  正文共：3511字 6圖 預(yù)計(jì)閱讀時(shí)間：9分鐘 --- 想象一下，一個(gè)需要十年甚至數(shù)百年才能被當(dāng)前計(jì)算機(jī)解決的問題，突然間， 有可能在幾小時(shí)或者幾分鐘內(nèi)被完成。 對(duì)于信息技術(shù)飛速發(fā)展且必不可少的當(dāng)下來說，這不僅僅是一個(gè)激動(dòng)人心的場景而被期待，更重要的是，其帶來的技術(shù)演進(jìn)，可能從根本上改變信息時(shí)代的競爭格局。 前不久，一場人工智能的風(fēng)暴橫掃全球，短短數(shù)日，由OpenAI開發(fā)的大型語言模型ChatGPT，用戶數(shù)以迅雷不及掩耳的增長速度快速到達(dá)了1億，超越了過去所有應(yīng)用，史無前例的火遍全球。 這場風(fēng)暴不僅導(dǎo)致谷歌股價(jià)大跌，更是峰回路轉(zhuǎn)，一夜之間，讓微軟Bing搜索卷土重來。 這陣風(fēng)，也迅速從美國刮到中國，但國內(nèi)釋放的信息多少有些“愚人節(jié)”的氛圍，以至于引發(fā)了網(wǎng)友們?nèi)缦碌恼{(diào)侃：
圖來自網(wǎng)絡(luò) 從這個(gè)事件看得出，ChatGPT的影響非常之大。 而中國的科技公司團(tuán)隊(duì)，差不多同一時(shí)間扭轉(zhuǎn)槍口，奔向了它。 這讓量子技術(shù)領(lǐng)域的人士，情不自禁地會(huì)發(fā)問，量子計(jì)算會(huì)和這種人工智能語言模型，會(huì)碰出什么火花？ 01 從"人工智障"到人工智能 人工智能是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過模仿人類的智能，可以實(shí)現(xiàn)類似于人類的思考和決策。 人工智能大型語言模型技術(shù)的發(fā)展歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代。 在這個(gè)時(shí)期，計(jì)算機(jī)科學(xué)家們開始探索如何使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成人類語言。 隨著計(jì)算機(jī)硬件和算法的不斷進(jìn)步，20世紀(jì)90年代開始出現(xiàn)了一批基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法的語言模型，比如N-gram模型和隱馬爾可夫模型。 這些模型可以基于大規(guī)模的語料庫數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而提高模型的預(yù)測和生成能力。 然而，由于數(shù)據(jù)稀疏性等問題，這些模型的性能仍然存在很大的局限性。 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，人工智能大型語言模型技術(shù)開始進(jìn)入新的發(fā)展階段。 在2010年前后，出現(xiàn)了一些基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型，比如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)。 這些模型可以更好地捕捉語言的長期依賴性和語法結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步提高模型的預(yù)測和生成能力。 最初的語言模型主要是基于規(guī)則和手工編寫的語法規(guī)則進(jìn)行操作，這種方法很快被證明不夠靈活和難以適應(yīng)真實(shí)語言的多樣性。 體驗(yàn)過早些時(shí)候智能音箱的人們戲稱，這并不是人工智能，相反，僵硬的人機(jī)對(duì)答，直呼這樣的產(chǎn)品是“人工智障”。 02 智能的ChatGPT 2018年，OpenAI發(fā)布了一種新型的大型語言模型GPT，它基于變換器模型進(jìn)行訓(xùn)練，并在巨大的語料庫上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。 ChatGPT是一種基于人工智能技術(shù)的大型語言模型，它可以進(jìn)行自然語言處理和生成。 ChatGPT的開發(fā)是由OpenAI完成的，它使用了深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，使得模型可以模擬人類的對(duì)話交流能力。 ChatGPT就是一種通過模擬人類對(duì)話來實(shí)現(xiàn)人工智能的技術(shù)。通過對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，ChatGPT可以生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容，包括文章、對(duì)話、回答等等。 GPT-2和GPT-3更是實(shí)現(xiàn)了令人驚嘆的語言生成能力，使得人工智能大型語言模型技術(shù)在自然語言生成領(lǐng)域達(dá)到了新的高度。 03 離“真智能”還有距離！ 在試用了ChatGPT之后，為它提供的問題答案深深的折服，在過去，這樣高質(zhì)量的回復(fù)是不可以想象的。 這樣的技術(shù)確實(shí)具有跨時(shí)代的意義，這也理解為什么很多科技公司紛紛聲明會(huì)開發(fā)中國版的ChatGPT。 但ChatGPT作為一個(gè)AI語言模型，它是通過對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練來實(shí)現(xiàn)語言處理和生成的，無法像人類一樣擁有獨(dú)立思考的能力。 對(duì)于用戶提問的問題，其回答僅限于根據(jù)用戶提供的信息和AI語言模型已經(jīng)學(xué)習(xí)到的知識(shí)來生成合適的回復(fù)。 至于情緒方面，AI語言模型并不具備類似人類情緒所做出的反饋，因?yàn)榍榫w是人類生物學(xué)和心理學(xué)特有的現(xiàn)象。 其被設(shè)計(jì)為能夠進(jìn)行自然語言處理和生成，并且努力模擬人類語言交流，但并不具備人類情緒。 04 量子計(jì)算帶來的“智”想象力 時(shí)至今日，量子計(jì)算已經(jīng)不是一個(gè)全新的話題，全球各路量子計(jì)算玩家四處推廣著自己“毫無用途”的量子計(jì)算機(jī)（客注：此處調(diào)侃的無用，是指沒有具體應(yīng)用到具備足夠解決現(xiàn)實(shí)問題能力的量子計(jì)算機(jī)，多數(shù)的用途是教學(xué)設(shè)備用）。 即便如此，量子計(jì)算的潛力是不可被輕視的。 在閱覽了一眾中文圈里關(guān)于量子計(jì)算的應(yīng)用，都充滿著“可能”“未來”“也許”等模糊的字樣，深層探討具體應(yīng)用的內(nèi)容非常有限。 2020年5月，由《AI TIME》舉辦的一場關(guān)于量子計(jì)算的人才、軟件和硬件的自由討論提問環(huán)節(jié)，來自清華大學(xué)的清華大學(xué)交叉信息研究院副教授，半開玩笑里聊到，人類的大腦就是一臺(tái)量子計(jì)算機(jī)（注：此處并沒有存檔原話語，也沒有正式學(xué)術(shù)確認(rèn)過，僅作為聽眾當(dāng)時(shí)的筆記引入，如果有誤，后期會(huì)就該問題證實(shí)）。 實(shí)際上，早在2018年8月，圖靈獎(jiǎng)得主姚期智院士在的墨子論壇中對(duì)未來進(jìn)行展望時(shí)提出“F=QC+AI”，即未來（Future）=量子計(jì)算（QC）+人工智能（AI）。提到利用量子計(jì)算和人工智能，我們有可能搭建一個(gè)足以匹敵人類大腦的系統(tǒng)。 這里的觀點(diǎn)蘊(yùn)含了我們所期望的“智能”，并非簡單的沒有情緒溫度的建立在對(duì)立邏輯上，冰冷機(jī)器下的“智能”。 這種類人腦的系統(tǒng)，是不是在ChatGPT技術(shù)基礎(chǔ)上，再結(jié)合量子計(jì)算的獨(dú)特能力，是否就能靠近真正“智能”？ 注意，過去提到量子計(jì)算，包括一些國內(nèi)知名的公司宣傳的口徑是其提供了超級(jí)大的算力。 事實(shí)上，產(chǎn)業(yè)界需要深刻的意識(shí)到，這些公司并不是在研究超級(jí)計(jì)算機(jī)，而是在研究建造另一種計(jì)算系統(tǒng)，這其中也蘊(yùn)含這其帶來的特殊潛力。 量子計(jì)算核心的要義在于，其運(yùn)用了量子力學(xué)的基本原理來處理信息，處理信息的基本單元（Qubit）已經(jīng)從本質(zhì)上區(qū)別于經(jīng)典計(jì)算單元。 熟悉量子計(jì)算的人們都清楚，雖然最終得到的結(jié)果仍然是人類可讀的經(jīng)典信息，但區(qū)別于經(jīng)典計(jì)算機(jī)，其內(nèi)涵是在對(duì)整個(gè)系統(tǒng)測量之前，即系統(tǒng)演化期間處理信息的方式（因測量導(dǎo)致系統(tǒng)坍塌）。 因?yàn)椋?jīng)典計(jì)算在本質(zhì)上是不存在疊加、糾纏特性，所以無法做出這種源自本有的物理特性所蘊(yùn)含的超越現(xiàn)有邏輯的判斷（客注：此處討論可能引發(fā)爭論，請參閱Logic & Fuuzy Logic的知識(shí)）。 2021年10月 ，尚未與霍尼韋爾量子合并且以量子軟件著稱的劍橋量子宣布推出首個(gè)量子自然語言處理（QNLP）工具包和庫。該工具包被稱為lambeq，以已故數(shù)學(xué)家和語言學(xué)家Joachim Lambek的名字命名。 lambeq是一個(gè)工具包，能夠?qū)⒕渥愚D(zhuǎn)換為量子線路，這有益于如自動(dòng)對(duì)話、文本挖掘、語言翻譯、文字到語音、語言生成和生物信息學(xué)的應(yīng)用。 這是量子計(jì)算與語言模型可能關(guān)聯(lián)最緊密的一次。 雖然，最后也沒有太多下文，是否能誕生出優(yōu)越于當(dāng)前這種大型語言模型GPT，產(chǎn)生了更強(qiáng)，更有深度的應(yīng)用。 個(gè)中緣由，行業(yè)人也能猜出幾分，是量子計(jì)算硬件發(fā)展實(shí)在太拖后腿，時(shí)至今日，依舊如困獸一樣，還在經(jīng)典計(jì)算模擬器都模擬極限下不能喘氣。 直覺上，量子計(jì)算機(jī)之下的人工智能是高級(jí)的人工智能，奈何硬件發(fā)展著發(fā)展著，多數(shù)還在原地打轉(zhuǎn)。 05 Q與C結(jié)合，智能還有多遠(yuǎn)？ 但是可以預(yù)見的是，隨著量子計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能和量子計(jì)算也開始結(jié)合起來，這為ChatGPT帶來了更廣闊的發(fā)展空間。 以目前的發(fā)展程度來看，筆者整理了幾個(gè)，量子計(jì)算技術(shù)可以在以下幾個(gè)方面為實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的智能做出貢獻(xiàn)：
加上，量子計(jì)算技術(shù)可以在極短的時(shí)間內(nèi)完成復(fù)雜的運(yùn)算，這對(duì)于訓(xùn)練大型深度學(xué)習(xí)模型來說具有非常大的優(yōu)勢。 通過與量子計(jì)算技術(shù)的結(jié)合，ChatGPT可以更加快速、高效地生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容，同時(shí)也可以在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)更加優(yōu)秀。 從這個(gè)角度來說，量子計(jì)算技術(shù)可以為實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的智能提供新的解決方案，但目前這種技術(shù)仍然處于早期階段，需要更多的研究和實(shí)驗(yàn)來實(shí)現(xiàn)其潛在的應(yīng)用。 至于量子計(jì)算未來需要多久才能加入豐富人工智能的行列，沒有人能給出100%答案。 但是，種種跡象顯示，發(fā)展的速度驚人。 于是好奇的詢問了一下ChatGPT，它跳動(dòng)半天，很久仍然沒有告訴答案，最后給出下面的結(jié)果：
圖來自O(shè)penai.com 于是筆者將目光看向了全球一眾全棧量子公司名單，IBM公司和谷歌都怒摔了一張路線圖，國內(nèi)外異常團(tuán)結(jié)，大家異口同聲說：量子計(jì)算機(jī)，就在不遠(yuǎn)的將來！?。?！ |
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