近年来，量子计算是近年来国际重点关注的科技领域。二十大报告中明确指出要发展以量子计算为代表的计算技术。随着以ChatGPT为代表的自然语言处理AI模型的迅速发展，其应用已经在对话系统、自然语言生成、语言翻译等领域取得显著成功。当量子计算与ChatGPT相遇，ChatGPT将如何助力量子计算研究？量子计算的发展又将如何进一步推动ChatGPT等大模型的效率？在未来，在人工智能和量子计算交叉领域又能碰撞出哪些火花？

  为了探索量子计算和ChatGPT相遇会发生哪些化学反应，2023年5月18日下午，由CCF YOCSEF郑州分论坛组织了一场题为“当量子计算遇到ChatGPT，会产生哪些化学反应？”的技术论坛，线下参会人数达102人。论坛邀请了多位量子计算和人工智能领域的专家，就量子计算与自然语言处理、深度学习、机器学习等方向的前沿探索及未来挑战展开讨论，希望能够针对量子计算与ChatGPT有关技术的发展方向，给出具有启发意义的预测。

  本次论坛由YOCSEF郑州候任主席河南大学张磊担任论坛执行主席，YOCSEF郑州候任学术秘书数学工程与先进计算国家重点实验室穆清担任共同执行主席，YOCSEF郑州候任学术秘书山谷网安陆丽担任线上执行主席。论坛邀请了天津大学教授张鹏、合肥本源量子计算科技有限责任公司副总裁兼软件中心总监窦猛汉作为引导发言嘉宾。

  参与观点思辨环节的嘉宾包括：清华大学集成电路学院副研究员刘建设、华为量子软件与算法首席科学家翁文康、哈尔滨工业大学教授张伟男、CCF YOCSEF主席高志鹏、YOCSEF郑州AC委员们及众多听众参加了此次论坛。

  首先，CCF YOCSEF主席高志鹏致辞，肯定了郑州分论坛持续开展量子计算专题论坛的工作，对本次论坛将ChatGPT和量子计算二者结合开展深度思辨这一话题表示支持和鼓励，并预祝本次论坛取得圆满成功。

  执行主席张磊介绍了CCF YOCSEF的文化和本次论坛的规则以及思辩的背景。随后，由执行主席穆清开始介绍论坛引导发言嘉宾。

  第一位嘉宾是YOCSEF天津现任主席张鹏，报告题目是“量子理论与自然语言深度学习”。张鹏以《Science》发布的全球最前沿125个科学问题之一——量子人工智能是否可以模仿人脑做开场，讲解了量子力学、深度学习与自然语言三者之间的本质联系，并针对自然语言的量子不确定性关键科学问题做出自己的看法，介绍量子自然语言处理、量子机器学习的前沿进展，以及未来挑战。

  第二位嘉宾是来自本源量子计算科技有限责任公司副总裁兼软件中心总监主任窦猛汉，他报告的题目是“量子计算与量子机器学习”。重点介绍了量子机器学习的最新发展，以及在多个领域的应用，以及量子机器学习的应用案例、优势对比和潜在应用。

  两位引导发言嘉宾分别从量子计算与自然语言深度学习、机器学习的联系等方面来探讨量子计算对人工智能发展的推动作用，给出了未来人工智能的发展方向以及面临的挑战和技术突破。

  随后，执行主席张磊和穆清为引导发言嘉宾张鹏和窦猛汉颁发了感谢证书。

   紧接着论坛进入Panel阶段，除了以上两位引导发言嘉宾外，Panel环节还特邀了清华大学集成电路学院副研究员刘建设、华为量子软件与算法首席科学家翁文康和哈尔滨工业大学教授张伟男3位嘉宾一起进行展开讨论。

思辨话题一：量子算法的优势主要在哪些方面？在自然语言处理这类问题上能比经典算法更优秀吗？

多位嘉宾表示，量子计算的优势主要在高效率、响应速度快以及强大的计算能力。针对效率高效，目前已经证明，对于大规模自然语言处理模型，量子计算相比经典计算，可以大幅度降低模型参数，在不影响模型训练效果上显著提高模型训练效率。相比经典计算，量子计算具有及时性和强大的计算能力。目前的经典计算训练成本巨大，在针对海量的信息时，量子计算更有前景。

思辨话题二：引入量子算法后，ChatGPT的效率是否会有明显的提升？哪些方面可能会有提升？

多位嘉宾一致肯定了量子算法会提高ChatGPT的效率。认为将量子算法引入NLP可能会在提高效果方面有所帮助，具体涉及到参数压缩和效率方面，能够减少参数的数量。大型模型中涉及多参数问题，启发式算法可以一定程度上提高模型的运行效果。此外，利用量子的叠加和纠缠特性可以表达出更多隐藏的信息，对提高预测精度以及感情分类等方面会有所帮助。

思辨话题三：量子计算在未来是否能够实现更加高效的大规模数据处理，从而为ChatGPT提供更加丰富和多样化的数据资源？

嘉宾们一致同意，量子计算可以实现更加高效的大规模数据处理，可以为ChatGPT提供更加丰富和多样化的数据资源。对于未来的应用落地，嘉宾们给出了三到五年、五到十年甚至更长时间的预测。大家对量子计算在未来对语言处理和AI领域的潜力和发展的乐观态度。

思辨话题四：随着ChatGPT这类AI工具的发展，可以在哪些方面支持科学研究？如何支撑量子计算研究呢？

与会嘉宾认为，ChatGPT现在已经开始支撑许多科研工作了，在支持量子计算研究上也有着不小的助力。虽然ChatGPT的回答可能不完全准确，但其价值之高，特别适用于科研收敛工具，通过与ChatGPT的交互来引导研究方向。在赋能量子计算方面，尤其是针对量子计算面临的许多工程化问题，ChatGPT可以提供助力和参考，大幅减少工程师的工作量。

思辨话题五：在科研和学术界ChatGPT将最先抢走哪些人的饭碗？我们应提前做好哪些应对？

针对此问题，与会嘉宾从不同的角度给出各自的看法。大家普遍认为大型模型无法替代人类的创造力和敏感性，但在某些传统和重复性任务上存在取代风险。例如：ChatGPT对教育行业有重要影响，但短期内无法完全取代，人们应该拥抱科技。ChatGPT在理解语义和解释多场景上仍有限制，目前对人类职业威胁不大。但ChatGPT可能会淘汰一些技术含量较低的任务。总体而言，人们要不断深化专业领域知识，持续学习和自我提升，利用ChatGPT等工具作为辅助，以更好的适应变化并发挥自身优势。

思辨话题六：未来在AI和量子计算交叉领域最具潜力的方向有哪些？

与会嘉宾们普遍认为量子机器学习是量子计算和AI结合的紧密方向，在处理高频信息（如声音、图像等）方面可能具有优势。张鹏引用《皇帝新脑——有关电脑、人脑及物理定律》一书中提到人脑机制与量子力学有关，但目前量子计算领域缺乏硬件来证实其优势。翁文康强调AI和量子计算相辅相成，目前量子机器学习相关论文占据主流。他认为AI对量子计算的启示是软件开源，算法的发展相对于硬件来说具有巨大的潜力，提倡注重算法开源，推动软件的发展。窦猛汉指出AI在各个领域（如交通等）的应用非常重要，企业关注实用性和产业价值，强调量子机器学习的研究应结合当前的研究方向，并引入AI等交叉研究。他提到量子计算机在解决某些问题方面具有优势，但还需要进一步探讨其他方面的优势。张伟男强调不同技术方向的碰撞需要具体问题具体分析，不能一概而论。他认为研究和攻破技术的核心难题更为重要，倾向于注重核心难题的研究。刘建设提出量子计算和AI的融合程度应达到与人脑相比的程度，将量子力学与逆向理论相结合，并指出人脑是高维度的，具有接受、吸取信息和计算的能力，而计算机则不具备，因此认为未来的量子计算可以将二者结合实现真正的人工智能。