Cambridge Quantum Computing (CQC) 的科學家稱已經開發出方法，證明量子機器可以學習從非常普遍的概率推理模型中推斷出隱藏的資訊。這些方法在改善複雜系統的推理和量化不確定性等廣泛應用方面至關重要， 例如醫療診斷、關鍵任務機器的故障檢測或投資管理的財務預測。 在印刷前檔案庫 arXiv 上發表的本論文中，CQC 研究人員確定了量子電腦可以學習處理現實世界中一般的不確定性，而人類通常可以直截處理這些不確定性。研究團隊由 Marcello Benedetti 博士領導，聯同合著人 Brian Coyle、 Michael Lubasch 博士及 Matthias Rosenkranz…