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人工智能 & 量子計(jì)算

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經(jīng)過(guò)幾十年的研究，人工智能 (AI) 正在成為主要的行業(yè)趨勢(shì)之一。從與 Alexa 和 Siri 的對(duì)話，到 Waymo（谷歌）和特斯拉的自動(dòng)駕駛汽車，OpenAI 的 GPT-3 像人類一樣寫(xiě)作散文，以及 DeepMind（谷歌）的 AlphaZero 擊敗人類國(guó)際象棋大師，人工智能現(xiàn)在已經(jīng)足夠成熟了。

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在科技行業(yè)的其他地方，一些有遠(yuǎn)見(jiàn)的人正在努力開(kāi)發(fā)量子計(jì)算機(jī)，這些計(jì)算機(jī)試圖利用量子物理學(xué)的特性來(lái)比當(dāng)今的計(jì)算機(jī)更快地執(zhí)行計(jì)算。

算法復(fù)雜性是一個(gè)有點(diǎn)模糊的數(shù)學(xué)概念，它將 AI 研究人員和量子計(jì)算先驅(qū)正在進(jìn)行的工作聯(lián)系起來(lái)。

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計(jì)算復(fù)雜性理論是一個(gè)橫跨數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的領(lǐng)域，專注于根據(jù)資源使用情況對(duì)計(jì)算問(wèn)題進(jìn)行分類，例如空間（內(nèi)存）和時(shí)間。本質(zhì)上，計(jì)算問(wèn)題是可以由計(jì)算機(jī)按照算法中定義的數(shù)學(xué)步驟機(jī)械地解決的任務(wù)。

為了更快地解決問(wèn)題，可以使用更快的計(jì)算機(jī)，或者找到需要更少操作的更有效算法，這就是較低時(shí)間復(fù)雜度的含義。但是，僅使用更快的計(jì)算機(jī)是不現(xiàn)實(shí)的，而這恰恰是人工智能領(lǐng)域的情況。
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在這一點(diǎn)上，你想知道：量子計(jì)算與人工智能到底有什么關(guān)系嗎？
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01

人工智能是個(gè)高度復(fù)雜的問(wèn)題

首先，我們需要了解當(dāng)今人工智能 (AI) 系統(tǒng)使用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算復(fù)雜性。

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這些數(shù)學(xué)模型的靈感來(lái)自構(gòu)成動(dòng)物大腦的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他們通過(guò)查看許多示例“學(xué)習(xí)”識(shí)別或分類輸入數(shù)據(jù)。它們是互連節(jié)點(diǎn)或神經(jīng)元的集合，結(jié)合激活函數(shù)，該函數(shù)根據(jù)“輸入層”中呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)和互連中的權(quán)重確定輸出。

為了調(diào)整互連中的權(quán)重以使“輸出”有用或正確，可以通過(guò)暴露許多數(shù)據(jù)示例和“反向傳播”輸出損失來(lái)“訓(xùn)練”網(wǎng)絡(luò)。

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流行的 OpenAI 的 GPT-3 模型已經(jīng)能夠以與人類相當(dāng)?shù)牧鲿扯染帉?xiě)原始散文，具有1750 億個(gè)參數(shù)（或神經(jīng)元）。這個(gè)人工智能模型擁有數(shù)十億的M，目前需要幾個(gè)月的時(shí)間來(lái)訓(xùn)練，即使在大型云數(shù)據(jù)中心使用強(qiáng)大的服務(wù)器計(jì)算機(jī)也是如此。此外，人工智能模型的規(guī)模將繼續(xù)增長(zhǎng)，因此隨著時(shí)間的推移情況會(huì)變得更糟。

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02

量子計(jì)算如何拯救

量子計(jì)算機(jī)是使用量子物理特性（特別是疊加和糾纏）來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和執(zhí)行計(jì)算的機(jī)器。理想的通用量子計(jì)算機(jī)可以同時(shí)執(zhí)行數(shù)十億個(gè)操作，從而為高度復(fù)雜的問(wèn)題（包括人工智能）提供非常實(shí)質(zhì)性的加速。

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經(jīng)典計(jì)算機(jī)以比特（“二進(jìn)制數(shù)字”的縮寫(xiě)）傳輸信息，而量子計(jì)算機(jī)使用量子比特（“量子比特”的縮寫(xiě)）。與經(jīng)典比特一樣，量子比特最終必須以 1 或 0 的形式傳輸信息，但其特殊之處在于它們可以同時(shí)表示 1 和 0。一個(gè)量子比特被認(rèn)為具有概率分布，例如，它有 70% 的可能性是 1，而 30% 的可能性是 0。這就是量子計(jì)算機(jī)的特別之處。

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量子計(jì)算機(jī)利用了量子力學(xué)中的兩個(gè)基本屬性：疊加和糾纏。

當(dāng)一個(gè)量子比特同時(shí)為 1 和 0 時(shí)，稱它處于疊加態(tài)。疊加是系統(tǒng)同時(shí)處于多個(gè)狀態(tài)并且在測(cè)量時(shí)僅假定單個(gè)狀態(tài)時(shí)的條件的總稱。如果我們假設(shè)一枚硬幣是一個(gè)量子物體，那么當(dāng)硬幣被翻轉(zhuǎn)時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生疊加：硬幣只有正面或反面的概率。同樣，只有當(dāng)我們測(cè)量電子的自旋（類似于硬幣落地）時(shí)，我們才能知道電子處于什么狀態(tài)以及它是 1 還是 0。

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疊加態(tài)的量子只有在我們擁有多個(gè)粒子時(shí)才有用。這將我們帶到了量子力學(xué)的第二個(gè)基本原理：糾纏。兩個(gè)（或多個(gè)）糾纏在一起的粒子無(wú)法單獨(dú)描述，它們的性質(zhì)完全依賴于彼此。因此，糾纏的量子比特可以相互影響。

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正因?yàn)槿绱耍蛳到y(tǒng)中添加每個(gè)新的量子位都會(huì)使計(jì)算機(jī)可以分析的狀態(tài)數(shù)量增加一倍。計(jì)算機(jī)能力的這種指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)與經(jīng)典計(jì)算形成鮮明對(duì)比，經(jīng)典計(jì)算僅隨每個(gè)新位線性擴(kuò)展。

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理論上，糾纏的量子比特可以同時(shí)執(zhí)行數(shù)十億次操作。很明顯，這種能力將為任何復(fù)雜度在 N^2、2N或 N^n范圍內(nèi)的算法提供顯著的加速。
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由于量子計(jì)算的巨大潛力，雖然硬件團(tuán)隊(duì)繼續(xù)致力于使這些系統(tǒng)成為現(xiàn)實(shí)（迄今為止最大的是IBM的127-Qubit Eagle系統(tǒng)），但軟件研究人員已經(jīng)在研究可以利用這種“同時(shí)計(jì)算”的新算法' 能力，在密碼學(xué)、化學(xué)、材料科學(xué)、系統(tǒng)優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能等領(lǐng)域。

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有趣的是，人們相信量子線性代數(shù)將提供多項(xiàng)式加速，這將極大地提高我們?nèi)斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。谷歌推出了TensorFlow Quantum，這是一個(gè)用于量子機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件框架，它允許對(duì)混合量子經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行快速原型設(shè)計(jì)。

想知道更多量子計(jì)算和人工智能的知識(shí)嗎？好口碑、高反饋的滑鐵盧大學(xué)人工智能和量子計(jì)算課程，春季又雙叒來(lái)了！

經(jīng)過(guò)上一年秋季和春季課程的迭代更新，本次春季課程將于2023年5月8日-19日正式開(kāi)啟。

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滑鐵盧大學(xué)

人工智能和量子計(jì)算課程

人工智能和量子計(jì)算課程，由滑鐵盧大學(xué)瑞納森學(xué)院針對(duì)初高中生設(shè)計(jì)。參加的學(xué)生可在線課堂體驗(yàn)到加拿大名?；F盧大學(xué)的教育。?
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通過(guò)人工智能和量子計(jì)算課程，學(xué)生將探索量子力學(xué)、算法、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等各種主題。在除了 AI 和 QC 課程知識(shí)內(nèi)容外，他們還將收獲有助于他們未來(lái)學(xué)業(yè)所需的基礎(chǔ)研究技能和學(xué)術(shù)技能課程的學(xué)習(xí)。

學(xué)生通過(guò)為期 2 周的在線課堂探索量子力學(xué)、算法、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等各種主題學(xué)習(xí)。在線探索人工智能 (AI) 和量子計(jì)算 (QC) 的世界。通過(guò)語(yǔ)言提升、STEM課程預(yù)習(xí)、學(xué)術(shù)能力訓(xùn)練，在未來(lái)的求學(xué)發(fā)展道路上更具競(jìng)爭(zhēng)力。?

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學(xué)生不僅將獲得重要的學(xué)術(shù)技能，而且還將能夠闡明他們的學(xué)習(xí)和技能發(fā)展，以用于未來(lái)的簡(jiǎn)歷、面試和大學(xué)申請(qǐng)材料。
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? 滑鐵盧大學(xué)是2021麥考林雜志加拿大綜合類大學(xué)排名第2

??最具創(chuàng)新力大學(xué)連續(xù)27年蟬聯(lián)榜首

??擁有世界上最大的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)教育中心

??擁有北美唯一的數(shù)學(xué)學(xué)院及加拿大最大的工程學(xué)院

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AI/QC 課程 三大優(yōu)勢(shì)

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??前沿科技的STEM課程預(yù)熱

??AI：探索數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能史，掌握數(shù)據(jù)算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、處理技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化
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??QC：學(xué)習(xí)量子密鑰分配與信息科學(xué)和線性代數(shù)連接，了解量子計(jì)算機(jī)的構(gòu)建

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? 大學(xué)必備的學(xué)習(xí)能力提升

提升研究能力，批判性分析信息，理解研究方法并整合研究成果
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??AI/QC兩大主題語(yǔ)境下的語(yǔ)言專項(xiàng)提升

* AI/QC課程證書(shū)樣本 *

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AI/QC 適合誰(shuí)參加
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??對(duì)人工智能和量子計(jì)算感興趣

??希望提高他們的學(xué)術(shù)技能，為上大學(xué)做準(zhǔn)備

??希望了解更多關(guān)于如何在大學(xué)申請(qǐng)過(guò)程中脫穎而出

??適合CEFR B2級(jí)別的學(xué)生（雅思5.5-6，托福72-94）

注意：CEFR B1 水平的學(xué)生可以申請(qǐng)，但是B1 級(jí)別需要額外的時(shí)間來(lái)查看課堂回放。

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AI/QC課程安排
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5月8日-19日 為期2周? 每周5次課

具體時(shí)間以開(kāi)課通知為準(zhǔn)

??第一周主題：AI人工智能

??周一

數(shù)據(jù)分析和人工智能歷史；大學(xué)的期望

??周二

算法；開(kāi)始一個(gè)科研項(xiàng)目

??周三

數(shù)據(jù)處理；大學(xué)基礎(chǔ)課堂聆聽(tīng)和筆記記錄方法

??周四

可視化；資料搜尋

??周五

機(jī)器學(xué)習(xí)；評(píng)估信息來(lái)源

??第二周主題：QC 量子計(jì)算

? 周一

量子力學(xué)歷史；合并材料源 I

??周二

量子和線性代數(shù)；合并材料源 II

??周三

量子比特和疊加；合并材料源 III

??周四

量子密碼；展示研究成果

??周五

量子計(jì)算；表達(dá)技能發(fā)展