前言

據福布斯雜志報道，我們每天能產生2.5EB（約合10億GB）數據，這相當于25萬個美國國會圖書館或500萬臺筆記本電腦記錄的內容。我們有32億個全球互聯網用戶，他們每分鐘在Pinterest上發布9722個Pin，在Twitter發布347222條消息，在Facebook上留下420萬個“點贊”，我們還通過拍照和視頻、保存文件、打開賬戶等行為產生其他大量數據。

我們正處于傳統計算機數據處理能力的極限，而數據卻依然在不斷增長。雖然摩爾定律（Moore’s Law）預測集成電路上的晶體管數量每隔兩年就會翻一番，但自1965年這個術語出現以來，事實證明它具有很強的彈性。隨著技術的進步，這些晶體管現在的體積越來越小。正因為如此，業界領導者們展開了激烈競爭，看誰能首先要推出一款比現有計算機更強大的量子計算機，來處理我們每天產生的所有數據，并解決日益復雜的問題。

量子計算機能快速解決復雜問題

當這些行業領袖成功地制造出商業上可行的量子計算機時，那么這些計算機就有可能在幾秒鐘內完成龐大的計算量，這些任務可能需要傳統計算機花費數千年時間才能完成。今天，谷歌宣稱已經擁有這樣一種量子計算機，據說它的速度比當今任何一種計算系統都快1億倍。如果我們能用它處理生成的大量數據并解決非常復雜的問題，那將是至關重要的。成功的關鍵是把現實世界中的問題轉化為量子語言。

我們生成的數據集的復雜性和增長規模遠比計算技術進步快得多，因此對我們的計算結構造成了相當大的壓力。雖然今天的計算機難以解決或無法解決某些問題，但這些問題預計將被量子計算機在幾秒鐘內破解。據預測，人工智能（AI），尤其是機器學習，可以從量子計算技術的進步中獲益，而且還會繼續持續下去，即使是在完整的量子計算解決方案出現之前。量子計算算法使我們能夠增強機器學習的能力。

量子計算機將優化解決方案

量子計算將促進數字革命的另一種方式是，我們能夠對數據進行采樣，并優化我們遇到的各種問題（從組合分析到最佳遞送路線等），甚至能幫助確定每個人的最佳治療方案和醫療方案。

我們正處在大數據增長的關鍵點上，我們已經改變了我們的計算機架構，這就需要用不同的計算方法來處理大數據。它不僅規模更大，而且我們要解決的問題也變得不同。量子計算機更能有效地解決連續性問題。他們給予企業甚至消費者做出更好決策的能力，而這正是說服企業在新技術方面投資所需要的。

量子計算機可以識別大數據集中的模式

預計量子計算將能夠搜索非常大的、未排序的數據集，以非常快的速度發現模式或異常。量子計算機可以同時訪問數據庫中的所有條目，從而在幾秒鐘內識別出這些相似點。雖然這在理論上是可能的，但它只發生在一個并行的計算機上，并且只能以一個接一個的方式查看每個記錄，所以它花費了大量的時間，并且取決于數據集的大小，它可能永遠不會成為現實。

量子計算機可以幫助整合不同數據集的數據

此外，由于可被用于整合不同的數據集，量子計算機有望獲得巨大突破。雖然這在沒有人類介入的情況下可能是困難的，但是人類的參與將幫助計算機學會如何在未來整合數據。因此，如果有不同獨特模式的原始數據源，并有研究團隊想要比較它們，那么在數據被比較值錢，計算機就必須理解模式之間的關系。為了實現這個目標，需要在分析自然語言的語義方面取得突破，而這正是AI面臨的最大挑戰之一。然而，人類可以提供輸入，然后對未來系統進行訓練。

最終，量子計算機將允許快速分析和整合龐大的數據集，這些數據集將改進和改變我們的機器學習和AI能力。