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施姚云:清华大学[艾公共课程]量子计算最终将实现. 段明路:大

上传时间:2018-05-28阅读次数:编辑:admin
新情报报告 上周六,清华大学“人工智能与工业趋势前沿”系列讲座的第四场讲座开始。 本次讲座将由阿里云量子技术首席量子科学家施姚云与清华大学海峡研究所大数据人工智能中心的专家成员、百度启建的一位嘉宾. 魁乐创始人雷磊,清华大学姚期智分校教授段明路,清华大学音乐系教授. 昆仲资本创始人管理合伙人IEEE研究员,深入探讨人工智能时代量子计算技术产业和投资的趋势和机遇.。 雷声首先谈到了人工智能基础设施(硬件和平台技术) ) ) )。 雷鸣般的 天使投资者 百度创立了七大剑士之一 酷我音乐的创始人 清华大学海峡研究所大数据人工智能中心专家成员 在硬件方面,目前主要有GPU和TPU,而FPGA是aisc芯片与GPU和TPU之间的芯片.。 鞍钢芯片正在迅速崛起. 它是在芯片上固化一些特殊的应用场景和技术方法,如视觉和语言,以提高计算能力和降低功耗.。 目前,神经网络芯片还有另一个发展方向,目前还没有达到应用水平.。 此外,有可能在商业化阶段进行光学计算. 现在,麻省理工学院的一些光学计算公司和英国的一些教授正在资助用光加速人工智能计算,理论上这种计算可以比GPU提高几百倍.。 另一个是量子计算,今天将会谈到.。 量子计算:一旦在一般计算方面取得突破,它将被提升到另一个新的水平.。 以上是硬件部分。 平台部分,包括tendor flow、caffe和ai云计算平台,如亚马逊和谷歌。 以下是硬件的应用开发: 英伟达依靠GPU在工业应用中发挥领导作用. Google、Intel等不断推出挑战,并在一定程度上得到了应用.。 尤其是部署在云中的Google TPU,在进行大量计算时,许多应用程序的单位数据培训成本可能比GPU便宜.。 此外,ASIC也是一个发展非常迅速的领域.。 众所周知,除了通用芯片CPU之外,很多厂商如arm等都有高性能的专用芯片市场,这与ASIC相对应.。 ASIC解决方案在处理特定数据(如人脸识别和语音)时,在一些国内案例中使用.。 中国的一些芯片企业,尤其是初创企业,大多是ASIC解决方案.。 在未来,光计算和量子计算将不再有商业着陆.。 一旦将来取得突破,那是不可估量的.。 人工智能计算软件基础设施的开发; 开源ai计算平台竞争激烈,全球排名的互联网企业和科技企业几乎都有内部的ai开放平台,每个人都可以使用.。 人工智能云计算正在发展。 目前云计算市场发展很快,包括亚马逊、谷歌、微软、阿里等.。 云本身有数据. 如果将人工智能功能直接添加到云中,是否会更加有机地结合起来?? 未来tob的解决方案是云与人工智能的集成,或者云与人工智能的集成? 也许我们要看未来的开发过程,但现在很有可能将ai和云直接结合起来,或者两者共存,这取决于使用它们时对算法和定制强度的要求,所以我个人认为ai +云将来会成为标准.。 人工智能工具初创公司。 提供各种人工智能工具(与人工智能云竞争)。 面向服务的创业公司。 主要用于帮助企业解决人工智能的实际问题。 当初创公司制造tob解决方案时,最大的挑战是刚刚提到的这些ai +云的服务提供商.。 许多B- end企业将使用公共云和私有云来存储数据和使用应用程序服务.。 这时,如果有第三方(风险公司)提供服务,但其整合性和效率不如巨人,那么B- end企业就会有一个取舍(先选择巨人)。 只有一些有特殊需求的B- end企业才能找到创业公司来做一些特殊的定制服务.。 tob创业在人工智能领域有很多机会,但也需要深入思考.。 巨人已经集成了ai、云和芯片等解决方案,初创公司和巨人之间将有游戏.。 现在把时间给施姚云教授.。 施姚云 阿里云,首席量子科学家 施姚云教授的演讲主题:“量子计算” 什么是量子计算? 量子计算=使用量子物理的非经典性质的计算,这是与经典计算最不同的.。 首先,回顾一下计算的历史。 我们的祖先发明了最早的计算器——算盘. 到了20世纪40、60年代,出现了基于真空管的计算机,50年代出现了翻译者. 目前,该技术是基于上世纪70年代出现的超大规模集成电路( VLSI ).。 讲述计算历史的目的是强调这么多不同计算之间本质上没有差别,它们都相当于图灵机.。 让我们在这里讨论图灵机。 图灵机是一个非常抽象和简单的数学模型。 在20世纪30年代,当问及什么是计算时,有不同的模型可以回答,图灵机就是其中之一.。 经典计算机都相当于图灵机,在步骤上没有差别.。 到了20世纪70年代,人们开始关注计算的复杂性,发现图灵机可以有效地模拟所有的计算模型.。 因此,人们得出结论,图灵机可以快速模拟所有计算.。 由此得出结论: strong教会转向理论:图灵机可以快速模拟所有计算机.。 到了20世纪80年代,有几个人独立提出量子计算的概念,其中比较著名的是理查德费曼.。 费曼在一次演讲中提到,模拟子系统在经典计算机中很难实现,最好使用量子计算机.。 模拟子系统仍然是量子计算的主要动力.。 例如,材料科学和西方医学发现,两种工业研究方法都使用模拟子系统,这两个领域也是未来应用的可能场景.。 1994年,Peter short提出了素数分解和自然对数的量子算法.。 当输入尺度很大时,经典算法的计算步骤太大,无法在有意义的时间内完成.。 彼得·肖特发现,如果有量子计算机,步骤的数量可以大大减少,这在实践中是可以预计的.。 为什么这两种算法很重要? 因为两个广泛使用的公钥密码体制RSA和d - Effie - hellman可以被破解。 量子计算的出现直接挑战了强有力的教会转向理论,因为目前我们还不知道如何用经典计算机快速模拟量子计算.。 量子计算=终极计算(一),具体的量子计算是什么?? 经典位是0或1。 随机比特是0和1的概率分布。 量子位是0和1的线性组合,但系数可以是正的或负的.。 经典比特是直线段上的点,量子比特状态是圆上的点.。 n个经典位具有2n个幂的可能性. n个随机比特是2的n次可能概率分布;n量子位是这些经典状态的线性组合,长度为1.。 量子运算是保持长度的线性变换。 量子信息存储在矢量中,从量子信息中获取经典信息的过程称为测量. 这里有一个简单的测量,叫做投影测量.。 在进行投影测量时,它等效于将当前矢量(绿色)分解为基本矢量的多个方向(红色).。 我们将观察随机基向量的相应结果,相应的概率是投影长度的平方.。 几何告诉我们,当前向量长度的平方等于所有部分向量长度的平方之和.。 这是因为我们规定量子态的向量长度是1,因为相应的总概率等于原始向量的长度,应该是1.。 刚才讲到了存储、基本运算、测量和读取等,把它们放在一起得到量子计算的基本模型——电路模型.。 图中的每一行对应于量子位,量子位初始化为经典的0和1输入. 然后在相应的线性空间上选择量子比特对保持长度进行线性变换.。 这是一个基本量子门。 算法由电路表示,电路表示算法.。 在最后一个基本操作结束时,我们将测量这些量子位.。 为什么量子计算比经典计算快?? 比较了确定性算法、随机算法和量子算法。 确定性算法是“单行道”,下一个算法是固定的. 随机算法将分叉,类似于掷硬币,但如果一个节点(向量)出错,后续节点将毫无意义(图中的红点)。 随机算法相当于在计算中投掷硬币. 根据不同的结果,随机算法可以进入多条不同的路径,整个算法出错的概率是错误节点概率的总和.。 每个概率都是非负数,并且误差被累加.。 量子算法类似于随机算法,它可以有许多不同的路径,但最终节点的权重可以是正或负,正+负可以是0.. 图中的红色向量对应于错误的基向量.。 相反,它们叠加的信号非常小,彼此抵消,而具有正确结果的绿色矢量被叠加,并且信号彼此增强.。 经过十多年的理论教学,我突然发现一个问题:为什么猫和狗的大脑不能做一般的计算?? 为什么你不能像图灵机那样做加法、减法、乘法、除法和根数?? 我认为答案在于进化论:他们在进化过程中没有这个要求.。 推动技术发展的也是需求.。 量子计算的驱动力是什么? 量子计算驱动力=物理模拟+密码破解+人工智能/大数据 人工智能/大数据已成为继物理模拟( 1981年提出)和密码破解( 1994年提出)之后的最新驱动力。 机器学习的驱动力=数据+计算力,而量子人工智能则通过计算力提高人工智能.。 通往这种提升的道路至少有两条. 首先,利用量子算法加快了人工智能的一般计算,如Gibbs采样、求解线性方程组等.。 另一种途径是量子模型,用经典模型无法用相似的资源实现.。 全堆量子计算可分为四个层次。 最底层是量子处理器(终极量子物理实验)。 目前,有三种量子处理器. 第一种是超导实现量子计算,必须在低温下实现. IBM、谷歌和英特尔都在这一领域.。 另一个是拓扑量子计算,微软也在这方面做了研究.。 不久前,微软的研究人员宣布他们发现了天使粒子马略安娜费米子存在的有力证据.。 另一种是离子阱,亚马逊投资公司目前采用这种研究方法.。 底层处理器是量子软件、算法和应用层.。 软件层: c#是微软,qasm是IBM. 算法层:量子算法设计的基本原理我们知之甚少. 大部分的研究工作是组合拳击。 当然,打漂亮的组合拳击是很困难的.。 应用层:材料、量子化学、机器学习、优化组合等.。 最后,施姚云说量子计算是关于极限计算的,是关于极限物理的. 量子计算有很大的潜力,它终将实现.。 接下来是段明路教授的量子计算和人工智能。 段明路 费米讲座教授,密西根大学,清华大学姚期智讲座教授,美国物理学会 段教授首先介绍了量子计算机应用的几个领域: 信息安全(公钥系统等). ) 量子模拟(新材料、分子药物等的模拟. ) 量子优化(系统优化等. ) 量子人工智能 对于量子人工智能来说,首先,它得益于人工智能的发展.。 量子计算机将提供自动并行性,量子计算硬件和量子学习算法的结合可以提供指数加速.。 几年前,NASA和Google建立了量子人工智能联合实验室,微软也建立了量子人工智能研究中心.。 量子机器学习何以能实现大规模加速? 直观的技术现在包括量子傅立叶变换和通过量子相位估计的指数快速矩阵运算.。 算法也有一些直观的突破。 包括MIT的量子支持向量机/主成分分析,它不是一种深度学习算法,而是一种更经典的算法,但在某些特定条件下有可能实现量子指数加速.。 此外,我们还对算法进行了一些研究,包括量子识别分析.。 如前所述,在某些条件下可以实现指数加速.。 具体情况如何? 如果能实现随机存取存储器,大数据可以转化为量子态,从而在提取过程中实现指数加速和并行量子存取.。 量子ram的实现有很多节点,称为量子路由器,量子路由器的物理实现非常困难.。 我们的方法是使用量子生成模型,包括经典生成模型等.。 所有这些模型原则上都是量子模型的特例,为什么它们要去量子模型? 因为量子模型将使基于生成模型的机器学习算法更强,并且在某些情况下实现指数加速.。 实现量子计算机的方法包括: 超导量子计算机 离子量子计算机 金刚石白旋的量子计算 量子点量子计算 原子量子计算 光子量子计算 拓扑量子计算 超导系统和离子系统在量子计算的一些技术指标上目前都比较先进.。 如果要实现量子计算机,它现在处于什么发展阶段?? 第一阶段(现阶段) 实现了2 - 20量子比特的相干控制和量子逻辑门的操作,逻辑门的保真度为95 % - 99 %。 第二阶段(逻辑量子比特/量子最高,未来五年) 实现30 - 100个量子比特的精确控制和量子计算超过了最强的经典计算机在具体问题上的仿真能力.。 第三阶段(量子革命,大约十五年) 量子计算机实现了100多万量子比特的容错量子计算,在各个领域得到了广泛而深入的应用.。 综上所述,量子计算正处于突破性的发展阶段,被称为第二次量子革命,但要实现实用的量子计算机,需要人才、技术积累和资金等资源.。 段明路教授讲话后,进入圆桌对话环节.。 与会嘉宾包括: 清华大学海峡研究所大数据人工智能中心专家成员雷明 阿里量子技术首席科学家史姚云 IEEE研究员,昆仲资本创始人管理合伙人 清华大学交叉情报研究所段明路教授 加州大学圣巴巴拉分校( ucsb )教授谢园 学会会员 昆中资本创始人管理合伙人 谢园 加州大学圣巴巴拉分校电气和计算机工程系教授 宾夕法尼亚州立大学计算机科学与工程系兼职教授 雷:中美之间有些摩擦,硬件方面也有一些挑战.。 在硬件发展方面,芯片与美国的差距有多大?? 哪条路适合中国? 谢园:芯片事件向中国科技节发出了一个信号:虽然有了很大的进步和世界级的公司,但在一些关键领域,如CPU和GPU,从设计到技术都存在差距,但不是没有机会.。 人工智能的三大要素a ( ai ) b (大数据) c (计算),它们之间的相互作用,c非常重要,英伟达的股价上涨,ai起到了很大的作用.。 从人工智能硬件的发展方向来看,中国有大量的初创企业,如寒武纪云机学习处理器,在国际上处于领先地位,给我们带来了新的机遇.。 虽然硬件方面存在差距,但我希望中国能赶上新的机遇.。 雷声:未来人工智能工具或软件平台将如何发展?? 初创公司有什么机会吗?? 它会被大公司垄断吗?? IEEE同仁:初创公司很大程度上是国家意志,而投资者做得不是很好,因为从纯粹的VC回报率来看,半导体回报率并不好,因为这个行业不是一件简单的事情.。 但在过去的一两年里,情况发生了变化,国家队也加入了进来.。 抓住好话说,就会有很大的机会.。 我认为这是一个相对较新的趋势. 如果没有大平台上的大规模资本和优势,我们的风险投资圈是不够的.。 然而,现在风投界出现了一个新的游戏,叫做“每一个循环手册”.。 举例来说,如果段老师想成为一个量子计算机,资金一开始会支持3000万,如果以后有新的投资者进来,我们可以在几轮融资后收回这笔钱.。 一般来说,量子计算等基础平台的投资现在不同于消费互联网或人工智能应用领域,需要有产品、流量和转化率来实现消费互联网. 人工智能的应用主要是看痛点是否得到解决,但基础平台类的投资门槛较高.。 雷:我想问一下. 姚云先生. 段明路说,现在在量子计算领域创业还为时过早,但这是一项未来的技术. 你能给学生一些关于如何为下一件大事做准备的建议吗?? 段明路:我刚才提到的15年内实现大规模量子计算,并不意味着在短期内不会在材料、人工智能等具体领域应用,这种可能性是存在的.。 谷歌、英特尔和其他公司都在这样做,这一点应该引起注意.。 史姚云:我建议的第一件事就是去读段小姐刚登广告的暑期学校.。 我认为没有人能非常准确地预测未来.。 那时我做量子计算,我从来没有想过20年后我能做什么,但我这样做是出于我自己的兴趣.。 学生应该做什么?? 第一,学习。 最后,我们应该对量子计算感到兴奋.。 十年或十五年是一个快速的时间.。 大约十年前我写了一篇关于如何用经典计算机模拟量子电路的文章. IBM和Google最近已经完成了用经典计算机模拟量子计算机的算法,这些算法都是基于我当时提出的模型.。 昨天( 4 ),我们阿里云量子实验室发表的文章也是基于这个模拟框架. 在进一步优化和使用阿里巴巴支持的双十一计算平台后,我们的模拟器可以模拟谷歌3月份宣布的未来处理器.。 我没想到会有这么大的影响,因为我有兴趣做什么.。 我想说,如果你能爱上量子计算,你很有可能成功.。 谢园:现在有没有可能开始一个量子计算的生意?? 段明路:现在是大势所趋,但到了高潮,就会有低潮. 当任何技术开始时,都会有起伏,但至少目前这是一个非常好的阶段.。 史姚云:我很高兴看到有很多初创公司.。 加快整个领域的进展,帮助我们分担风险.。 现在创业时,在转角处超车是绝对有可能的.。 如果学术界能够致力于探索新的bit设计以及纠错和容错的新原理,对业界是非常有益的.。 由于该行业正在进行大规模的工程和人力投资,因此有可能向前迈进,撞上墙壁.。 我希望国家能够支持许多独立的团队去探索各种可能性,这对整个领域和整个社会都有很大的好处.。 雷:让我简单总结一下。 首先,我们是在量子计算领域,未来是方向,但创业应从现在开始.。 第二,我们是否喜欢,是否擅长,将来是否应该同时考虑这三件事.。 当我毕业的时候,我去了百度,它还是一个小公司. 我的同学都去了像IBM这样的大公司,很多人都不想去百度.。 如果你当时加入百度,机会是很好的.。 因此,选择是非常重要的,我们必须确定未来的趋势.。 资料来源: http : / /万维网. 义田子胥. 内容? 身份证号码= 22882391
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