迎来了现在深度学习的火热。

量子信息的历史则更为悠久和艰难。这一切都可以归结到1935年,爱因斯坦,波多尔斯基和罗森在“Can Quantum-Mechanical Description of Physical Reality be Considered Complete?”一文中提出了EPR悖论,从而引出了量子纠缠这个概念。回溯到更早一点,1927年第五次索尔维会议,世界上最主要的物理学家聚在一起讨论新近表述的量子理论。会议上爱因斯坦和波尔起了争执,爱因斯坦用“上帝不会掷骰子”的观点来反对海森堡的不确定性原理,而玻尔反驳道,“爱因斯坦,不要告诉上帝怎么做”。这一论战持续了很多年,伴随着量子力学的发展,直到爱因斯坦在1955年去世。

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爱因斯坦直到去世也还一直坚持这个世界没有随机性这种东西,所有的物理规律都是确定性的,给定初态和演化规律,物理学家就能推算出任意时刻系统的状态。而量子力学生来就伴随了不确定性,一只猫在没测量前可以同时“生”和"死",不具备一个确定的状态,只有测量后这只猫才具备“生”和"死"其中的一种状态,至于具体是哪一种状态量子力学只能告诉我们每一种态的概率,给不出一个确定的结果。当然,什么操作可以被称为“测量”直到现在也没有定论,必须有意识的人或者动物来观测才能称为测量吗?还是当测量系统大到某一个程度就能使系统坍缩到某一个状态?量子力学以它的极其准确的理论预测和被无数的实验所验证而出名,也以缺少一个能被我们广泛理解的诠释而“臭名昭著”。

当然,当时大部分物理学家并不太care这件事,教学的时候教授们也大多采用“Shut up and calculate"的态度(现在依旧如此),但是也有很多人被这件事深深地所困扰。Everett在1957年提出多世界诠释(many world interpretation)来反对正统的哥本哈根诠释,指出系统在未测量的时候处于多个世界,测量后系统不变,只是观察者进入了其中一个分支。最近2014年又新出一个量子贝叶斯诠释(Qbism),用贝叶斯的角度来解释,不过那都是后话了。1964年Bell提出Bell不等式,能够用实验来验证量子力学是否是局域实在论(local realism),实在论就是这个世界是独立于观察者而存在的。有实验方案后大家才开始认真考虑起这个问题,结果后来的实验,包括去年2016年比较大的实验突破,基本验证了量子力学不能同时是局域的,又是实在的。承认实在论的话我们就有了量子纠缠这种非局域(non-local)的资源。