極客網(wǎng)·極客觀察2月24日 銀行機(jī)構(gòu)通常會(huì)在客戶使用銀行卡時(shí)了解和跟蹤他們的交易行為。例如某人去瑞典度假,他可以通過信用卡支付款項(xiàng)而不用攜帶現(xiàn)金。然而一旦別人盜用,發(fā)放信用卡的銀行無法決定阻止實(shí)施的交易。畢竟,在刷卡記錄中并沒有什么證據(jù)表明是他人盜用。
銀行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法每天都會(huì)做出數(shù)十億個(gè)此類決策。這在計(jì)算機(jī)科學(xué)中被稱為“平均分類問題”,這些模型必須決定交易是否符合客戶的正常購買行為。對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來說,這個(gè)問題主要通過消費(fèi)者的支付歷史和與銀行其他交互信息來畫像解決,是一個(gè)計(jì)算密集且不完善的過程。
位列科技前沿的量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法是否已經(jīng)準(zhǔn)備好投入這樣的實(shí)際應(yīng)用?行業(yè)專家對(duì)這一問題的答案存在分歧。
量子機(jī)器學(xué)習(xí)什么時(shí)候到來?
IBM杰出工程師、英國皇家工程院院士Richard Hopkins解釋說,還有一種選擇可能是使用量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
他指出,傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要大量時(shí)間和資源的訓(xùn)練來識(shí)別和權(quán)衡一筆交易的所有不同特征,以判斷交易是否可疑。相比之下,量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型利用量子比特的疊加來同時(shí)觀察這些特征,因此有能力更快地找出解決非常困難的分類問題的答案。
在Hopkins看來,雖然量子機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域目前仍處于實(shí)驗(yàn)階段,但人們可能只需要5年時(shí)間就會(huì)看到量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法在欺詐檢測、藥物研發(fā)和計(jì)算機(jī)視覺等各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。
但并不是所有的專家都認(rèn)同這個(gè)觀點(diǎn)。量子初創(chuàng)公司Xanadu研究員、《量子計(jì)算機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)》一書合著者M(jìn)aria Schuld博士認(rèn)為,從長遠(yuǎn)來看,量子機(jī)器學(xué)習(xí)無疑具有巨大的發(fā)展?jié)摿?,但?shí)現(xiàn)量子計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用目前看起來還很遙遠(yuǎn)。
她說,“我們是科學(xué)家,通常為我們研究的科學(xué)進(jìn)行商業(yè)論證。這樣做并不是因?yàn)橹肋@將會(huì)奏效,而是希望能有一些令人興奮的結(jié)果?!?/p>
量子機(jī)器學(xué)習(xí)還處于試驗(yàn)階段
量子機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)相對(duì)較新的領(lǐng)域。雖然從上世紀(jì)90年代中期開始就有關(guān)于這一主題的研究論文公開發(fā)表,但在過去五六年,量子機(jī)器學(xué)習(xí)才真正開始吸引科學(xué)界的注意力。
Schuld介紹,量子機(jī)器學(xué)習(xí)有兩個(gè)廣泛的研究領(lǐng)域,一是使用量子計(jì)算機(jī)來加速傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,例如吉布斯(Gibbs)采樣器;另一個(gè)是使用量子計(jì)算機(jī)作為模型,特別是使用量子芯片本身作為基礎(chǔ),以類似于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式訓(xùn)練模型。
即便如此,這一領(lǐng)域整體上仍處于高度實(shí)驗(yàn)性階段。她解釋說,雖然在某些情況下,機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以證明比傳統(tǒng)算法具有“量子優(yōu)勢”,但還需要一段時(shí)間才能憧憬它們在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用。
這一點(diǎn)被多個(gè)研究中關(guān)于量子機(jī)器學(xué)習(xí)的積極性所掩蓋,這些研究通常是在單一的、狹窄的用例中獲得了量子優(yōu)勢的前提下發(fā)表的。為此Schuld指出,“從學(xué)術(shù)角度來看,這很有趣,但對(duì)量子計(jì)算可能的應(yīng)用并沒有太多說明。畢竟,這些研究中解決的許多問題都是經(jīng)過精心編碼才能在量子計(jì)算機(jī)上工作。換句話說,他們只擅長通過一臺(tái)量子計(jì)算機(jī)以非常具體的方式解決非常具體的問題?!?/p>
對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來說,這并不是一個(gè)難題,其中許多技術(shù)都具有可推廣到更多問題的優(yōu)點(diǎn)。相反,量子機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員仍然很難將一種方法適用于一系列任務(wù)。為此Schuld明確指出,現(xiàn)在還沒有到利用量子芯片作為新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型基礎(chǔ)的時(shí)候。
量子機(jī)器學(xué)習(xí)需要在現(xiàn)實(shí)中證明自己
盡管量子計(jì)算研究人員一致認(rèn)為,在特定情況下,量子機(jī)器學(xué)習(xí)的性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí),但專家對(duì)前者的實(shí)際應(yīng)用會(huì)多久出現(xiàn)存在分歧。
Hopkins承認(rèn),該領(lǐng)域仍然缺乏將問題映射到算法并生成解決方案的通用模板,這也是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)曾經(jīng)面臨的問題,但是一旦做到了,那么利用這項(xiàng)技術(shù)就變得非常容易。
“量子計(jì)算機(jī)允許用戶基于更高維度數(shù)據(jù)集做出更好、更準(zhǔn)確的決策。我們已經(jīng)在理論上證明了這一點(diǎn),在實(shí)驗(yàn)室里也證明了這一點(diǎn),我們越來越接近于在現(xiàn)實(shí)中證明這一點(diǎn)?!彼硎?。
但是量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型為此準(zhǔn)備好了嗎??Schuld認(rèn)為并沒有。她表示,“在底層硬件改進(jìn)之前,我們不知道是否會(huì)有量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠解決大量實(shí)際問題。除非我們擁有了沒有錯(cuò)誤的機(jī)器,否則使用量子機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)際完成的任務(wù)是有限的。就實(shí)際應(yīng)用而言,這有點(diǎn)令人遺憾?!?/p>
Hopkins對(duì)此雖不認(rèn)同,但也承認(rèn)人們不太可能很快就能看到一臺(tái)量子計(jì)算機(jī)能夠訓(xùn)練ChatGPT型模型。他說:“不可能在只有433個(gè)量子比特的量子計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),但我們每年都在取得進(jìn)展,以擴(kuò)大可能進(jìn)行的量子機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)的數(shù)量。人們將逐漸看到量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型變得更加通用?!?/p>
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