科技巨头，特别是IBM和谷歌，最近宣称量子至上。
问题是，它会改变世界吗？
如果量子计算机在这里解决复杂的问题，它们将需要更快的改进。
量子计算机：它们是什么？
量子计算机正成为展示传统计算机无法解决的能力的下一个前沿。
有没有想过“量子”这个词是如何产生的？
量子计算当然是在量子物理原理下工作的，它使用量子位元和量子比特进行快速计算。与当前传统计算机的全面对比。传统的经典计算机工作于经典物理，并使用我们所知的比特进行计算。但是另一方面，量子计算机可以在一分为二的时间内进行计算。其中，在经典计算机的情况下，可能需要数万年的时间才能完成这样的计算。
从药物开发到天气预报和股票交易，量子计算机将彻底改变一切。因此，对于为什么世界正在竞相建造其第一台量子计算机，不应感到惊讶。
量子计算在医学领域取得了长足的进步。因此，它可以启用人工智能专家和人工智能专业人士在该领域工作，以获得最大的利益，从技术。
谷歌追逐量子计算竞赛
2019年10月，谷歌在一篇文章中表示，他们已经取得了量子优势。
据说，54量子位处理器Sycamore在200秒内完成计算，否则，这台世界上最强大的计算机需要一万年的时间才能实现。这一成就被视为一个期待已久的里程碑，最近取得了这一里程碑。
实际上，量子计算机可以像神经网络一样被训练。更确切地说，量子计算机中经过训练的电路可以用来识别图像的内容。这将这些图像编码成物理状态并进行适当的测量。
此外，量子机器学习利用量子计算来计算机器学习算法。现在，当我们谈到量子计算时，有些人甚至会感到困惑。量子计算是另一种计算形式，它涉及量子物理的三个基本性质--干涉、叠加和纠缠。
干涉允许一个偏置量子系统向所期望的状态移动。叠加是指一个量子系统同时存在于多个状态下。纠缠被称为量子粒子之间的强关联。
现在，量子机器学习涉及两个概念：量子数据和混合量子经典模型。
量子数据是什么？
它也被称为任何类型的数据，可以发生在一个自然和人工量子系统。这样的数据可以很容易地通过量子计算机收集或生成。量子数据被认为是纠缠和叠加，可能导致加入可能的分布。这些分布还需要大量的经典计算资源来存储。
根据NISQ处理器，在进行任何类型的测量之前，产生的量子数据是有噪声和纠缠的。机器学习技术启发式帮助创建模型并充分利用来自噪声纠缠数据的有用信息。
这进一步为现有的量子算法提供了更多的改进和发现新算法的机会。
说到人工智能编程语言在量子计算中，我们有一些公共库，即Penylane和Qiskit。
潘尼兰
-用Python编写的库，可以很容易地与Qiskit集成。该工具有助于在梯度下降优化中执行参数移位，从而导致量子梯度下降.奇斯基特
-一个对量子计算机有用的开源库。Qiskit提供了在设备上运行量子程序(原型)时创建和操作量子程序的工具。它使用参数化的量子电路通过神经网络的隐藏层创建一个量子神经网络。
什么是混合量子经典模型？
一个混合的量子经典模型用量子力学起源来表示和推广数据.这是因为，在短期内，大多数量子处理器更有可能保持噪声和小，从而使得量子模型很难仅仅使用量子处理器来概括量子数据。
为了保持效率，NISQ处理器需要与经典的协处理器紧密合作。
是否有允许执行量子机器学习的服务？
您将发现多个可用的服务，其中两个是技术巨头自己提供的(Google和IBM)。
森林
-这项服务由Rigetti计算公司提供。这个工具套件包括开发工具和编程语言。萨纳杜
-是一家加拿大初创公司创建的基于硬件的云。该处理器可处理8位、12位和24位位芯片.IBMQ经验
-一个在线平台，允许其用户从一般公众访问使用云的IBM原型量子处理器。
概括地说
尽管处于初级阶段，量子计算还是在业界引起了轰动。在几秒钟内解决不可能的问题是量子计算给世界带来的希望。
