英國(guó)劍橋2020年12月11日 /美通社/ -- Cambridge Quantum Computing（劍橋量子計(jì)算公司，CQC）今日宣布，其在“意義感知”量子自然語(yǔ)言處理（QNLP）取得的早期發(fā)展基礎(chǔ)上，確立QNLP是本征量子，相對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)具有近期優(yōu)勢(shì)。
自然語(yǔ)言處理（NLP）處于當(dāng)今人工智能技術(shù)發(fā)展的最前沿，可以說(shuō)是該領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的子領(lǐng)域之一。對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)，“意義感知” NLP仍遙不可及。
而量子硬件的不斷發(fā)展和量子算法實(shí)現(xiàn)的顯著改進(jìn)意味著，我們正即將跨入一個(gè)全新的時(shí)代，屆時(shí)量子計(jì)算機(jī)或能以合理資源量重復(fù)執(zhí)行無(wú)法在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)上完成的重要日常任務(wù)。
在arXiv（電子預(yù)印本科技文獻(xiàn)庫(kù)）上發(fā)布的多篇論文中，CQC的科研人員以量子計(jì)算機(jī)科研人員熟悉的表達(dá)方式，提供了near-term QNLP研究的概念和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。其中，基礎(chǔ)論文通過(guò)一般性數(shù)學(xué)工具，以說(shuō)明文文體撰寫。
牛津大學(xué)Bob Coecke教授及其團(tuán)隊(duì)力求規(guī)范地將語(yǔ)義與豐富的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)（尤其是語(yǔ)法）結(jié)合，他們證明了量子計(jì)算機(jī)可以實(shí)現(xiàn)“意義感知”的NLP，從而將QNLP確立為本征量子，達(dá)到量子系統(tǒng)模擬水準(zhǔn)。此外，用于在量子硬件（變分量子電路）上進(jìn)行傳統(tǒng)數(shù)據(jù)編碼的領(lǐng)先中等規(guī)模帶噪聲量子（NISQ）范例使得NISQ對(duì)QNLP非常友好。
CQC的團(tuán)隊(duì)先前已確立QNLP任務(wù)量子加速機(jī)制，并以諸多方式展示NLP的潛在量子優(yōu)勢(shì)，包括通過(guò)算法加速機(jī)制應(yīng)用于搜索相關(guān)或分類任務(wù)（NLP中最主要的任務(wù)之一），通過(guò)利用巨大量子態(tài)空間容納復(fù)雜的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)，以及通過(guò)新穎意義模型充分利用密度矩陣。
在隨基礎(chǔ)論文一并發(fā)表的實(shí)驗(yàn)論文中，CQC詳細(xì)描述了其如何首次實(shí)現(xiàn)在兩臺(tái)高級(jí)IBM量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行NLP任務(wù)。作為IBM Quantum Network的樞紐之一，CQC有權(quán)限訪問(wèn)上述兩臺(tái)計(jì)算機(jī)。句子被實(shí)例化為參數(shù)化量子電路，單詞含義則被編碼為量子態(tài)。CQC科研人員忠實(shí)地將語(yǔ)法結(jié)構(gòu)作為糾纏運(yùn)算進(jìn)行硬連線，對(duì)其進(jìn)行了清晰的考慮，這即使在主流NLP中也不常見(jiàn)。這使得CQC的QNLP方法對(duì)NISQ特別友好。隨著量子硬件質(zhì)量的提高，這種新穎的QNLP模式展現(xiàn)出實(shí)實(shí)在在的可擴(kuò)展前景。
“CQC在量子自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域取得的進(jìn)展，是我們的眾多合作伙伴利用對(duì)IBM量子系統(tǒng)的訪問(wèn)權(quán)限將量子信息處理的前沿推向新的重要應(yīng)用領(lǐng)域的令人鼓舞的樣例之一?！?IBM量子網(wǎng)絡(luò)總監(jiān)Anthony Annunziata表示。
CQC首席執(zhí)行官Ilyas Khan表示：“這是NLP是本征量子的首個(gè)證據(jù)，意味著量子計(jì)算機(jī)可以在這個(gè)領(lǐng)域有所作為，而且從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，它可能比傳統(tǒng)方法更好?！?“我們相信這是NISQ時(shí)代發(fā)表的最重要的基礎(chǔ)論文之一，它證明了這樣一個(gè)事實(shí)，即NLP最終能以意義感知的方式實(shí)現(xiàn)?！?/p>
牛津大學(xué)Coecke教授團(tuán)隊(duì)的Konstantinos Meichanetzidis、Giovanni de Felice和Alexis Toumi為該論文作出了貢獻(xiàn)?？梢酝ㄟ^(guò)以下鏈接在arXiv上找到上述論文：
基礎(chǔ)論文鏈接請(qǐng)見(jiàn)這里
實(shí)驗(yàn)結(jié)果論文請(qǐng)見(jiàn)這里
