「商業(yè)量子計算機」將會改變網(wǎng)絡安全、人工智能......

原標題：量子計算將如何改變世界？

不論是Google、微軟、IBM，還是世界各地的政府都對量子計算機的研發(fā)都進行了大量的投入，指望著它能處理傳統(tǒng)計算機難以解決的問題，進而改變世界。

量子計算機對每個行業(yè)都有沖擊，它會改變我們經(jīng)商的方式、保護數(shù)據(jù)的安全、如何應對疾病、發(fā)明新材料、以及解決健康和氣候問題等等。

伴隨著商業(yè)量子計算機研發(fā)的競爭加劇，我們今天從幾個方面來介紹一下量子計算將如何改變世界。

網(wǎng)絡安全

一旦量子計算機得到普及，網(wǎng)絡安全問題就會出現(xiàn)好與壞的方面。壞的一面是我們目前的數(shù)據(jù)加密策略將因過時而被淘汰。目前，大多數(shù)網(wǎng)絡安全問題的解決方案都依賴這樣一個事實：計算機遇到大量數(shù)據(jù)時，需要耗費非常長的時間來“破解代碼”。然而，量子計算機則能非?？焖俚奶幚磉@些信息，使我們的計算機、金融機構(gòu)和私人信息變得脆弱。好的方面是，我們已經(jīng)開展了大量工作來研發(fā)量子加密技術(shù)，例如量子密鑰分配，它是一種需要密鑰來解密消息的超級安全的通信方法。借助于量子力學的獨特性質(zhì)，保證了如果信息一旦被截獲，便沒有人可以再讀取它。

人工智能

信息處理對改進機器學習至關(guān)重要，而量子計算機在完成這項任務上堪稱完美。量子計算機可以分析大量數(shù)據(jù)，為人工智能機器提供提高性能所需的反饋。量子計算機能夠比傳統(tǒng)計算機更有效地分析數(shù)據(jù)以提供反饋，因而縮短人工智能機器的學習曲線。就像人類一樣，由量子計算機提供洞察力的人工智能機器可以從經(jīng)驗和自我糾錯中進行學習。量子計算機將幫助人工智能擴展到更多的行業(yè)，更快的讓技術(shù)變得更加直觀。

藥物研發(fā)

為了研發(fā)有效藥物，化學家需評估分子、蛋白質(zhì)和化學物質(zhì)之間的相互作用，來檢查藥物是否會改善某些問題或治愈疾病。由于需要分析的組合非常多，會耗費大量的時間和人力。由于量子計算機可以同時檢測多種分子、蛋白質(zhì)和化學物質(zhì)，因此化學家可以更快地確定可行的藥物選擇。另外，有一些藥物在試驗階段就被中斷研究，即便它們可能對少數(shù)群體有效。而量子計算能讓對個人進行的基因排序和分析，比現(xiàn)在使用的方法更加快捷，因此能促進個性化藥物的發(fā)展。

改善天氣預報和氣候變化預測

即使借用高級尖端的工具，天氣預報仍然有猜測的成分。只要問問任何一個沒有預警下遇到暴風雨、或準備好迎接暴風雪卻只看到陣雪的人就知道。因為量子計算機可以一次性分析所有的數(shù)據(jù)，讓氣象學家能更好地了解惡劣的天氣會何時降臨，從而對人們發(fā)出預警，挽救生命和財產(chǎn)。英國國家氣象局已經(jīng)投資研究量子計算技術(shù)，用來幫助改善氣象預測。我們還能對人類會如何影響氣候得到更深入的了解，因為量子計算機將能幫助我們建立更好的氣候模型。我們越早知道事情將如何變化，就能更好做好準備，來應對氣候變化及其產(chǎn)生影響。

交通管制

無論是在空中還是在地面上，量子計算機都有助于簡化交通控制。它們將能快速的計算最優(yōu)路線，從而實現(xiàn)高效的調(diào)度，減少交通擁堵。同樣，這種性質(zhì)也使得量子計算機在優(yōu)化供應鏈、空中交通管制、汽車客運以及物流方面非常高效有力。

解決整體問題

量子計算機在處理問題時是一次性的針對整體，而不是像傳統(tǒng)計算機一樣一點一點的排除問題。這為許多行業(yè)的發(fā)展，小到金融服務、大到國家安全等各個領(lǐng)域，打開了大門。

量子計算機公司D-Wave系統(tǒng)公司的聯(lián)合創(chuàng)始人 Eric Ladizinsky 在WIRED 2014年會議上發(fā)表演講時，最好的解釋了普通計算機和量子計算機之間的差異。他說，想像這樣一個情境：你有5分鐘的時間在美國國會圖書館的5千萬本圖書中找到在某一頁寫有X的一本書。在這種情況下，你就是一臺普通的電腦，你永遠都無法找到X。但是，如果有5千萬個平行現(xiàn)實，每一個現(xiàn)實中的你可以閱讀一本不同的書，就能找到X，這就像是量子計算機。量子計算機將你變成5千萬個版本的你自己，使工作完成得更快速、更輕松。

量子計算機能提供我們解決那些超越傳統(tǒng)計算機功能的復雜問題的能力。我們正在走向一個全新的物理學領(lǐng)域，其本質(zhì)就是我們還未曾想過的新發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)新和解決方案。

來源：原理（ID:principia1687）

作者：Bernard Marr

編輯：IPRdaily 趙珍  /   校對：IPRdaily   縱橫君

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