近年来，新兴技术变得突出。其中，量子计算具有改变我们世界的独特潜力。量子计算已经显示出有希望的证据，以令人难以置信的方式加速启发式计算。因此，在复杂的解决方案中应用量子计算来解决药物和材料发现、金融、自动驾驶汽车应用、人工智能和其他领域的问题，将对我们的生活产生重大影响。特别是，量子计算有可能放大许多人工智能应用的影响（正面和负面）

随着组织努力变得更加数字化，牢记即将到来的技术转型对于更好的规划和战略至关重要。由于这些技术进步，公司可能会从量子计算中获得真正的收益。这里是量子计算和人工智能领域应该注意的 10 件事：

在所谓的经典计算机中，位被编程为数据单元，可能的值为 1 和 0。在量子计算机中，数据单元是用量子比特（量子比特）编程的，量子比特可以同时表示一、零或零和一的组合。

一个很好的类比是电灯开关，在经典计算机中可以有一个开或关位置。使用量子计算机中的量子比特，开关可以同时具有从打开到关闭的任何位置频谱。量子比特的物理能力带来了量子计算的两个主要特征。

• 叠加。这是指量子比特同时打开和关闭的能力，或者在两者之间的某个频谱上。这种融入数据单元的不确定性和概率使系统在解决某些类型的问题方面具有强大的功能。
• 纠缠。这是连接在一起的量子比特影响彼此独立性的能力，即使它们在物理上是分开的。因此，如果我们有两个量子比特并且一个的位置发生了变化，即使量子比特被分开，另一个也会受到影响。这一特性赋予了以令人难以置信的高速移动信息的强大能力。

量子计算机有四种基本功能，将它们与当今的经典计算机区分开来：

• 质因式分解利用多维空间来探索大型问题空间，并可能彻底改变加密。
• 通过以前所未有的速度解决大型/复杂问题进行优化。
• 模拟，其中量子计算机有效地对复杂问题进行建模。
• 量子人工智能具有更快、更准确的更好算法。IBM的量子研究团队发现，与未纠缠的量子比特相比，在运行数据分类实验的量子计算机上纠缠量子比特可将错误率降低一半。

商业中的应用程序将解决复杂的问题。例如：

• 药物开发需要物质分子建模，这是众所周知的困难，因为分子中的原子以复杂的方式与其他原子相互作用。量子计算机的继承纠缠属性在这里非常合适。
• 利用量子人工智能加快训练系统的时间和准确性，例如自动驾驶汽车中的训练系统。

从金融服务、制药和医疗产品、医疗保健、能源、电信、媒体、旅游、物流和保险等，有许多行业都将从量子计算中受益匪浅。

量子计算的放大效应超越了速度和准确性。它还强调了 AI/ML 模型中存在的固有偏见。因此，容易受到算法偏见影响的应用程序（例如，在就业筛选领域、警务等）可能会变得更加严重。换句话说，量子计算可能会产生放大的负面副作用，可能会使此类应用程序在没有特殊缓解控制的情况下使用风险太大。这是任何使用AI/量子计算的人都必须在其解决方案中识别并考虑的意外影响。

人工智能当前的核心问题是它缺乏透明度和可解释性，尤其是在利用深度学习等复杂算法时。如果人工智能系统被用于直接影响生活的决策，例如法庭决定、社区的社会福利，甚至决定谁获得贷款以及以什么利率获得贷款，那么至关重要的是，该决定可以与在实践中非歧视性的有形事实联系起来。

可以理解的是，此类AI系统上的量子计算增加了复杂性，这与透明度和可解释性产生不利影响。

这项奇妙技术的一个关键缺点是它能够破解用于保护互联网和其他关键应用程序的许多防御措施。量子计算对几乎每家公司所依赖的网络安全系统构成了严重威胁。当今的大多数在线帐户密码以及安全交易和通信都通过 RSA 或 SSL/TLS 等加密算法进行保护。当前标准依赖于将大数分解为素数的复杂性。然而，这是量子计算机擅长解决的一种问题。以我们当前的标准破解密码需要一台经典计算机100年的时间，但使用量子计算机可以在几秒钟内完成。这种影响不仅限于个人帐户密码，还包括暴露私人通信、公司数据甚至军事机密。为了解决这个问题，美国国家标准与技术研究院（NIST）正在带头在全球范围内努力寻找快速且值得信赖的后量子密码学算法。NIST数学家达斯汀·穆迪（Dustin Moody）在IBM密码学会议上表示，“我们希望最终版本完全准备好并在2024年左右发布。

经典计算机在某些任务上比量子计算机做得更好(比如电子邮件、电子表格和桌面出版)。量子计算机的目的是成为解决不同问题的不同工具，而不是取代经典计算机。所以，是的，在可预见的未来，我们仍然会有我们所知道的计算机系统，或者我们目前所知道的计算机系统的一个版本。

量子技术的突破继续加速，投资不断涌入，量子计算领域的初创公司继续成倍增加。阿里巴巴、亚马逊、IBM、谷歌和微软等大型科技公司已经推出了商业量子计算云服务。

尽管量子计算作为一个概念自 1980 年代初就已经存在，但量子计算机可以处理对经典计算机来说过于复杂的问题的第一个真正证据发生在 2019 年底，当时谷歌宣布其量子计算机仅在 200 秒内解决了这样的计算。高盛（Goldman Sachs）最近宣布，它可以在短短五年内引入量子算法来为金融工具定价。霍尼韦尔预计，量子将在未来几十年内形成一个价值1万亿美元的产业。

一系列活动表明，首席信息官和其他领导者应该开始制定他们的量子计算战略，特别是在制药等影响巨大的行业。

尽管在构建不同的量子计算系统方面取得了重大进展，但我们还远未在每个组织中都拥有一个量子计算系统，更不用说在每个家庭中都拥有一个量子计算系统了。与已经筹集了数亿美元的量子计算初创公司不同，量子计算系统在未来五年内不会成为日常标准。这种延迟主要是由于仍然存在的困难，包括设计、构建和编程量子计算系统的困难，包括噪声、故障、量子相干性的丧失，当然还有与量子计算系统相关的高价格标签。

大流行给我们的生活方式带来了关键变化，包括在家工作正常化、供应链中断以及在您附近咳嗽的人的可疑表情。它还强调了半导体芯片的高需求但低供应。从技术设备到汽车，需求的增加对消费者价格产生了重大影响。随着量子计算机的出现，需求只会进一步增长，相应地影响半导体的可用性和成本。除了硬件供应限制之外，目前还没有足够的资源来训练来支持量子计算系统和整个经济生态系统。

近年来，计算技术以两种主要方式取得了进步——机器学习的突破，以开发通过经验自动改进的算法，以及对量子计算机的研究，理论上可以证明比任何超级计算机都更强大。

• 量子忆阻器。科学家们已经创造了一种称为量子忆阻器的设备的第一个原型，它可能有助于将这两个世界中的精华结合起来 - 将人工智能与量子计算相结合，以实现前所未有的功能。
• 芯片上的可扩展性/量子。在考虑量子计算时，您是否仍然想象一个大房间，里面装满了设备装置，清洁质量监视器和专门的温度控制人员？好吧，在上面放一些莎莎酱，然后递给我一杯饮料，因为最近的发展现在在芯片上有了量子计算。这项工作由剑桥量子专家Riverlanes与纽约和伦敦的数字量子公司SEEQC合作牵头。量子计算芯片具有用于工作流和量子比特管理的集成操作系统。

随着这一新计算浪潮的到来，所有垂直行业的首席信息官和领导者都有受托责任和独特的机会来掌握量子计算这一新的世界定义技术的脉搏。

虽然量子计算的广泛采用和应用似乎还有很长的路要走，但现在是MSP和其他科技公司开始对这项技术进行自我教育的时候了。