机器学习是一个系统，通过数据集训练的计算机可以对新数据做出明智的猜测。量子计算涉及使用亚原子粒子来表示量子比特，作为执行应用程序的一种手段，其速度比经典计算机快很多倍。在这项新工作中，研究人员考虑了在量子计算机上运行机器学习应用程序的想法，这可能会使它们更擅长学习，从而更有用。

使用量子设备（右）直接处理量子数据的能力使我们能够以比通过经典中间体（左）更快的速度解决我们宇宙的各个方面。这可能使我们能够发现新的物理现象，如果没有这种技术，这些现象实际上是不可见的 | 图源：Google Quantum AI Hook

为了弄清楚这个想法是否可行，更重要的是，如果结果会比在经典计算机上取得的结果更好，研究人员以一种新颖的方式提出了这个问题——他们设计了一个机器学习任务，通过重复多次的实验来学习多次。然后，他们开发了描述如何使用量子系统进行此类实验并从中学习的理论。他们发现他们能够证明量子计算机可以做到，而且它可以比经典系统做得更好。事实上，他们发现学习一个概念所需的实验数量比经典系统低四个数量级。研究人员随后构建了这样一个系统，并在谷歌的 Sycamore 量子计算机上对其进行了测试，并证实了他们的理论。

这项工作表明，如果开发出可用的真实量子计算机，它可能能够以几乎无法想象的规模倾斜新事物。

原文链接：

https://phys.org/news/2022-06-theory-quantum-exponentially-faster-tasks.html

论文链接：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.abp9885

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