为什么高通潜在的量子AI优势可能会很大

高通公司本周在旧金山的一次媒体活动中发布了一系列AI / 5G公告，包括发布具有增强型人工智能潜力的新型智能手机处理器和基于服务器的AI加速器。但最有趣的事情实际上是在最后，大多数人似乎已经点头或继续发电子邮件：在阿姆斯特丹的一个实验室，高通公司正致力于将量子场理论应用于深度学习人工智能。这是一个巨大的潜在游戏改变者，这是本周的主题。

量子AI的诞生

为了记录：量子计算是使用量子力学现象，如叠加和纠缠，来执行计算。量子计算机用于执行这样的计算，其可以在理论上或物理上实现。

量子计算和人工智能都有很多工作，但这两项工作在很大程度上是相互独立的。这主要是因为我们还没有看到接近其潜力的量子计算机; 我们现在的技术也是AI的早期阶段。大多数分析师认为，在我们拥有第一台可运行的量子计算机之后，将AI从传统计算机转移到量子计算机将会出现。该时间表将在2030年左右或之后放置该事件，因此它远远超出任何合理的规划时间表。我真的只知道有一家公司甚至在考虑这种混合，那就是IBM。

但是，您不需要量子计算机来使用量子理论。高通宣布的一个工作项目是量子场理论应用于使用高通计算技术的深度学习视觉AI。

这是现有的高通计算技术，而不是未来的一些量子计算机。量子场理论现在提供了一种使用大量并行处理资源来处理和解决复杂问题的独特方法。

他们应用的地方是扭曲的图像。例如，假设你在相机上有一个球形镜头。这是一个捕捉图像的镜头，不仅反映了相机周围的世界，也反映了它上下的世界。使用一个框架，您可以捕获几乎整个环境。问题在于镜头会扭曲一切，这大大降低了AI从相机所看到的内容中理解的能力。

显然，使用量子场理论提供了一个数学模型，可以实时消除这种失真，显着提高了这一镜头有效用于AI识别的能力。

应用量子理论方法

现在让我们来看看像Amazon Go这样疯狂的应用程序。这些是遇到技术问题的测试商店，一旦您拿起商品就会捕获您的购买。这些商店每个大约有5,000个相机。一台服务器只能处理100台摄像机，因此每个商店最终会有一台不可持续的50台服务器，并且所有相关的开销都很大，这些商店并不是那么大。但是，如果你可以使用全球相机，你可以减少所需的相机数量大约一个或更多 - 到更实用的五个服务器或更少的每个商店。(我实际上认为你可能能够得到远远少于100个摄像头，然后一台服务器就是你所需要的)。

在任何情况下，这一技术可以改变一个有吸引力的概念，根本没有大规模进入一个没有扩展，可能使亚马逊围棋理念即使是大型零售商店像Costco的可行性。

可能适用的其他领域是自动驾驶汽车或飞机。再一次，不是一系列摄像头覆盖每个角度，你只需要一对360度镜头或球形镜头，大大减少了相机的数量，降低了相关的复杂性，并可能降低成本。相关的自动驾驶汽车系统成本大

这种较低的成本将导致较低的价格，使自动驾驶汽车更加经济实惠，并推动技术进入市场，甚至在豪华车中广泛使用。

结束：量子AI

这一切都引出了一个问题，即如果你可以使用量子理论来大规模地利用现有技术提高AI的性能，那么当我们拥有真正的量子计算机并且数学算法能够以真正的量子速度工作时会发生什么?与扩展的现实眼镜相结合，这可以动态地将我们周围的世界改变为我们想要的任何东西，并且仍然允许我们与看起来不同的物理对象进行交互。如果你想生活在一个“权力的游戏”世界中，这个世界就完全覆盖在这个世界上，那么这可能成为可能。

在此之前，这种视觉捕获和分析的量子混合方法有可能改变许多市场并大大降低与积极使用视觉AI相关的成本。这应该可以降低全自动商店，自动驾驶汽车和无人机(陆地，空中和海上)的成本，并提供我们现在只能想象的安全摄像头选项。

我希望这最终会成为一个巨大的游戏改变者。我也期待我在本专栏中触及这个冰山一角。

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