《福布斯》最近的一篇文章引起了量子社区的骚动——我甚至不确定什么是骚动。

这篇题为《量子人工智能比你想象的更接近》的文章声称，量子人工智能迫在眉睫，它的变革力量很快就会实现。

虽然保持热情很重要，对量子人工智能的可能性感到兴奋是完全可以理解的，但从历史上看，科学进展，特别是人工智能的进展，无论是短时间还是长时间，都是有问题的，忘记了预测量子人工智能进展。

我们将尝试用一些真正的挑战来打破关于量子人工智能即将到来的争论，这些挑战可能会缓和“比你想象的更接近”的预测。

首先，人工智能的发展速度虽然令人印象深刻，但并不完全取决于处理能力。人工智能还需要大量的数据进行训练，而能够利用量子计算的算法的开发仍处于起步阶段。人工智能将被量子计算“增压”的概念假设量子计算机很快就能高效运行这些算法，但目前情况并非如此。

此外，量子计算机擅长解决特定类型的问题，但在所有任务上，它们并不是普遍优于经典计算机，也不被期望优于经典计算机。因此，量子计算对人工智能的变革性影响可能比所暗示的广泛革命更微妙、更专业。

也许生成人工智能引发了一些兴奋。事实上，生成人工智能已经绝对展示了非凡的能力，但其实际应用仍在探索和理解中。技术史上到处都是创新的例子，这些创新承诺会彻底改变世界，但却在其中找到了一个更温和的位置。这并不是低估量子人工智能的潜力，而是承认它融入社会和商业结构的时间往往比最初的预测要长，也更复杂。

至于量子计算，尽管已经取得了长足的进步，但它仍然是一项在很大程度上是实验性的技术，还没有准备好广泛的实际应用。量子计算机容易出错，并且需要难以维持的条件，例如极低的温度。它们的运营成本也非常昂贵和复杂，这可能会在短期内限制它们的可访问性和融入主流商业运营。换句话说，要实现量子人工智能，我们只需要量子。

让我们超越技术障碍。在采用新技术的过程中，伦理、法律和社会经济因素也发挥着重要作用。量子人工智能的影响不仅与技术能力有关，还与治理、信任和可访问性有关。

科学经常被夹在愤世嫉俗和炒作之间，这当然不意味着对量子人工智能前景的全盘否定。量子人工智能的潜力是存在的，科学家和企业家正忙于将其付诸实践。机器学习现在确实可以为量子计算带来好处。例如，科学家们正在使用机器学习技术来寻找新的量子算法并优化量子运算。研究人员还使用机器学习来改进量子计算的纠错。

能否在缩短时间方面取得突破？大多数人没有看到大型语言模型的突破潜力，因此不应排除科学飞跃的可能性。

然而，尽管量子计算加速人工智能的潜力确实是一个迷人的前景，但认识到量子技术的现状至关重要。到目前为止，他们还没有准备好在未来十年内推动一场新的计算革命；相反，它们代表了一个长期的理想目标。研究界仍在努力解决如何使量子计算机可靠、可扩展并适用于广泛应用的基本问题。

我们可以希望量子人工智能比我们想象的更接近，但我们可能应该认为它没有我们希望的那么接近。