毋庸置疑，量子计算这项技术仍处于发展的早期阶段，尽管这项创新技术很新颖，却仍有大量科技公司投入巨资。像IBM、谷歌和微软这样的公司已经初步采取了投资和研发量子计算的措施。
本源量子计算机内部结构。图片来源：本源量子
目前来看，量子计算比较有前景和“钱景”的领域之一是人工智能。由于人工智能是在分析大量数据集的基础上进行操作的，因此在学习过程中的误差和不准确度有很大的改进空间，而量子计算很可能让我们提高算法的学习和解释能力。
量子计算在人工智能领域，更具体地说，在机器学习领域，到底有什么帮助？事实上，现代机器学习的效率和成功程度很大程度上取决于它所获得的数据集。数据集的大小决定了结果的质量，所以如果信息不充足，输出的结果也不乐观。不过，由于量子计算能够超越传统的二进制编码体系，使得数据集的数量和多样性都有可能扩大和丰富。有了更好、更深入的数据集，就有可能更好地训练机器学习模型，从而有助于现实问题的解决。
本源量子已在量子人工智能领域进行了初步探索。今年9月，本源量子推出了量子人工智能应用——量子手写数字识别。该技术采用经典算法与量子算法混合，利用QPanda量子计算编程框架、VQNET量子机器学习框架实现QNN量子神经网络，为后续量子算法加速计算机视觉量子化处理提供了可能。虽然手写数字识别在经典计算机中并不新鲜，这件工作在现有的模式识别中也较为平凡，但却是小规模量子计算机具有一定实用价值的重要标志。该应用的实现标志了在经典计算机与量子计算机相互配合下能够解决某些具体问题。
量子手写数字识别。图片来源：本源量子
量子计算给人工智能带来的另一个提升是自然语言处理能力的提升，可以对文本数据进行更深入的理解和分析。通过量子计算，算法可以更加了解文本数据的内容。换句话说，机器将能够真正理解数据背后的含义，能够分析整个句子和短语，而不仅仅是单词。
今年初，剑桥量子计算公司（CQC）宣布，他们首次在量子计算机上执行自然语言处理测试并获得成功。他们使用自然语言的“天然量子”结构，将语法句子翻译成量子电路，然后在量子计算机上实现生成的程序，执行问答。通过在不依赖量子随机存取器的情况下获得结果，CQC科学家们发现了在含噪声中等规模量子计算（NISQ）时代获得量子优势的途径。
图片来源：CQC
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