京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
量子计算机将如何改变AI、机器学习、大数据?答案是更快更强
据福布斯杂志报道,我们每天能产生2.5EB(约合10亿GB)数据,这相当于25万个美国国会图书馆或500万台笔记本电脑记录的内容。我们有32亿个全球互联网用户,他们每分钟在Pinterest上发布9722个Pin,在Twitter发布347222条消息,在Facebook上留下420万个“点赞”,我们还通过拍照和视频、保存文件、打开账户等行为产生其他大量数据。
我们正处于传统计算机数据处理能力的极限,而数据却依然在不断增长。虽然摩尔定律(Moore’s Law)预测集成电路上的晶体管数量每隔两年就会翻一番,但自1965年这个术语出现以来,事实证明它具有很强的弹性。随着技术的进步,这些晶体管现在的体积越来越小。正因为如此,业界领导者们展开了激烈竞争,看谁能首先要推出一款比现有计算机更强大的量子计算机,来处理我们每天产生的所有数据,并解决日益复杂的问题。
量子计算机能快速解决复杂问题
当这些行业领袖成功地制造出商业上可行的量子计算机时,那么这些计算机就有可能在几秒钟内完成庞大的计算量,这些任务可能需要传统计算机花费数千年时间才能完成。
今天,谷歌宣称已经拥有这样一种量子计算机,据说它的速度比当今任何一种计算系统都快1亿倍。如果我们能用它处理生成的大量数据并解决非常复杂的问题,那将是至关重要的。成功的关键是把现实世界中的问题转化为量子语言。
我们生成的数据集的复杂性和增长规模远比计算技术进步快得多,因此对我们的计算结构造成了相当大的压力。虽然今天的计算机难以解决或无法解决某些问题,但这些问题预计将被量子计算机在几秒钟内破解。
据预测,人工智能(AI),尤其是机器学习,可以从量子计算技术的进步中获益,而且还会继续持续下去,即使是在完整的量子计算解决方案出现之前。量子计算算法使我们能够增强机器学习的能力。
量子计算机将优化解决方案
量子计算将促进数字革命的另一种方式是,我们能够对数据进行采样,并优化我们遇到的各种问题(从组合分析到最佳递送路线等),甚至能帮助确定每个人的最佳治疗方案和医疗方案。
我们正处在大数据增长的关键点上,我们已经改变了我
们的计算机架构,这就需要用不同的计算方法来处理大数据。它不仅规模更大,而且我们要解决的问题也变得不同。量子计算机更能有效地解决连续性问题。他们给予企业甚至消费者做出更好决策的能力,而这正是说服企业在新技术方面投资所需要的。
量子计算机可以识别大数据集中的模式
预计量子计算将能够搜索非常大的、未排序的数据集,以非常快的速度发现模式或异常。量子计算机可以同时访问数据库中的所有条目,从而在几秒钟内识别出这些相似点。虽然这在理论上是可能的,但它只发生在一个并行的计算机上,并且只能以一个接一个的方式查看每个记录,所以它花费了大量的时间,并且取决于数据集的大小,它可能永远不会成为现实。
量子计算机可以帮助整合不同数据集的数据
此外,由于可被用于整合不同的数据集,量子计算机有望获得巨大突破。虽然这在没有人类介入的情况下可能是困难的,但是人类的参与将帮助计算机学会如何在未来整合数据。
因此,如果有不同独特模式的原始数据源,并有研究团队想要比较它们,那么在数据被比较值钱,计算机就必须理解模式之间的关系。为了实现这个目标,需要在分析自然语言的语义方面取得突破,而这正是AI面临的最大挑战之一。然而,人类可以提供输入,然后对未来系统进行训练。
最终,量子计算机将允许快速分析和整合庞大的数据集,这些数据集将改进和改变我们的机器学习和AI能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27