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当量子计算遇上人工智能

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来源:经济日报

在不久前举办的2026年国际消费电子展(CES)上,出现了一个全新的版块“CES Foundry”,大体可以理解为“国际消费电子展人工智能(AI)成型技术专区”。这里展示的AI技术大大超越了大模型(LLM)的范畴,目标直指据称能够处理极端复杂问题甚至可以自主决策的AI智能体(AI Agents)。而为这一切提供潜在算力的是量子计算。

本次展会上呈现出的新趋势和英国人工智能与网络安全专家、艾伦·图灵研究所研究员佩塔尔·拉丹利耶夫的观察不谋而合。拉丹利耶夫认为:“量子计算将成为AI智能体的‘核动力’,推动AI从被动的Chat(对话)向主动的Act(行动)实现关键跃迁。”这也正是其新著《AI智能体的崛起》的核心观点。

量子计算有多难懂,地球人都知道。当量子计算与同样作为尖端技术的人工智能结合在一起,难度系数又再次跃升了一个量级。不过,作为一本顶尖专家撰写的科普读物,《AI智能体的崛起》并不想把读者吓跑。作者只用了两句话就解释了个中关系:第一句是,AI智能体要在动态、复杂的现实世界中运行,所需的算力远超今人的想象。第二句是,普通计算机采用的经典计算方式根本无法负担如此大的算力,以目前的技术路径判断,唯一有此能力的就是量子计算。

对于经典计算方式而言,量子计算“下场”无疑是“降维打击”。

普通计算机的运作单元是比特(Bit),它采用二进制,可以简单理解为“非0即1”。其计算方法有点像“走迷宫”,每次只尝试一条路径,如果遇到死胡同就返回,再尝试另一条,如此循环往复,直到找到出口。

而量子计算机的运作单元是量子比特(Qubit)。基于量子叠加原理,一个量子比特可以同时处于0或1的状态,甚至还可以处于0和1的组合状态。这意味着,量子计算机不需要像经典计算机那样按顺序处理数据,而能够同时模拟并计算大量可能性。

由此,最适合AI智能体发挥其海量运算优势的两个场景也浮出水面,第一个是“安全”,第二个是“数据处理”。

在业界,有一个让无数网络安全专家“闻风丧胆”的算法“Shor”。早在多年前,Shor算法就已证明,量子计算机的计算能力已然“指数级”地超越已知的最佳经典算法,当前的互联网安全协议在量子计算机面前不堪一击。但反过来说,如果依赖量子计算能力构建“抗量子密码学(Post-Quantum Cryptography)防御体系”,安全性必然大大提升,用一句话说就是“用魔法打败魔法”。

而在数据处理方面,合适的比喻就更多了,作者用的是“在数据海洋中精准‘捞针’”。仅从这个形容就可以理解,为什么很多垂直领域的研究者都在眼巴巴地等待AI智能体取得突破。

一直以来,很多科学研究并不是卡在思路上,而是卡在计算能力上。面对海量可能性,哪怕是计算能力远超人脑的计算机,也需要花大量时间。这也是为什么科研界已经习惯花几十年来验证一个猜想。

但有了量子计算的介入,一切都会发生质的改变。比如,在生命科学领域,经典计算机无法精确模拟复杂的分子结构,但量子计算机可以。这意味着,未来的AI智能体不仅能够分析医疗数据,还可以自主设计新药,研究者只需完成后续验证即可。又比如,在金融领域,AI智能体不仅可以实时优化复杂的投资组合,还可以极大提升风险管理水平。哪怕黑客拥有科幻电影中的“超脑”,量子计算也可以正面“硬刚”。再比如,在物流与供应链领域,面对日益复杂的国际环境,AI智能体能够随时规划出真正的“全局最优路径”,速度不要太快……

而这些,也许还不是AI智能体的终极形态。

在作者看来,AI智能体的最大优势是“AI与量子计算的双向奔赴”——不仅量子计算在推动AI,AI也会反过来帮助量子计算落地。这种“AI设计量子,量子增强AI”的循环,可能会加速技术“奇点”的到来。届时,AI智能体的能力或许远超我们的想象。

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