英國劍橋2020年12月11日 /美通社/ -- Cambridge Quantum Computing（劍橋量子計算公司，CQC）今日宣布，其在“意義感知”量子自然語言處理（QNLP）取得的早期發(fā)展基礎(chǔ)上，確立QNLP是本征量子，相對傳統(tǒng)計算機具有近期優(yōu)勢。

自然語言處理（NLP）處于當今人工智能技術(shù)發(fā)展的最前沿，可以說是該領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的子領(lǐng)域之一。對于傳統(tǒng)計算機，“意義感知” NLP仍遙不可及。

而量子硬件的不斷發(fā)展和量子算法實現(xiàn)的顯著改進意味著，我們正即將跨入一個全新的時代，屆時量子計算機或能以合理資源量重復(fù)執(zhí)行無法在傳統(tǒng)計算機上完成的重要日常任務(wù)。

在arXiv（電子預(yù)印本科技文獻庫）上發(fā)布的多篇論文中，CQC的科研人員以量子計算機科研人員熟悉的表達方式，提供了near-term QNLP研究的概念和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。其中，基礎(chǔ)論文通過一般性數(shù)學(xué)工具，以說明文文體撰寫。

牛津大學(xué)Bob Coecke教授及其團隊力求規(guī)范地將語義與豐富的語言結(jié)構(gòu)（尤其是語法）結(jié)合，他們證明了量子計算機可以實現(xiàn)“意義感知”的NLP，從而將QNLP確立為本征量子，達到量子系統(tǒng)模擬水準。此外，用于在量子硬件（變分量子電路）上進行傳統(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QNLP非常友好。

CQC的團隊先前已確立QNLP任務(wù)量子加速機制，并以諸多方式展示NLP的潛在量子優(yōu)勢，包括通過算法加速機制應(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），通過利用巨大量子態(tài)空間容納復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)，以及通過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)表的實驗論文中，CQC詳細描述了其如何首次實現(xiàn)在兩臺高級IBM量子計算機上運行NLP任務(wù)。作為IBM Quantum Network的樞紐之一，CQC有權(quán)限訪問上述兩臺計算機。句子被實例化為參數(shù)化量子電路，單詞含義則被編碼為量子態(tài)。CQC科研人員忠實地將語法結(jié)構(gòu)作為糾纏運算進行硬連線，對其進行了清晰的考慮，這即使在主流NLP中也不常見。這使得CQC的QNLP方法對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)出實實在在的可擴展前景。

“CQC在量子自然語言處理領(lǐng)域取得的進展，是我們的眾多合作伙伴利用對IBM量子系統(tǒng)的訪問權(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是本征量子的首個證據(jù)，意味著量子計算機可以在這個領(lǐng)域有所作為，而且從長遠來看，它可能比傳統(tǒng)方法更好?！?“我們相信這是NISQ時代發(fā)表的最重要的基礎(chǔ)論文之一，它證明了這樣一個事實，即NLP最終能以意義感知的方式實現(xiàn)?！?/p>

牛津大學(xué)Coecke教授團隊的Konstantinos Meichanetzidis、Giovanni de Felice和Alexis Toumi為該論文作出了貢獻?？梢酝ㄟ^以下鏈接在arXiv上找到上述論文：

基礎(chǔ)論文鏈接請見這里

實驗結(jié)果論文請見這里