量子人工智能与人工智能的区别在于量子人工智能是基于量子计算的计算机程序，得益于量子计算的计算优势，量子人工智能可以实现传统计算机无法实现的结果。
量子人工智能是如何工作的？
1、将量子数据转换为量子数据集
量子数据可以表示为一个多维数字数组，称为量子张量。
2、选择量子神经网络模型
基于对量子数据结构的了解，选择量子神经网络模型。目的是执行量子处理，以提取隐藏在纠缠状态中的信息。
3、获取量子态样本
量子态的测量以样本形式从经典分布中提取经典信息。这些值是从量子态本身获得的。
4、评估经典神经网络模型
将量子数据转换为经典数据，因此使用深度学习技术来学习数据之间的相关性。评估成本函数、梯度和更新参数的其他步骤是深度学习的经典步骤。这些步骤可确保为无监督任务创建有效模型。
人工智能中应用量子计算的可能性
研究人员对量子人工智能的近期现实目标是创建性能优于经典算法的量子算法并将其付诸实践。
1、用于学习的量子算法
开发用于经典学习模型的量子泛化的量子算法。它可以在深度学习训练过程中提供加速和改进。量子计算对经典机器学习的贡献可以通过快速呈现人工神经网络权重的最优解集来实现。
2、决策问题的量子算法
经典决策问题是根据决策树制定的。达到解决方案集的一种方法是从某些点创建分支。但是，当每个问题都过于复杂而无法通过不断地一分为二来解决时，这种方法的效率就会降低。而量子算法可以比随机游走算法更快地解决由多个决策树表示的问题。
3、量子搜索
大多数搜索算法都是由传统计算机程序设计。而量子计算机可以比经典计算机更快地解决这个问题。由量子计算驱动的人工智能有望用于加密等近期应用。
4、量子博弈论
经典博弈论是一种在人工智能应用中广泛使用的建模过程。该理论向量子场的延伸就是量子博弈论。它可以成为克服量子通信和量子人工智能实施中的关键问题的有前途的工具。
