教育新闻网去年，当美国宇航局(NASA)和谷歌(Google)开展联合量子计算工作的官员宣布他们的伙伴关系已实现量子至上时，主要问题不是量子计算是否会继续发展，而是政府可以对所有这些新计算做些什么功率。量子至上是一个重要的里程碑，但它本身并没有任何实际价值。真正的目标将是使用量子计算来增强甚至增强其他工作。
如理论物理学教授约翰·普里斯基尔(John Preskill)于2012年所定义的，当量子系统能够解决传统计算机在合理的时间内无法解决的问题时，就会出现量子至上。后来他进一步澄清了这个定义，并同意NASA和Google的合作实际上已经实现了量子优势。
关于NASA / Google量子计算机合作伙伴关系是否对系统产生了一些争议，这引起了一个问题，该问题专门针对量子机器的优势和传统计算架构的劣势。关于超级计算机解决至高无上测试中使用的独特问题需要花费多长时间，甚至存在分歧，谷歌表示这将花费一万年，而竞争对手IBM则表示可以在两天左右的时间里在一台超级计算机上解决。
但是为了争论，让我们假设实现了量子至上。就像一条狗终于赶上了它一直追逐的其中一辆汽车一样，问题就变成了，我们现在该怎么办?当然，我们将继续提高速度，尤其是量子计算的准确性。目前最大的问题之一是，量子机器对于与实际解决方案混合的几乎所有问题都会返回很多垃圾答案(科学家称之为噪声)。如果您想了解有关量子工作原理的更多信息，可以查看Nextgov有关量子计算机与传统计算机之间的特定区别的文章。我毫不怀疑量子会变得更快，更准确，但是现在我们可以用这种能力做什么呢?
我们可能尝试做的一件事情是，将其插入人工智能中，或与人工智能合并，以解决目前的许多量子问题。AI企业家Gary Fowler在《福布斯》最近的一篇文章中提出了这一建议。多年来，Fowler与许多公司合作开展了许多计算机智能项目，因此他了解AI，机器学习和其他相关技术的优势和局限性。
正如Fowler所解释的那样，当今的计算机智能受到它们可以访问的数据量以及分析速度的限制。当今影响AI的许多问题，包括意外地将固有偏差编程到其系统中，可能是由于其使用的数据集的局限性引起的。利用量子计算机使AI可以快速访问数万亿个数据点，这可以增强其准确性和实用性。
Fowler写道：“数据集的大小决定了结果的质量，因此，如果信息不充分，输出也将不会有希望。”“但是，由于量子计算具有超越传统二进制编码系统的能力，因此有可能在数量和多样性方面扩大和丰富数据集。”
