量子 AI 为何仍需要抓取的网络数据

在本文中，你将了解：

• 什么是量子 AI、它如何运作、它如何代表当今基础 AI 的下一阶段演进，以及它与当前 AI 系统有何不同。
• 网络数据集对于量子人工智能是否像对于大语言模型一样重要。
• 为什么量子计算 AI 工作流仍然依赖网络数据。
• Bright Data 如何为结合经典基础设施与量子计算的混合 AI 系统提供网络数据检索能力。

让我们开始吧！

量子 AI 简介

在讨论网络数据如何融入量子 AI 之前，你需要先了解这种新兴 AI 方法的基础知识。

什么是量子 AI？

量子 AI 是量子人工智能的简称，指人工智能与量子计算的结合。其最终目标是创建利用量子技术的 AI 系统。

基础模型使用二进制位在经典计算机上运行，而量子 AI 使用基于量子比特构建的量子计算机。与只能是 0 或 1 的经典比特不同，量子比特利用量子力学，可以同时处于 0、1，或两者叠加的“旋转”混合状态。

这可能让 AI 模型解决超出传统计算系统能力范围的问题。潜在应用包括加快 AI 训练、改进优化、推动科学发现，以及开发更先进的机器学习算法。

请注意，量子 AI 仍处于早期研究阶段。目前，AI 工作负载依然依赖当前的 AI 技术栈。与此同时，研究人员正在探索量子计算如何增强未来的 AI 系统。

量子 AI 如何运作

量子 AI 围绕在量子比特上运行的量子算法构建。这些算法利用叠加和纠缠等量子特性，以不同于基于比特的处理器的方式处理某些类型的计算。

尽管仍处于实验阶段，但以下几种量子人工智能方法已展现出潜力：

1. 量子优化算法：旨在通过探索大量可能的解决方案，解决难以求解的优化问题。在 AI 中，它们可以帮助优化模型参数、改进强化学习或解决涉及无数种可能组合的问题。
2. 量子分类器：利用量子电路对数据进行分类并识别模式。例如，研究人员正在探索使用变分量子分类器来改进决策。
3. 量子神经网络 (QNN)：尝试使用量子电路复现神经网络操作。它们可能为模式识别和机器学习带来新方法，但目前大多仍停留在理论层面。
4. 量子增强强化学习：探索量子系统能否帮助 AI 智能体分析大量可能的行动，并优化多变量环境中的学习任务。

从基础 AI 转向用于 AI 的量子计算

如今的 AI 模型由经典计算架构提供支持。这些系统面临一些已知挑战，例如计算成本高、能源需求不断增长，以及难以大规模处理某些问题。

量子 AI 研究量子处理器如何解决其中一些局限。这可能使未来的 AI 流程能够执行量子计算具有优势的特定任务，例如概率建模。

这一转变需要设计超越经典硬件的 AI 架构。这些架构应采用量子比特，以全新的方式表示和处理信息。

截至本文撰写时，大多数量子 AI 实验都运行在量子模拟器或小型量子处理器上。短期来看，混合量子—经典模型被认为是实现实际应用最可行的路径，因为它们结合了比特计算系统的可靠性与量子计算的潜在优势。

量子 AI 与当前 AI：主要区别

通过下表比较量子 AI 与当前 AI：

量子机器学习和 AI 仍然依赖网络数据集吗？

人工智能近期取得的诸多进步，都得益于用于训练的海量大型网络数据集。相比之下，量子 AI 和量子机器学习 (QML) 并不主要依赖大规模网络数据集。

主要挑战在于，量子计算机无法直接处理原始形式的结构化网络数据。由于硬件限制和数据加载约束，将 PB 级网络内容转换、变换、编码并处理为量子态仍然十分困难。

此外，QML 研究表明，某些量子模型可能具有更高的样本效率。这意味着，与常规深度学习模型相比，它们可能只需更少的样本就能学习模式。

不过，网络数据集在以下几种量子 AI 场景中仍然很重要：

1. 模型基准测试：一些 AI 模型会使用定制数据集进行训练，以便与量子 AI 模型比较，从而评估量子方法是否优于传统 ML 方法。
2. 构建混合量子—经典架构：当前方法使用经典基础设施进行数据准备和处理，同时使用量子处理器执行量子方法可能具备优势的特定任务。

高质量网络抓取数据在量子 AI 中的作用

网络数据集通常仅被视为 AI 模型初始训练阶段的燃料。然而，网络数据的价值贯穿整个 AI 生命周期。高质量的提取数据可支持 RAG、评估、微调和事实依据补充等工作流。

在这种情况下网络数据提取工具可帮助 AI 系统减少不准确或过时的输出。它们通过提供从在线来源采集的、具备上下文且最新并可验证的信息来实现这一点。

目前，量子 AI 并不像当今的基础模型那样依赖大型网络数据集。不过，随着混合量子—经典架构不断发展，网络数据很可能仍会是量子增强 AI 工作流的基础组成部分。

例如，为了处理某项特定任务，AI 智能体可能需要检索有价值的网络数据。这些数据会通过专门的数据管道传输，并转换为量子算法或 AI 模型可用的结构化输入。随后，生成的输出可被分析、处理，并重新整合到 AI 智能体的推理循环中，以支持后续决策或行动。

因此，经典基础设施很可能会继续负责数据采集、预处理、检索和转换。与此同时，量子处理器将专注于其可能具备优势的专门操作。

简而言之高质量抓取数据是连接量子计算与实际 AI 应用的桥梁。它提供将理论能力转化为实用、可执行成果所需的上下文。

应用示例

为了更好地了解网络数据如何支持量子计算 AI 应用，请参考以下示例：

• 量子驱动的供应链优化：量子增强供应链系统可以将有关市场趋势、供应商信息、法规和外部事件的网络数据与量子优化算法相结合。
• 金融建模与风险分析：金融领域的量子 AI 系统可以将实时市场数据、经济指标和新闻信号，与旨在探索更优资产配置策略的量子算法相结合，同时平衡预期回报与风险。
• 用于技术研究的 AI 智能体：AI 智能体可以先从科学出版物中采集信息并获取文档和行业报告中的信息，再使用量子增强模型探索模拟任务。

Bright Data 如何为量子 AI 流程提供网络数据

Bright Data 是全球领先的网络数据提供商，提供针对 AI 和 ML 训练优化的 PB 级数据集。这些数据集有助于构建为当今 AI 系统提供支持的基础模型。

不过，网络数据集并不是量子 AI 的主要瓶颈。真正的关键挑战在于，让混合量子—经典架构的经典计算部分能够在网络数据进入量子计算流程之前，检索、验证和准备高质量数据。这正是 Bright Data 的用武之地！

其网络数据 API 套件让 AI 系统能够访问实时网络信息，从而搜索网络、检索内容并提取结构化数据无需担心 CAPTCHA、IP 封禁或其他反机器人保护措施。

这些 API 可以通过 Bright Data 的 Bright Data MCP 集成，也可以直接集成到超过 70 个 AI 智能体框架中。Bright Data 的主要 API 包括：

• 搜索引擎 API：采集 Google、Bing 和其他搜索引擎的搜索结果。
• 网络解锁器 API：从任何网页检索原始 HTML 或 Markdown。
• 网页爬虫工具 API：从 Amazon、LinkedIn 及其他 40 多个域名的网站中提取结构化数据。
• 爬取 API：将整个网站转换为结构化数据集，供下游 AI 工作流使用。
• 浏览器 API：通过编程方式控制远程浏览器，与动态网站交互。

注意：所有 Bright Data API 均提供永久免费套餐（每月 5,000 次请求）。

Bright Data 的突出优势在于其企业级基础设施。它构建于覆盖 195 个国家/地区、拥有超过 4 亿个 IP 的代理网络之上，可提供 99.99% 的正常运行时间，并实现 99.95% 的成功率。

Bright Data 提供实时网络访问能力，帮助检索可信且最新的信息。这让 AI 智能体能够基于包含上下文的网络数据进行推理，同时将专门任务交由量子处理器处理。

结论

在这篇博文中，你了解了什么是量子 AI、它与基础 AI 有何不同，以及为什么混合量子—经典架构被视为实现实际应用最可行的路径。

你还了解到，尽管量子 AI 不像大语言模型那样依赖大型网络数据集进行预训练，但它仍然需要网络数据。毕竟，量子 AI 无法孤立运行，仍需要相关数据进行处理和分析。

在这种情况下，Bright Data 提供企业级、AI 就绪的网页抓取 API让 AI 系统能够以可靠且可扩展的方式访问最新网络信息。

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常见问题

为什么“量子 AI”正在成为热门趋势？

“量子 AI”之所以受到广泛关注，是因为它有望解决当今计算系统难以处理或无法切实处理的问题。通过利用量子比特而非经典比特，它可能在 AI 处理的计算性能和能源效率方面实现重大突破。

AI 与量子计算之间有什么关系？

人工智能与量子计算是互补技术。AI 提供从数据中学习并做出决策的系统，而量子计算提供一种新的计算范式，有望加速特定工作负载和任务。

量子 AI 与量子机器学习有什么区别？

量子 AI 是一种广泛的高层愿景，旨在利用量子物理创建展现类人智能的计算机系统。相比之下，量子机器学习是量子 AI 的一个实用子领域，专注于使用量子算法增强或替代传统 ML 任务。