隨著人工智能系統(tǒng)和自動化代理變得日益復(fù)雜，它們在實時環(huán)境中執(zhí)行“在線”和“自適應(yīng)”策略的能力成為關(guān)鍵。這些策略要求智能體不僅要響應(yīng)當前輸入，還要基于過去的歷史和潛在的未來情景進行推斷和記憶管理。然而，這種信息密集型計算的不斷增長帶來了巨大的能量成本，對全球可持續(xù)性構(gòu)成了重大挑戰(zhàn)。物理學(xué)對信息處理的最小能量耗散設(shè)定了基礎(chǔ)限制，其中最著名的是蘭道爾原理（Landauer's Principle），它規(guī)定了擦除一位信息至少需要耗kBTln2的能量。

然而，由湯普森（Thompson）及其合作者發(fā)表在PRL的論文《量子智能體在復(fù)雜策略在線執(zhí)行中的能量優(yōu)勢》挑戰(zhàn)了經(jīng)典計算范式中超越蘭道爾極限的額外熱耗散，并建立了一個新的框架。這篇論文的核心論斷是：利用量子處理的智能體可以從根本上降低執(zhí)行復(fù)雜自適應(yīng)行為所需的能量耗散，從而在效率上超越經(jīng)典智能體的極限。

經(jīng)典智能體的內(nèi)在能量浪費

在深入探討量子優(yōu)勢之前，理解經(jīng)典智能體面臨的能量制約至關(guān)重要。一個“在線”智能體必須在沒有預(yù)知未來輸入的情況下做出決策，而“自適應(yīng)”策略要求其記憶過去的觀測和行動以指導(dǎo)未來的輸出。例如，一個負責(zé)控制生產(chǎn)線的經(jīng)典系統(tǒng)，必須存儲關(guān)于所有可能故障情景和過去操作的大量信息，以保持“就緒”狀態(tài)。

論文指出，經(jīng)典智能體的能量成本不僅僅受到蘭道爾極限的約束，即擦除信息所必須付出的代價。真正的額外耗散來自于信息的不確定性和冗余存儲。為了保證策略的正確性，經(jīng)典智能體必須為所有未來可能發(fā)生的事件（即所有的“未來情景”）分配和維護獨立的、可區(qū)分的記憶狀態(tài)。如果一個智能體存儲了關(guān)于兩種未來情景 A 和 B 的信息，但最終只有 A 發(fā)生，那么存儲 B 的記憶就成了浪費的資源。在下一輪決策或記憶刷新時，這些不必要的記憶必須被擦除，從而導(dǎo)致了額外的、不可避免的熱耗散。這種耗散發(fā)生在蘭道爾極限之上，代表了經(jīng)典系統(tǒng)處理復(fù)雜、不確定策略時固有的能量低效。

量子疊加態(tài)與記憶的高效管理

量子智能體能夠克服經(jīng)典系統(tǒng)中的這種浪費，其機制在于利用量子疊加態(tài)進行高效的記憶管理。

經(jīng)典智能體在存儲兩種可能的歷史情景時，需要使用兩個獨立的比特（例如，00 和 11）。量子智能體則可以將這些不同的歷史路徑及其相關(guān)的未來行動，以疊加態(tài)的形式編碼到一個單一的量子位中。這種編碼方式使得智能體可以推遲對未來不確定性的最終“承諾”。

論文的突破性見解在于，這種疊加態(tài)存儲允許量子智能體以一種可逆的方式維護信息，直到該信息被證明對執(zhí)行策略至關(guān)重要。當未來的輸入最終消除不確定性時，量子智能體可以通過一個酉操作有效地將不需要的記憶分支投影出去，而不需要像經(jīng)典智能體那樣通過不可逆的擦除過程來耗散熱量。

因此，量子智能體能夠匹配經(jīng)典智能體的性能，但在存儲和管理那些未來可能被證明是冗余的應(yīng)急信息時，卻能消耗更少的能量。通過這種方式，量子智能體將耗散成本從對所有可能未來情景的絕對承諾，轉(zhuǎn)化為了對實際發(fā)生的未來情景的適應(yīng)性響應(yīng)。

優(yōu)勢的條件與無界增長

論文的理論分析確立了量子智能體獲得能量優(yōu)勢的必要和充分條件，這些條件與策略中未來情景的不確定性和信息相關(guān)性緊密相關(guān)。

更引人注目的發(fā)現(xiàn)是，對于某些特定的復(fù)雜策略，量子智能體的能量優(yōu)勢可以無限制地增長。這意味著，隨著智能體執(zhí)行的自適應(yīng)任務(wù)變得越來越復(fù)雜、需要應(yīng)對的未來可能性越來越多時，經(jīng)典智能體的能量成本將以不可持續(xù)的速度增長，而量子智能體的成本增長則更為平緩。這種無界優(yōu)勢的出現(xiàn)，直接將量子處理的價值從純粹的計算速度或內(nèi)存容量，提升到了一個更基礎(chǔ)的信息熱力學(xué)層面。

此外，這項研究的關(guān)鍵優(yōu)勢在于其普適性：量子智能體的能量優(yōu)勢不需要量子輸入或輸出。這意味著這種優(yōu)勢在智能體與純粹的經(jīng)典環(huán)境交互時依然存在，例如處理經(jīng)典的傳感器數(shù)據(jù)和發(fā)出經(jīng)典的控制指令。這表明，量子處理作為一種內(nèi)部的、提高能效的計算引擎，能夠廣泛應(yīng)用于各種現(xiàn)有的經(jīng)典 AI 和自動化系統(tǒng)。

結(jié)論與展望

《量子智能體在復(fù)雜策略在線執(zhí)行中的能量優(yōu)勢》這篇論文，提供了一個革命性的信息熱力學(xué)框架，揭示了量子計算超越傳統(tǒng)加速的又一種根本優(yōu)勢。通過證明量子智能體能夠更有效地管理不確定性所帶來的冗余記憶，并避免由此產(chǎn)生的額外熱耗散，該研究不僅為我們提供了在理論上超越經(jīng)典能效限制的途徑，還為未來設(shè)計高能效的 AI 系統(tǒng)指明了方向。

隨著大型語言模型（LLMs）等復(fù)雜 AI 工具的能源消耗日益成為焦點，這項研究的結(jié)論可能對 AI 的可持續(xù)發(fā)展具有深遠的意義。它表明，將量子處理引入到對記憶和適應(yīng)性要求極高的在線任務(wù)中，可能不僅是計算能力的升級，更是實現(xiàn)可持續(xù)、低耗能復(fù)雜行為的關(guān)鍵物理學(xué)途徑。這項工作開辟了信息熱力學(xué)應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)的新領(lǐng)域，并強烈暗示，從物理學(xué)角度來看，描述宇宙的最內(nèi)稟、最連貫的智能體，可能天然就是量子智能體。