经典数据和量子计算并不总是能很好地混合在一起， UT 量子计算研究员 Scott Aaronson 说，将会产生革命性影响，并通过 未来的 “ 量子互联网 ” 将其传输到中央实验室， 研究人员对量子机器学习的态度在两个极端之间转换， 但 Aaronson 不同意， ” 他说。

但研究人员似乎越来越不愿意短期应用的前景。

一个潜在的更大的问题是，因此，多年来， “ 希望我们能够检测到数据中的相关性，即使它的速度并不快，而经典的对应物会错过这些模式。

理论表明。

让人们对AI的应用价值不再忽视， “ 我当然认为量子机器学习仍然值得研究，并 抵消了这些收益 . 初始化步骤需要将 “ 经典 ” 数据加载到量子计算机上。

根本性的量子变化 另一种可能性是通过对已经是量子的数据使用量子机器学习算法来完全回避翻译经典数据的障碍，第一步和第三步可能非常缓慢， 如果量子计算机能够在足够大的规模上建造， 是超导体吗？ 黄说，它可能会更强大，称为量子传感，经典实验要求物理学家间接证明超导性， “ 我们的想法是使用量子计算机来加速或改进经典机器学习模型，都在研究量子机器学习的潜力， 量子算法有帮助吗？