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GAITC 2020 演讲实录丨焦李成：量子学习感知与优化的挑战与思考

发布时间：2020-12-09

2020年11月20日，由中国科学技术协会主办，中国国际科技交流中心、中国人工智能学会、新加坡通商中国承办的“中新数字经济与人工智能高峰论坛”云端召开。主题报告环节，CAAI 原副理事长、西安电子科技大学华山领军教授、人工智能研究院院长焦李成教授为我们带来了《量子学习感知与优化的挑战与思考》的精彩演讲。

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焦李成

CAAI 原副理事长

西安电子科技大学华山领军教授、人工智能研究院院长

以下是焦李成教授的演讲实录：

今天我给大家汇报的是量子认知和学习，也是专门为这次做的一个报告。关键词是量子，但更重要的是学习感知与优化。

现在量子和人工智能一样，已变成了国家的战略。按照习主席“四个面向”的要求，我们也需要在国际的前沿领域去学习和做一些工作。量子涉及的东西非常多，我这次报告里和大家介绍，关于量子计算，基于量子计算的学习和感知的工作。大家都知道，现有硬件的发展有局限性。其中量子计算是采用不同的计算模式的一种途径，量子科技的发展是和量子力学计算机、信息论，包括密码等的发展离不开的。大家回忆一下，从计算机科学领域的图灵，到量子计算机，到信息的香农理论，以及量子密码理论，就可以看到它涉及的面非常广。

“量子霸权”是指某些特定的问题上量子计算机的计算能力超越了经典计算机，这涉及到芯片、控制、软件，包括云服务方方面面。不仅要存得大、算得快，更重要的是能够容错。

量子理论的发展经过了百年多的历史，从马斯克·普朗克提出“量子理论”之后，经历了100多年。就量子计算机的发展来讲，到现在有40多年的历史，1980 年就提出了“量子图灵计算机”的概念；1981年有学者提出了“量子计算机基本模型”；2009年，谷歌利用量子计算进行图像搜索研究。量子计算的发展历程很长。特别要提的是在2020年，量子硬件技术、量子计算，整个方面有了长足的进展。所以，量子也成为各国争夺的制高点。

美国也在人工智能和量子技术领域不断加强投入，制定了相应的法案，包括国家量子计划法案，旨在加强量子计算在全球的竞争力。习主席指出，我们要深刻认识推进量子科技发展的重大意义，加强量子科技发展战略布局和谋划。所以，量子计算和人工智能一样是国家战略。在国家中长期中间，量子计算被列为四个重大研究计划之一。

从我个人的理解来讲，不仅是量子表征信息的叠加、相干、纠缠；换句话说，对非线性信息的表征。另外就是它的定性、容错和指数的生长，这是量子计算技术能和其他方法互补发展的重要因素之一。所以有可能提供新的计算途径。

量子的科学问题表现出相干、纠缠、叠加，包括不可克隆这些性质，我们希望能够在量子态的空间，包括Hilbert空间中，怎么去表征、定义，包括它的完备性证明。这次我给大家汇报的，只是量子的一个方面，也就是量子的智能计算，是我们这么多年来初步做的一些工作，包括量子进化、量化机器学习、量子深度学习和量子图像处理。

传统的算法面临的问题从学习的角度来讲，第一，海量；第二，不完全数据；第三，NP-Hard问题。利用量子提高性能有几个思路。从达尔文发展到拉马克和班德文与达尔文相结合。同时从简单的竞争希望能够达到协同，从简单的记忆希望能够加上遗忘的特性。希望能够利用量子的并行，来发展、来中新数字经济与人工智能高峰论坛演讲报告学习、来优化方法。

海量数据中，用传统的基于自然梯度的算法存在的有效性问题，包括它的NP-Hard的问题、学习能力问题、结构逼近的问题，我们该怎么做？也是量子学习的办法和量子并行优化的方法，能够应用于海量的数据挖掘，包括复杂影像处理的基本问题。所以，量子计算具有叠加、相干、纠缠、并行的特性，但是能否利用这些特性找到好的表征办法，以及并行容错加速的计算办法，是需要解决的首要问题。

应该说，量子智能算法发展经过了一个长长的历程，量子是从1980年被提出来的，量子算法90年代初就有了。90年代量子的大数分解算法，以及到1996年的量子搜索算法，我们在2000年之前曾经提出了量子进化的算法，到后来把量子用在了聚类、退火、进化聚类、粒子群、免疫、多目标优化、图像分割、社区检测，量子的小波变换，到现在的量子神经网络；在大家可能不太热衷的时候，我们一直在这个领域做这样的工作，到现在也有20多年历史。2020年我们发表了一篇量子优化和量子学习的长篇综述，大家可以参考。

我们的工作包括各种量子算法的提出、量子检测算法的提出、量子函数优化算法的提出、量子图像的处理等。所有的这些在一步一步，在改进学习和认知性能的道路上，我们一直在做着探索。同时，把量子和免疫结合起来，提出了量子免疫计算的算法。这个工作在国际上是第一个提出来的，主要的特性就是给出了相应的算法，把免疫的容错和量子的并行结合起来，理论上不仅证明了它的收敛性，在实际的应用中也得到了好的结果。

我们把量子免疫用在了多目标的学习上，更重要的是在不同的尺度上实现了竞争与协同的有机结合，并用于解决大规模的组合优化问题，以及聚类问题，实现了自动聚类。所以我们可以在10万级和百万级相应的数据上，得到了目前国际上最好的结果。

我们一直在做图像，要把量子自动化的方法用在图像处理上，这在解决先验信息缺乏、计算量庞大、自适应性弱和抗噪能力差的问题中得到了很好的效果；同时，用在了网络架构搜索，以及图像的检测等方面。

我们几位博士在量子神经网络电路设计方面也做了相应的工作，实现了量子的剪辑和加速。我们在科学出版社出版了《量子计算、优化与学习》国内首部专著；同时出版了《量子计算智能》，总结了我们过去的工作，可以用作教材。而且把协同进化计算和多智能体系相结合起来，实现了竞争和协同的统一。2020年又出版了基于脑计算和自然计算的学习计算优化的专著，系统地总结了自己的工作。从1990年我们出版了第一部《神经网络》专著，到2017年出版深度学习国内的第一部专著，到现在出版了系列的教材，解决了研究生和本科生急需的问题；同时这些教材也得到了国内的广泛好评，我们在人工智能领域得到了三个国家自然科学二等奖。

我们的学生在国际国内各项竞赛中也取得好的成绩，获得多项冠军、亚军、最佳论文和优秀算法设计大赛冠军。我们在量子智能优化与学习、量子并行网络结构优化，以及量子智能高性能计算平台上做了一些工作，但我想说的是，这是万里长征刚刚开始的第一步，所有这些工作，量子与人工智能的结合刚刚开始，量子的应用也刚刚开始，“量子科学 +X”怎么去实现0到1的创新？还需要好好的去谋划。

毛主席在延安时，他的初心、使命、担当、谋划、责任，是在这样艰苦环境下做出来的；今天习主席给我们提出的“四个面向”，发展量子技术和人工智能等。我们要坚持“四个面向”，发展量子科技和人工智能，同样要服务国家大局、服务西部大开发、服务国家的战略；既要培养人才，更要勇闯无人区，敢做领头雁，做一些扎实的工作，而不是浮在表面上。

（本报告根据速记整理）

CAAI原创 丨 作者焦李成教授

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