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　　劍橋量子計算公司(CQC)的科學(xué)家開發(fā)出多種方法，并證明量子機器可以學(xué)習非常普遍的概率推理模型并從中提取隱藏的信息。這些方法可以改進范圍廣泛的應(yīng)用，在這些應(yīng)用中，復(fù)雜系統(tǒng)中的推理和對不確定性的量化至關(guān)重要。例如，醫(yī)療診斷、任務(wù)關(guān)鍵型機器中的故障檢測或投資管理的財務(wù)預(yù)測。

　　CQC研究人員在預(yù)印庫arXiv上發(fā)表的這篇論文中確定，量子計算機可以學(xué)習應(yīng)對現(xiàn)實場景中典型的不確定性，而人類通常依靠直覺來處理這些不確定性。該研究團隊由 Marcello Benedetti博士和共同作者Brian Coyle、 Michael Lubasch博士和 Matthias Rosenkranz博士帶領(lǐng)，是CQC量子機器學(xué)習事業(yè)部的一個部門，該部門由 Mattia Fiorentini博士領(lǐng)導(dǎo)。

　　該論文在模擬器和IBM Q量子計算機上實施了三種原理求證，以展示在以下方面的量子輔助推理：

　　關(guān)于教科書貝葉斯網(wǎng)絡(luò)隨機案例的推理

　　在模擬金融時間序列的隱藏性馬爾科夫模型中推理市場機制轉(zhuǎn)換

　　一項被稱為“肺癌”問題的醫(yī)療診斷任務(wù)。

　　原理求證表明，使用高度表現(xiàn)性推理模型的量子機器可以實現(xiàn)不同領(lǐng)域的新應(yīng)用。該論文利用了這樣一個事實，即從復(fù)雜的分布中取樣被認為是在當今嘈雜量子設(shè)備的機器學(xué)習中實現(xiàn)量子優(yōu)勢的最有希望的方法之一。這項開創(chuàng)性的工作表明，即使在目前的早期階段，量子計算對于研究諸如人類推理的仿真等科學(xué)界最具雄心的問題也是一項有效的工具。

　　各行業(yè)中的機器學(xué)習科學(xué)家以及量子軟件和硬件開發(fā)人員應(yīng)該是近期內(nèi)可從這一開發(fā)中受益最多的研究群體。

　　這篇Medium上的文章與科學(xué)論文配合，提供了關(guān)于這項開創(chuàng)性工作背后的各項原理闡述，并描述了該團隊實施的原理求證。

　　隨著量子設(shè)備在未來幾年將得到改善，這項研究為將量子計算應(yīng)用于隨機性推理及其在工程和業(yè)務(wù)相關(guān)問題上的直接應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。