相关新闻Google 量子计算梦：10 年后机器学习全部量子化
如何看待谷歌物理学家 John Martinis 宣称十年后机器学习将全部量子化？
Summer Clover
John Martinis 是 UCSB 的教授（不要叫谷歌物理学家了吧听起来好奇怪啊……），是业内非常厉害的量子计算机专家。和大多数量子算法专家不一样，他的特长是 Make，把机器造出来。
Martinis 的确开了个地图炮，「机器学习算法真的是一种愚蠢的做法」。确实有一点在座的各位都是垃圾的意思... 可能是因为他的确觉得传统机器学习在量子机器学习前不堪一击。
不过，他真的没有说「我预测，在 10 年内最后只会剩下量子机器学习——你再也不用传统的方式来工作了。」这句话是 Google 的 Neven 说的。而 Martinis 教授的回应是，「我喜欢这一点，但实现它挺难的，他（Neven）可以用嘴说，但我必须建立并实现这一想法。」
所以结论就是，一个利益相关的非量子计算机专家 Neven 放了个嘴炮，Martinis 教授做了谨慎回应。
正如 Martinis 老师委婉的回应所说，「十年后机器学习将全部量子化」这件事非常非常困难。「十年后 Google 的机器学习将全部量子化」都非常困难。「十年后 Google 有一个商业机器学习系统量子化了」的可能性才稍微大一点。
导师的第一篇量子机器学习文章是在 年。那个时候机器学习领域顶会的审稿人还根本没人懂这些工作的意义。以至于一篇文章拖了大半年才发表出去。这个领域的发展绝对没有 Neven 说的那么完善和顺利。
量子学习会让很多应用性质机器学习知识变得没有太多用处。很多技术的半衰期是非常短的。没有一个确定的目标就盲目追逐新技术会让人疲于奔命。
但是统计学习理论、凸优化、概率论这些数理知识是永远不会过时的。这些知识的半衰期远远超过人类的寿命了。量子学习理论也是在统计学习基础之上构建的。
量子机器学习是一个很困难的领域。需要在统计学习和量子理论都有一定程度积累。作为工程师还没有必要跳进来。真正商业化时一定可以封装成码农也能调用的包的。MSR 已经在干这件事了。
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