量子计算机有可能加速人工智能中的特定任务，它利用量子力学来解决经典计算机难以解决的问题。量子系统使用量子比特，量子比特可以存在于 0 和 1 的叠加状态，从而能够并行处理海量数据集。例如，像 Grover 算法这样的量子算法可以比经典方法更快地搜索未排序的数据库，这可以增强依赖于大规模数据检索的人工智能系统。类似地，量子傅立叶变换可以加速机器学习模型中依赖于频率分析的操作。这些优势与优化问题特别相关，例如训练神经网络，在这些问题中，量子方法可能更有效地找到最佳参数。
一个具体的应用是在机器学习的优化方面。训练复杂模型通常涉及最小化损失函数，这在计算上可能非常昂贵。像 D-Wave 这样的公司使用的量子退火技术，可以同时探索多种解决方案，以比经典梯度下降更快地找到全局最小值。例如，量子增强型优化器可以通过有效地导航高维参数空间来减少训练推荐系统所需的时间。另一个例子是量子模拟，量子计算机可以比经典方法更准确地模拟分子相互作用。这种能力可以通过为预测模型生成更好的数据集来改善人工智能驱动的药物发现，例如那些用于蛋白质折叠预测的模型。
然而，量子计算在人工智能中的实际集成仍然受到硬件限制。目前的量子设备，如 IBM 或 Google 的设备，具有高错误率和有限的量子比特相干时间，这使得它们不适合大规模人工智能任务。开发人员正在探索混合方法，其中量子处理器处理特定的子程序，而经典系统管理其余部分。例如，变分量子电路可以优化神经网络中的一部分层，而经典 GPU 处理其余部分。 TensorFlow Quantum 和 PennyLane 等框架允许开发人员尝试此类混合模型。虽然量子计算不会很快取代经典的 AI 基础设施，但它提供了工具来解决速度或复杂性障碍存在的特定问题，前提是开发人员根据量子原理调整算法。