量子效应如何改善人工智能--Kaczmarek

量子效应被认为是电子之间的干扰，尽管经典物理学不能真正解释它，但它需要解释量子力学。量子力学是亚原子粒子运动和相互作用的数学描述，包括能量量化的概念，波粒子的二元性，不对称原理与对应原理。

值得注意的是，量子效应可以为量子机器提供很大的优势，例如提供并大大改进了安全通信，密码学，计算和一般信息科学的所有领域。量子效应在机器学习中有潜在的改进的学习任务，有人提出量子效应可以为量子机器学习提供相同的优点，这是量子机器学习的一部分，这也是人造智能的一部分，这又提供了更智能的机器，快速学习和有效的环境互动。

值得注意的是，量子机器（机械方面）需要人工智能来匹配生物智能作为其电子量子效应的结果。只要机器模仿知识，感知，推理等与人类思维有关的事物和属于人类思维的其他行为，如学习和解决问题的过程，就应用人工智能。

量子效应改善人工智能的方法

量子效应为机器学习提供了值得注意的好处，也称为人造智能，因为机器收集人造智能的进程需要处理能力。一项新研究的结果表明，量子效应具有为人造智能提供二次改进的可能性，并且在与早期学习各种问题的方法相比，在更短的时间内提高性能的提高。通过量子力学的量子效应已经显示出人造智能的所有分支的改进。

量子效应可以改善人工智能的另一种方法是通过量子叠加，这是当两个及以上量子态可以相加在一起导致另一个有效的量子态时，或者当每个量子态可以被看作是两个或更多个其他的，定义的状态是机器执行各种步骤或任务，从而显示学习的速度和有效性的改善。这也显示了处理能力的提高和改善，使得机器能够对人工智能起作用，并且在决策中估计或计算更多元素或因素。

加强学习人工智能领域，如何让机器做出适当的选择，并从积累的奖励中获得最大收益是非常复杂的，并将所有的理论（游戏和信息包含在内）纳入考量或记录。当量子效应被应用于人造智能学习领域时，可以提供学习冷效率的直线改进，从而显示量子效应如何改善人工智能。我们机器中的解锁意识是量子效应可以对人造智能的即时改进，尽管它将在未来取得进展，因为它的改进现在非常复杂，例如自动化汽车和气候建模。

人工智能的未来

随着量子技术变得可见，机器学习成为我们社会的重要组成部分，并且将非常有用，因为许多活动和行动将依赖于机器迄今收集到的信息量。这样的例子将加剧我们对气候变化的理解，协助开发新药，治疗和潜在的治疗方法，并为自动化汽车和智能工厂的运作途径创造交流的路径。

即将到来的量子机器学习领域显示出足够的潜力，大大有助于人工智能的复杂性和范围，这是由于近来在古典机器学习领域取得的成功。运算速度比正常经典算法快的算法是量子机器学习的另一个优点。

尽管大多数量子机器学习算法都产生了只有离散变量的问题，但为了使我们的量子机器学习算法能够与连续变量一起工作，因为它使机器运行更快，需要采用不同的方法来开发新的不同工具集例如用物理门代替逻辑门，因为逻辑门仅与离散的可变状态一起工作。然后，子程序被开发为功率量子机器学习问题的方法，尽管它们以矩阵和向量的形式构建。即使结果是理论形式，为连续变量构建的新算法通过使用当前的技术，如自旋系统，光学系统，

即使量子效应提供了量子机器学习的改进，在某些情况下，经典的机器学习在与量子效应配合时将以相同的速度或甚至更好地进行，其原因是由于了解机器学习如何改进通过量子效应，我是因为不同类型的挑战，它将会遇到什么，从什么意义来学习哪一个基本问题。由于机器与其环境的缠绕问题成为一个问题。为了实现量子学习的完整理论的第一步，这里使用的系统方法必须限制机器学习的所有其他三个部分。