當提到「量子」和「計算」這兩個術語時，人們很容易想到像《星際爭霸戰》這樣的科幻劇目。量子計算透過利用疊加、干涉和糾纏的集體特性快速執行計算。慶幸的是，大多數人不需要關心細節，他們只需要知道：量子運算意味著更快的資料存取和更安全的網路。
對於儲存的每一個文件、點擊的連結和拍攝的每一張照片，人們都是資料的創造者和消費者。而全球每天至少產生2.5EB的數據。大量資料為人工智慧使用的有效機器學習提供了基礎；演算法消耗的資訊越多，預測或決策就越成功。然而，指數增長和查詢複雜性的增加需要量子計算提供的速度和穩定性。
人工智慧是一種基於大數據的通用技術。透過分析資料集，人工智慧可以識別模式並預測事件。在過去，改善人工智慧的瓶頸是收集和儲存資料的成本。如今，面臨的挑戰在於在合理的時間範圍內消費、搜尋和提供有意義的結果，量子計算正好可以助力。
隨著我們邁向量子運算的未來，提高生產力和更快的決策將成為其應用的主題。分析數據、預測趨勢和接觸目標受眾具有相當大的優勢。
量子運算和人工智慧如何為企業的業務決策流程帶來價值？考慮以下由各行業領域確定的可能性：
增強詐欺偵測、確定資產定價、模擬交易活動和分析歷史數據，以改善市場預測並限制金融風險。
追蹤年度銷售額，以協助預測庫存需求和管理供應鏈管理問題。
跟上安全威脅和攻擊的演變一直是一項挑戰。透過將人工智慧的數據分析能力與量子運算的速度相結合，企業可以更好地預測可能的安全風險並抵禦潛在的網路攻擊。
隨著量子運算和人工智慧的發展，重要的是要了解驗證資料與分析資料同樣重要。將資料武器化、破壞分析並破壞人工智慧系統正在進行的體驗式學習是一種新興的網路恐怖主義形式，不應被忽視。
量子運算和人工智慧是DevOps團隊的強大盟友，因為他們致力於確定業務優先順序和目標、設計和開發新的軟體解決方案，以及管理現有應用程式的持續維護和測試。
DevOps團隊可以查看人工智慧提供的數據，以協助進行回歸測試、功能測試和使用者驗收測試。由於量子運算為人工智慧提供了快速有效地處理來自眾多來源（如大型組織內的各種孤立部門）的數據的能力，因此測試可以是一致和全面的。
企業的IT系統在哪裡容易受到攻擊？什麼時候需要升級硬體或軟體？如何更快解決事件？有多少時間花在管理可以自動化的任務上？這些類型的IT營運問題最好透過大數據分析來回答。借助量子運算提供的速度，這些人工智慧查詢可以提供對營運數據的全面可見性，並提供即時洞察力。
隨著企業利用量子運算和人工智慧，如何透過這些技術輔助開發疾病治療方法、緩解交通堵塞或保護敏感數據，真正造福人類，那將更加令人興奮！
以上是量子運算將如何改變人工智慧？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
