利用光子的量子技巧可以提高机器学习的速度

机器学习是一种用来训练人工智能的过程，可能需要非常长的时间，但是量子技巧可以大大加快涉及光子粒子的任务的速度。

在强化学习中，一个算法一遍又一遍地处理同一个问题，只有当它得到正确答案时才会得到数字奖励。这个过程教会它在以后遇到类似的问题时更快地找到正确的答案。

现在奥地利维也纳大学的Valeria Saggio和她的同事们已经加入了一个量子扭曲来加速这个过程。他们做了一个实验，让光子穿过波导，最后进入四种可能的状态之一。他们让人工智能负责确保光子最终处于一种特定的状态，并以此作为奖励。

在这个实验的经典版本中，如果没有任何附加的量子效应，人工智能一次只能将光子移动到一个特定的状态，当它做出正确的猜测时就会得到奖励。然而，在量子实验中，人工智能可以将光子置于多个状态的叠加状态。这使得它能够在对目标状态进行最后的经典猜测之前缩小正确答案的范围。

萨吉奥说：“假设你有一个机器人站在十字路口，这个机器人有两个选择——它可以向左走，也可以向右走。”。“如果机器人向右走，它不会得到奖励，但是如果它向左走，它会得到奖励。在下一轮，它向左转的概率将增加。”

这是实验的经典版本，但量子版本允许它在每次猜测时同时向左和向右移动，在它学会总是向左移动之前，需要的猜测要少得多。这一策略将人工智能的学习时间缩短了63%，从270次猜测缩短到了100次。