丹麦奥尔胡斯大学的研究人员将大名鼎鼎的人工智能软件AlphaZero尝试解决量子计算机的函数优化问题，结果发现这个原本设计玩策略性游戏的“游戏高手”竟然无需专业人员的干预轻松解决了问题。AlphaZero是谷歌旗下知名的人工智能项目，曾打败世界顶级象棋和围棋大师而名声大振。本质上，这个系统有很好的查询和计划能力，可以快速找到最佳的下一步移动策略。这项新研究中，研究者让这个软件帮助优化量子函数，发现它拥有无需人工干预自己学习新参数的能力。

　　研究人员表示，AlphaZero轻松地从游戏领域拓展至应用程序领域的能力，意义是重大的。因为量子电脑的计算很快就超过人类可以掌握的范围，但是它需要一种指导方案，比如帮助量子电脑找到数据群之间最佳路径，就像棋类游戏中找到最佳的移动计划一样。这时，人工智能就是很好的帮手。

　　在实际应用中，量子计算机可用于计算化学分子之间几乎无尽的组合可能性，从中找到某种疾病的治疗药物。目前这样的算法仍需要人工干预，依赖专业人员从过往的经验中为程序提供建议，频繁对程序作调整。

　　有了像AlphaZero这样的人工智能帮助，情况就不同了，这正是它们专长的领域。研究人员称，这项成果已吸引了一些高科技大公司和研究机构的兴趣，在向他们咨询下一步合作研究的机会。