惊爆！谷歌量子计算里程碑式突破。道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘
在我们对量子技术的众多预期中，最令人兴奋的一项就是以前所未有的水平上模拟化学过程。现在，我们完成了对化学反应的第一次成功模拟。
Google AI Quantum与合作者团队使用了54量子位的量子处理器Sycamore，模拟被称为重氮化合物的分子构型的变化。
就化学而言，这是我们所知道的最简单的反应之一。二氮烯是一对双键连接的氮原子，每个氮原子上再接一个氢原子。
然而，量子计算机准确地描述了氢位置的变化以形成不同的重氮异构体。研究团队还使用他们的系统准确刻画了越来越大的链中氢的结合能。
尽管这两个模型听起来很简单，但意义非凡。在量子力学的层面上，化学是多种可能性的复杂组合。
受限于经典计算机的算力，考虑反应中的量子物理学本质上所具有无限的组合，实在太过困难。
另一方面，量子计算机是基于相同的量子概率原理构建的，而正是这些原理控制着化学反应。
称为量子位的逻辑单元以“或/和”的模糊状态存在。当与系统中其他量子位结合使用时，它为计算机工程师提供了一种独特的计算方法。
为充分利用这些量子力学特性而专门制定的算法可提供捷径，把传统超级计算机要花数千年的时间才能完成的任务，缩短到几分钟。
实际上，为了验证量子处理器Sycamore对二氮烯的模拟结果，谷歌的工程师又利用超级计算机重新计算了一遍，而运算效率差异显著。
模拟二氮烯，Sycamore处理器使用了54个量子位中的12个。该团队还突破了将经典与量子过程结合起来的算法的极限。
所有这些都令人倍感振奋，向我们许诺一个更加美好的未来：量子计算帮助我们设计更坚固的材料，筛选出更有效的药物，甚至揭示出宇宙量子骰子的更多秘密。
在量子处理器上为二氮烯建模仅仅是一个开始。
认知智能是计算机科学的一个分支科学，是智能科学发展的高级阶段，它以人类认知体系为基础，以模仿人类核心能力为目标，以信息的理解、存储、应用为研究方向，以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口，以跨学科理论体系为指导，从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。 认知智能的核心研究范畴包括：1.宇宙、信息、大脑三者关系；2.人类大脑结构、功能、机制；3.哲学体系、文科体系、理科体系；4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。 认知智能四步走：1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体（宇宙、信息、大脑）论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系；2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。
认知智能CI机器人是杭州道翰天琼智能科技有限公司旗下产品。认知智能机器人是依托道翰天琼10年研发的认知智能CI体系为核心而打造的认知智能机器人大脑，是全球第一个认知智能机器人大脑。具有突破性，创新性，领航性。是新一代智能认知智能的最好的产品支撑。 认知智能机器人技术体系更加先进，更加智能，是新一代智能，认知智能领域世界范围内唯一的认知智能机器人。 认知智能机器人是新时代的产物，是新一代智能认知智能的产物。代表了新一代智能认知智能最核心的优势。和人工智能机器人大脑相比，优势非常明显。智能度高，客户粘性大，客户满意度高，易于推广和传播等核心特点。 依托认知智能机器人平台提供的机器人大脑服务，可以赋能各个行业，各个领域的智能设备，各类需要人机互动的领域等。认知智能机器人平台网址：http://www.weilaitec.com，http://www.citec.top。欢迎注册使用，走进更智能机器人世界。
认知智能和人工智能的优劣势对比主要可以分为四大方面： 第一：时代发展不同。人工智能是智能时代发展的第二个阶段，认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具有时代领先性。 第二：基础理论体系不同。人工智能的基础理论体系以数学为基础，以统计概率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系，心理学体系，逻辑学体系，语言学体系，符号学体系，数学体系等学科。其基础理论体系更加具有创新性，突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是未来智能发展的大方向。其具体理论体系，还包含三体论（宇宙，信息，大脑三者关系），融智学，和HNC等。 第三：技术体系不同。人工智能的核心技术体系主要是算法，机器学习，深度学习，知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系，认知维度，类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系，只能作为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大致包含，感知层，记忆层，学习层，理解层，认知层，逻辑层，情感层，沟通层，意识层等9大核心技术层。因此人工智能的核心只是作为认知智能类脑模型中的感知层。因此在技术体系上，人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。 第四：智能度成本等方面的不同：人工智能产品的综合智能程度，普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大致在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间，更省人力和资金。优势非常多。具体请看下列的逐项对比。
在我们对量子技术的众多预期中，最令人兴奋的一项就是以前所未有的水平上模拟化学过程。现在，我们完成了对化学反应的第一次成功模拟。
Google AI Quantum与合作者团队使用了54量子位的量子处理器Sycamore，模拟被称为重氮化合物的分子构型的变化。
就化学而言，这是我们所知道的最简单的反应之一。二氮烯是一对双键连接的氮原子，每个氮原子上再接一个氢原子。
然而，量子计算机准确地描述了氢位置的变化以形成不同的重氮异构体。研究团队还使用他们的系统准确刻画了越来越大的链中氢的结合能。
尽管这两个模型听起来很简单，但意义非凡。在量子力学的层面上，化学是多种可能性的复杂组合。
受限于经典计算机的算力，考虑反应中的量子物理学本质上所具有无限的组合，实在太过困难。
另一方面，量子计算机是基于相同的量子概率原理构建的，而正是这些原理控制着化学反应。
称为量子位的逻辑单元以“或/和”的模糊状态存在。当与系统中其他量子位结合使用时，它为计算机工程师提供了一种独特的计算方法。
为充分利用这些量子力学特性而专门制定的算法可提供捷径，把传统超级计算机要花数千年的时间才能完成的任务，缩短到几分钟。
实际上，为了验证量子处理器Sycamore对二氮烯的模拟结果，谷歌的工程师又利用超级计算机重新计算了一遍，而运算效率差异显著。
模拟二氮烯，Sycamore处理器使用了54个量子位中的12个。该团队还突破了将经典与量子过程结合起来的算法的极限。
所有这些都令人倍感振奋，向我们许诺一个更加美好的未来：量子计算帮助我们设计更坚固的材料，筛选出更有效的药物，甚至揭示出宇宙量子骰子的更多秘密。
在量子处理器上为二氮烯建模仅仅是一个开始。
认知智能是计算机科学的一个分支科学，是智能科学发展的高级阶段，它以人类认知体系为基础，以模仿人类核心能力为目标，以信息的理解、存储、应用为研究方向，以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口，以跨学科理论体系为指导，从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。 认知智能的核心研究范畴包括：1.宇宙、信息、大脑三者关系；2.人类大脑结构、功能、机制；3.哲学体系、文科体系、理科体系；4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。 认知智能四步走：1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体（宇宙、信息、大脑）论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系；2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。
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认知智能和人工智能的优劣势对比主要可以分为四大方面： 第一：时代发展不同。人工智能是智能时代发展的第二个阶段，认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具有时代领先性。 第二：基础理论体系不同。人工智能的基础理论体系以数学为基础，以统计概率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系，心理学体系，逻辑学体系，语言学体系，符号学体系，数学体系等学科。其基础理论体系更加具有创新性，突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是未来智能发展的大方向。其具体理论体系，还包含三体论（宇宙，信息，大脑三者关系），融智学，和HNC等。 第三：技术体系不同。人工智能的核心技术体系主要是算法，机器学习，深度学习，知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系，认知维度，类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系，只能作为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大致包含，感知层，记忆层，学习层，理解层，认知层，逻辑层，情感层，沟通层，意识层等9大核心技术层。因此人工智能的核心只是作为认知智能类脑模型中的感知层。因此在技术体系上，人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。 第四：智能度成本等方面的不同：人工智能产品的综合智能程度，普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大致在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间，更省人力和资金。优势非常多。具体请看下列的逐项对比。
