量子技术可以加速机器的学习过程

维也纳大学的一项新实验展示了量子技术如何加速机器的学习过程。 参与这项工作的物理学家使用单光子量子处理器作为机器人。

该研究发表于 自然. 

最近，量子计算领域取得了重大进展，并且此类技术的力量正在不断被认识到。 这导致该技术被应用于现实生活中，现在专家希望将人工智能（AI）和自主机器与量子物理和算法融合起来。 

学习过程

为了实现这一目标，科学家们一直在研究量子力学如何帮助机器人的学习过程，以及反之亦然。 一些结果表明机器人如何能够更快地移动，或者量子实验如何使用新的学习技术。 尽管移动速度更快，但机器人仍然无法更快地学习，而这是开发复杂的自主机器所必需的。 

菲利普·瓦尔特 (Phillip Walther) 领导了一项由该大学物理学家团队领导的国际努力。 来自因斯布鲁克大学、奥地利科学院、莱顿大学和德国航空航天中心的理论家也加入了他们的行列。

此次合作成功地通过实验证明了机器人学习时间的加快。 该团队依赖于单光子和麻省理工学院设计的集成光子量子处理器。 该处理器被用作机器人，学习如何将单个光子路由到预定义的方向。

瓦莱里娅·萨吉奥 (Valeria Saggio) 是该出版物的第一作者。

“实验可以表明，与不使用量子物理的情况相比，学习时间显着减少，”萨吉奥说。

叠加原理

机器人可以通过完成正确的动作而获得奖励来学习。 在经典世界中，例如左转和右转，只能选择一个并正确。 然而，借助量子技术，机器人能够利用叠加原理，这意味着它可以同时进行这两个转弯。 

因斯布鲁克大学的 Hand Briegel 和他的团队提出了量子学习代理的理论思想。

“这一关键功能可以实现量子搜索算法，从而减少学习正确路径的试验次数。 因此，能够以叠加方式探索环境的智能体的学习速度将比经典智能体快得多。”Briegel 说道。

瓦尔特表示：“我们刚刚开始了解量子人工智能的可能性，因此每一个新的实验结果都有助于该领域的发展，该领域目前被视为量子计算最肥沃的领域之一。”