来自 IBM 研究院和 Raytheon BBN 的科学家演示了最早被证实的示例之一，以证明量子计算机相较经典计算机的优势。
通过探查一个包含未知位串的黑盒，他们展示了仅仅几个超导量子位，就能比如今的经典计算机更快且更高效地发现隐藏的位串。他们的研究已在《自然量子信息》中的论文“机器学习中的量子优势演示”中发表。
图注：量子计算机与经典计算机黑盒
仅使用一个包含 5 个超导量子位的处理器，量子算法就能一致地确定位序列，而所用计算步骤只是经典（非量子）算法的 1/100，而且对噪音的容忍度也比经典（非量子）算法更高。
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与量子和经典处理器之间以前所作的任何正面比较相比，这次的差距大得多。“在某种程度上，量子算法胜在只询问正确的问题。经典计算机就像是在黑暗中蒙着眼蹒跚而行，而量子方法能迅速找准正确的解决方案，”IBM 研究院量子计算科学家 John Smolin 说。
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Raytheon BBN 的团队设计了一个黑盒，只需按下一个按钮，它就会为经典计算和量子计算生成一个包含隐藏模式（比如 0010）的位串。经典计算机逐个检查每一个位。每个结果提供的隐藏位串的信息极少，而且经典计算机在确定完整答案之前要查询黑盒许多次。
量子计算机采用了量子算法，以一种与经典方式不同的方式来测量输出。量子计算机能提取量子相位中隐藏的信息——而经典算法对此信息一无所知。然后像平常一样测量这些位，只需大约一半的时间，就能立即读出隐藏的位串。
信息与计算
这次位串挑战的目标是寻找缺失的信息，不是经典计算机与量子计算机之间的计算能力比较。正因如此，研究中使用的量子处理器（仅有 5 个量子位）能通过比经典计算机更少的查询来找到一个未知位串。
这是机器学习的一种特定类型：在给定某个领域的间接或噪音信息的情况下，计算机尝试了解该领域。
随着隐藏位串的规模增大，不仅是查询数量，经典计算机寻找隐藏位串所需的计算工作量也变得更大。终有一天，拥有 100~200个量子位和足够大量子体积（Quantum Volume）的量子计算机能够找到一个非常复杂的位串，使宇宙中最强大的（非量子）超级计算机也没有足够时间来找到答案。
图注：Quantum Volume
大家可以点击阅读原文，在 IBM Quantum Experience 上了解这个黑盒实验中使用的算法，以及其他许多算法。
对量子感兴趣的开发人员还可以在 Github 上试用IBM公司的量子计算的 API。
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