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量子计算机为什么能比常规计算机强大这么多？因为普通计算机只能按照时间顺序一个个地解决问题，而量子计算机却可以同时解决多个问题。传统计算技术可以比作在图书馆中看书，一次看一本；而与之相比，量子计算技术则是一次读完整个图书馆。这就是量子计算的逆天力量。
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利用量子计算的超快计算速度，人工智能研究人员可以开发更智能、反应更灵敏的学习系统。
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有专家认为量子计算将在30年内带来像欧洲工业革命一样的巨变，超强的计算力将提供更加精准的天气预报，大幅提升新药开发的效率，提升调度效率化解交通拥堵，提高国土安全情报分析能力，提供安全的加密通信，应付太空望远镜获得的更多数据……
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2001年，IBM发表文章说：“在未来的几十年里，量子计算机很可能会走出科幻小说与科研实验室（主要在IBM），进入实际应用。”仅仅过了15年，2016年5月，IBM的研究团队就首次将该公司的量子计算机接入云端服务向大众公开，并且IBM希望几年之内就能开发出可用于量子计算机的实验芯片。
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2016年8月，英国网络量子信息技术中心的科学家已经将量子逻辑门的精度提升到了99%，这一精度已经达到了实际构建一台量子计算机所需的理论精度基准。同月，中国量子计算机研发也取得突破性进展，中国科技大学量子实验室成功研发了半导体量子芯片和量子存储。量子芯片相当于未来量子计算机的大脑，研制成功后可实现量子计算机的逻辑运算和信息处理，量子储存则有助于实现超远距离量子态量子信息传输。
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除了追求单个机器计算能力的不断进化，人工智能要实现强算力还需要依靠云端的服务器集群，即云计算。仅仅依靠单一处理器性能的提升无法应对增长更快的数据量，而且当数据量提高一万倍时，计算量通常会增加几十万倍甚至上亿倍。就算少量超级计算机能搞定这样庞大的计算量，它的价格也不具备普及性。因此，要将一个大的计算任务分到很多台便宜的处理器上去做并行计算，这就是云计算的重大意义。
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阿尔法狗的计算能力比1997年战胜世界围棋冠军的“深蓝”强大了3万倍，但它不会拥有“深蓝”如房子般的体积，它只是在“云端”的一个无形的系统，它的处理需求会被分配给一个或多个数据中心里的N台计算机中，这就是云计算的魅力所在。
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智能机器的可怕在于，它们的脑子可能是数据中心后的几万台甚至上百万台的服务器。比如智能无人驾驶需要大量导航数据，而这些数据是托管在基于云计算技术的远程服务器里的。
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云计算平台可以划分为三类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储兼顾的综合云计算平台。
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信息的储存能力和处理效率是衡量文明发达程度的重要指标。
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在远古时期，背诵史诗的民间艺人承担着储存关键信息的功能，后来各民族发展出了文字和印刷术，信息储存能力得以大幅提升；九九乘法表和算盘则是用来提升信息处理效率的。
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到了信息社会，信息储存变得十分廉价了，大家想想自己的电脑硬盘能装下多少电子书就知道了；摩尔定律、量子计算则是大幅提升信息处理效率的，因此计算机革命必然会加快人类文明的发展速度。
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云计算技术既能提升信息储存能力，也能提升信息处理效率，因此可以大幅推动人工智能的发展，堪称人工智能的“大脑”。过去仅训练深度神经网络模型对某一物体的认知就要花费近一年时间，而现在这个时间被缩短到几天内。通过云计算技术，“谷歌大脑”能在上百万台的计算机上做神经网络，海量的计算能力让人工智能变得非常聪明，可以处理很多的智能问题。
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总之，人工智能的“智力”水平将随着计算力的快速提升而持续进步。
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三大能力：人工智能全面挑战人类智能
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人工智能继承了传统机器的优势，有着超级旺盛的精力，全年无休也不会感觉“身体被掏空”，是任劳任怨的劳动模范，管理起来很省心。
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人工智能也继承了传统机器的强悍记忆力，人类不可能记住一千万张人脸，但人工智能记一亿张人脸都不在话下——全世界的罪犯都会痛恨这样的记忆力。
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在很多工作中，记忆力大有用武之地。当我们进入一个大型超市，向员工询问某件商品的具体摆放位置时，他们可能想上半天才给出答案，但对一个机器人售货员来说，这都不是事儿。美国的Orchard Supply Store雇用了一个名叫OSHbot的机器人员工，它的大脑内置了GPS导航技术，并且存储有整个商店的地图索引，顾客们都很喜欢向它询问货物的位置。
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除了继承旺盛精力和超强记忆力，人工智能还发展出了三大新能力：
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一是感知力，如视觉、听觉、触觉、温度体感等；
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二是判断力，包括推理、规划、预测、决策等高级智能行为；
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三是进化力，单个人工智能的进化力已经很惊人，它们还具有人类永远无法企及的集体进化能力，这将使人工智能的感知力和判断力持续而快速地提升，能从事越来越多的体力和脑力劳动。
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机器“活了”：能看见和听见世界
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人工智能在很多任务中的感知效果已经和人类基本相当了，在一些领域甚至大幅超过了人类。
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比如计算机的图像识别能力取得了飞速进展。ImageNet是视觉识别领域一年一度的“奥赛”，谷歌创造的世界最高纪录是4.82%——人眼辨识错误率大概为5.1%。人工智能对图像识别的能力不仅超越了人类，而且这种识别不会疲劳。
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