量子计算机将能够自学一切：科学家的预测

-iPHD大纲有哪些让大学生们感兴趣的地方？

— 对于大学生们来说，重要的不是闭门造车，而是参加与外国大学、国际科学家和其他国家大学生的合作。该大纲为学术团体之间的这种互动性提供极好的机会。

大纲的方便之处在于，学生不仅像以前那样进入培训方向，而且能找到具体的导师。他获得资助，在硕士时期，他已经会开始在实验室里工作，之后继续他在研究生院的学习和研究活动。事实上，我们确定人类通往科学的道路，并尽量缩小科学与教育之间的差距。

模块化的大纲。它允许学生在世界各地实习和学习。现在已有18人学习我的大纲，这是对量子材料科学充满热情的本科生。

— 这是第一个类似的课程。事实上，在世界上任何地方都还没有量子材料科学中的机器培训课程。机器培训的迫切性在于，所有科学领域都在寻找与大数据合作的新方法。本课程正是关于这方面内容：Data Science（大数据科学）加上机器培训（Machine learning）。它能够在短时间内让人了解“大科学”，以便年轻科学家可以处理大数据并在自己的研究中利用它们。

-等待这些大学生的是什么？他们会从事什么职业？

— 该大纲的毕业生会继续作为世界顶尖大学博士后、以及学术组织研究员或R&D公司员工的事业。对于他们来说，最重要的是不断学习，之后他们将成为优秀的科学家和专家。

课程框架内讨论的所有问题都与人工智能有关。因此，这些知识可以应用于任何领域 — 自主管理的机器、自动翻译等。特别是在物理学中它被用于计算和模拟 — 在任何地方都需要处理大数据，各地都需要新的方法。这有广阔的未来。在美国，现在最受欢迎的职业之一是处理大量数据的科学家。

在我看来，现代听众都很有水平的。他们起初拥有非常高的知识水平。他们能成功地应对我为他们设定的任务，必须说，这些任务是非常困难的。

-它们的难度在于什么？机器培训能为量子物理的发展带来什么？

正在出现库比特以及量子计算机。但会出现新的数学，原则上它与普通的数学不同。机器培训将允许您使用这种数学、创建新的算法和任务、控制量子计算机和完全不同水平的大数据。

机器培训将让量子计算机能够自我学习。想象一下：它将遇到一个问题，但它将能够独立地找到并获取必要的数据、训练自己并解决这个问题。普通计算机和具有machine learning的计算机的工作不同，我们先给前者指定要做什么（设置程序，它解决某个问题），而我们给后者设置要学习的任务。

-科学是否接近于创造自学的量子计算机？您的预测。

— 如果我们谈论量子计算机的未来，那么建立预测还为时过早。它们刚刚开始出现，但还没有那么有效。但我们必须意识到，未来量子计算机将能够独立掌控量子物理学。这将是独特的机器。

-这款超智能的量子计算机是否会与有生命的科学家相对抗呢？

— 总是可以把它从插座中拔出来。