量子计算将通过更快地处理经典计算机难以解决的复杂问题来增强人工智能的推理能力。量子计算机使用量子比特，量子比特可以同时表示多个状态（叠加）并在距离上相互影响（纠缠）。这使得它们能够一次探索许多解决方案，从而使它们在优化、模式识别和概率建模（人工智能推理的关键领域）方面特别有效。例如，训练机器学习模型通常涉及跨大量数据集优化参数，而量子算法可以通过并行评估多个配置来加速该过程。这可以减少大型模型的训练时间或提高路径优化或药物发现等任务中解决方案的质量。
一个具体的影响将是解决组合优化问题，这是许多人工智能推理任务的基础。诸如 Grover 算法或量子退火之类的量子算法可以比经典方法更有效地搜索未排序的数据或找到最佳解决方案。例如，一家使用人工智能优化交付路线的物流公司可以利用量子计算在几秒钟内评估数百万条可能的路径，从而最大限度地降低燃料成本和交付时间。同样，在自然语言处理中，量子增强算法可以通过同时评估句子的多种解释来更好地处理模糊的语义关系。这些改进不会取代经典人工智能，而是会作为其特定高复杂度任务的补充。
然而，实际应用面临挑战。当前的量子硬件容易出错，并且缺乏大多数实际人工智能应用程序的规模。开发人员可能会使用混合系统，将经典处理和量子处理相结合。例如，量子计算机可以处理一部分计算（例如优化神经网络的权重），而经典系统管理数据预处理和后处理。像 TensorFlow Quantum 这样的框架已经允许开发人员试验量子增强的机器学习模型。随着硬件的成熟，量子计算可以释放新的人工智能推理方法，例如模拟分子相互作用以进行材料设计或改进不确定环境中的概率推理。开发人员应专注于理解量子原理和混合架构，为逐步集成到人工智能系统做准备。