在过去几年中，谷歌一直在努力改善越来越多的人工智能服务。谷歌也恰好拥有量子计算机 - 一个能够比经典计算机更快地执行某些计算的系统。
认为谷歌将尝试在Quantum Computer上运行AI工作负载是合理的，它来自Startup D-Wave的Quantum Comput，它在NASA的CALEN VIPE，加利福尼亚州的AMES Research Center靠近Google总部附近。
谷歌热衷于推进其一种叫做深度学习的AI的能力，这涉及培训人工神经网络的大量数据，然后让它们进行关于新数据的推论。
但是，在上周在谷歌总部的一个活动中，谷歌研究人员解释说量子计算基础设施只是对卷积神经网络或经常性神经网络等系统的最佳拟合。
在包括Facebook，Microsoft和百度包括Facebook，包括Facebook，在图像识别，自然语言处理和语音识别的背景下，一直在尝试。其他公司很大，有很多钱在基础设施上花费。但他们没有量子电脑。谷歌这样做。尽管如此，这并不意味着它始终是工作的最佳工具。
如果有的话，谷歌可能更有兴趣使用D-Wave机器在改进搜索排名等核心Google进程上，如果上周从上周的报告是正确的一个报告，则放置广告的核心Google进程。（谷歌可能会计划更多地讨论其量子工作;根据今天的一份报告，该公司计划于12月8日在9月8日举办关于该主题的活动。
尽管如此，深度学习是整体的事情。一般来说，它需要一个模型和一组参数值，并且在谷歌研究中的一位高级研究科学家Greg Corrado之前，您无法进行预测，在上周的活动中告诉记者。
“Quantum Computer可以保持的参数数量，以及它可以保持的操作数量非常小，”Corrado表示。
他解释说，例如，识别照片中的猫可能需要数百万参数。它将涉及“数十亿数十亿步”，以制定猫的粒度特征，例如其晶须，然后最终在更高级别识别照片中的图像。
所以，现在，Corrado说，D-Wave设备不是他和他的团队在谷歌大脑上工作的东西都花了很多时间。
这并不是说其他公司没有考虑将量子计算应用于深度学习。上个月，两名国防承包商洛克希德马丁，也购买了D-Wave量子计算机，发表了一篇文件，记录了他们努力使用D-Wave机器来帮助培训深神经网络。
