Машинное обучение и искусственный интеллект в квантовой области: обзор последних достижений
Machine learning & artificial intelligence in the quantum domain: a review of recent progress
2018-03-05
SCID: 54.1/d4vqw8nu
Discuss with AI
искусственный интеллектавтономное проектирование квантовых экспериментовквантовые вычисленияквантовое машинное обучениеквантово-усиленное обучение
Figures from the paper
Abstract (AI)
Квантовые информационные технологии, с одной стороны, и интеллектуальные обучающиеся системы, с другой, представляют собой новые технологии, которые, вероятно, окажут преобразующее влияние на наше общество в будущем. Соответствующие фундаментальные исследовательские области — квантовая информация, с одной стороны, и машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI), с другой, — имеют собственные специфические вопросы и проблемы, которые до сих пор в основном изучались независимо друг от друга. Однако в большом и постоянно растущем числе недавних исследований ученые рассматривают вопрос о том, в какой степени эти области действительно могут обучаться друг у друга и извлекать взаимную пользу. Квантовое машинное обучение изучает взаимодействие между квантовыми вычислениями и машинным обучением, исследуя, каким образом результаты и методы одной области могут использоваться для решения задач другой. В последнее время были достигнуты значительные прорывы в обоих направлениях влияния. Например, квантовые вычисления находят важное применение в ускорении решения задач машинного обучения, что особенно существенно в нашем мире «больших данных». В свою очередь, машинное обучение уже пронизывает многие передовые технологии и может стать ключевым инструментом в развитии квантовых технологий. Помимо квантового ускорения анализа данных и применения классической оптимизации методами машинного обучения в квантовых экспериментах, теоретически были продемонстрированы квантовые преимущества для задач интерактивного обучения, что подчеркивает потенциал квантово-усиленных обучающихся агентов. Наконец, исследования, посвященные использованию искусственного интеллекта для самого проектирования квантовых экспериментов и автономного выполнения отдельных этапов настоящих научных исследований, сообщили о своих первых успехах. Помимо взаимного усиления — изучения того, что машинное обучение и искусственный интеллект могут сделать для квантовой физики и наоборот, — исследователи также затронули фундаментальную проблему квантовых обобщений концепций обучения и искусственного интеллекта. Она связана с вопросами о самом смысле обучения и интеллекта в мире, полностью описываемом квантовой механикой. В этом обзоре мы описываем основные идеи, последние достижения и...
Key Findings
1
Искусственный интеллект продемонстрировал первые успехи в разработке квантовых экспериментов и автономном выполнении отдельных этапов научных исследований.
2
Классические методы машинного обучения применяются для оптимизации квантовых экспериментов и могут сыграть важную роль в развитии квантовых технологий.
3
Квантовые вычисления продемонстрировали потенциал ускорения задач машинного обучения, особенно при анализе больших объёмов данных.
4
Квантовое машинное обучение изучает взаимное использование преимуществ квантовых вычислений и машинного обучения, а не независимое развитие этих областей.
5
Исследования также рассматривают фундаментальные квантовые обобщения понятий обучения и интеллекта в мире, описываемом квантовой механикой.
6
Теоретические результаты указывают на квантовые преимущества в задачах интерактивного обучения, подтверждая потенциал квантово-усиленных обучающихся агентов.
Research Object
Машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI), применяемые в и взаимодействующие с технологиями квантовой информации и квантовыми вычислениями
Research Subject
взаимное усиление, применения и концептуальные обобщения на стыке квантовых вычислений и машинного обучения/искусственного интеллекта
Publication Details
Publication Date
2018-03-05
Journal
Publisher
ISSN
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest