量子科技中心_量科网

人工智能已在众多应用领域取得显著成功。然而，其对对抗性攻击的脆弱性给可靠性、安全性和可信度带来了重大挑战。对抗性机器学习表明，即便是高精度的模型也可能通过精心设计的扰动被操纵，这引发了对医疗、金融和自主技术等安全关键系统的严重关切。与此同时，量子计算作为一种变革性范式崭露头角，能够通过叠加、纠缠和量子干涉等原理解决复杂的计算问题。这两大领域的融合催生了量子人工智能，该研究方向探索量子技术如何提升学习效率、可扩展性和鲁棒性。本章首先全面概述对抗性机器学习及现有防御策略，随后以通俗易懂的方式介绍量子计算与量子机器学习模型。在此基础上，进一步提出量子增强对抗鲁棒性的概念框架，重点阐述量子优化、特征映射以及混合量子经典架构。最后，围绕实用化应用、关键挑战与未来研究方向展开讨论，以助力安全可信人工智能系统的开发。