剑桥量子QNLP：打开AI神经网络的“黑匣子”

由于量子计算能指数级提升计算效率，多数科技企业领导者已经开始关注该领域。近期，尽管在材料科学和密码学这些高度专业化的领域取得了有限的技术进展，但大多数量子应用的开发还需要经历数年的时间。

随着人工智能作为技术工具的出现，量子技术越来越受到人们的关注。近年来，围绕自然语言处理（NLP）的技术发展为人工智能打开了神经网络的“黑匣子”。

上周，由剑桥量子公司发布的量子自然语言处理(QNLP)工具包展示了新的可能性。这个工具包被称为lambeq，它采用了在 GitHub 上托管 Python 库的传统方式。专注于人工智能和 NLP 方向的知名研究人员不仅研发lambeq，还为其提供了在QNLP中实践的机会。

lambeq软件包的名字来源于语义学研究员约阿希姆 · 兰贝克，据说它可以将句子转换成量子回路，为文本挖掘、语言翻译和生物信息学语料库提供了一个新的研究视角。

剑桥量子的首席科学家鲍勃 · 科克表示，NLP可以运用量子原理来优化技术解释的能力，这种能力在今天的经典计算机上无法实现。他说，QNLP是电路上的一个组合结构。从图式上看，这些结构与小学黑板上的解析句子看起来并没有太大不同。

“现行的NLP方法不能将多种语义组合在一起来寻找具体的含义。”科克说道，“我们想引入的是经典意义上的组合性，即保证组合结构的一致性。”

量子计算时间线

今年早些时候，霍尼韦尔公司（Honeywell）表示，将把自己的量子计算业务与剑桥量子公司合并，组建一家独立公司，从事网络安全、药物开发、优化、材料科学和其他应用领域的研发，其中也包括人工智能。

Honeywell表示将在新业务上投资2.7亿至3亿美元，而剑桥量子公司表示将保持独立，与包括IBM在内的各种量子计算公司合作。

在一次电子邮件采访中，剑桥量子公司的创始人兼CEO伊里亚斯 · 汗说，lambeq是整个人工智能项目的一部分，这也是剑桥量子公司长期投资项目。

“随着量子计算机的扩展，我们相信NLP将成为人工智能的核心基础，因此它会真正脱颖而出。”同时，伊里亚斯 · 汗将网络安全和量子化学列为剑桥量子公司最先进的应用领域。

在量子硬件商业合作上，伊里亚斯 · 汗提到：“除了硬件路线图，合作各方都达成了非常明智的共识。”并认为Honeywell和IBM公司是在这方面的可靠参与者。

伊里亚斯 · 汗说：“谷歌发布了‘关于到2029年才拥有可用的容错计算机’的声明，我们认为，这也是大家都能接受量子计算机的研发周期很长的原因之一。”

量子的进军

联盟、建模、合并，以及IonQ和Rigetti的上市案例等，均表明了近期量子企业在行业内的“大举进军”。量子行业的新发展包括：

• D-Wave是量子退火计算机的制造者，该计算机推动了该领域的早期研究，今年，他们为跨越经典和量子系统的问题，在混合工具中增加了约束二次模型解算器；

• Rigetti Computing正与Riverlane和Astex Pharmaceuticals合作，Rigetti致力于将其量子处理器与基于云计算的经典计算资源配对，实际上是在一个混合经典和量子处理的平台上测试药物发现的量子算法;

• IBM 表示将与欧洲电力公司E.ON合作，利用开源Qiskit量子计算 SDK和IBM Cloud为未来分散式电网开发工作流解决方案;

• 据报道，Alphabet 的 Sandbox 已经推出了APIs，开发者可以使用谷歌张量处理单元来模拟量子计算的工作负载。

案例研究

种种迹象表明，随着研究人员在突破与挫折之间反复探索，各种新的量子启发算法和软件工具将会出现。企业在涉足一些新领域的同时，需要谨慎选择目标。

Gartner 分析师 奇拉格 · 德凯特强调，在适用的情况下，企业应该开始准备布局量子计算。本周，他在 Gartner IT Symposium/Xpo 2021 Americas上提到，在量子创新方面，公司应该利用这个机会培养小型量子工作组的技能。早点布局量子创新是最可靠的成功选择，企业决策者必须钻研非常具体的应用案例，进而落地量子技术商业化。

德凯特表示：“量子计算不是一种通用技术，我们不能用量子计算来解决目前遇到的所有商业问题。”

Gartner发布的2021年计算机基础设施的发展周期（技术成熟度曲线）显示，量子计算距离发挥生产力作用还需要10多年，这就是部分咨询分析公司期望IT用户真正从量子技术中受益的年限。这一评估与2020年的评估一致，量子计算公司（QC）目前在《膨胀期望的高峰》(Peak of Inflated Expectations)上发表的文章也是如此。

翻译：任怡朴

编辑：慕一  王珩