如果人工智能控制了美军的核武 库 ，并决定在任何感知到的敌国做出反应之前先发制人地赢得第三次世界大战，会发生什么？
20世纪80年代的电影迷可能会认为，这种疑问是年轻马修布罗德里克主演的经典科幻电影《战争游戏》的情节。这是一部伟大但非常愚蠢的电影，与爆米花和悬空的怀疑完美搭配。然而，它提出的问题仍然有效。
在这部电影中，人工智能在试图在Tic-Tac-Toe“获胜”自己后，最终被布尔逻辑阻住了。那些了解人工智能实际工作原理的人可能会发现电影的整个情节都是荒谬的，但结局特别值得一笑。至少过去是这样。
今天的计算机使用二进制逻辑，所以本质上，对于运行经典算法的人工智能来说，一切都是肯定或否。即使研究人员设计出“评价”事物的人工智能，他们通常也只是将评级之间的程度分解为是或否问题，供人工智能以增量回答。
但明天的人工智能不会陷入经典物理学的泥潭。有用的量子计算机就在眼前它们应该在下周二到2121年的某个时候在这里。
使用量子计算机，我们的军事系统不会被限制为是或否的问题，他们当然不必运行无聊的旧二进制模拟来确定给定操作的置信因子。
美国政府能源部研究实验室费米国家加速器实验室的研究员普拉桑斯希亚姆松达尔最近发表了一篇引人入胜的论文，描述了两种新型算法，这两种算法可能会彻底改变量子计算，并可能导致军事人工智能系统的量子大脑。
费米的一份新闻稿描述了算法通过调用人工智能的图像，通过100张各种黑胶唱片进行排序来找到唯一的爵士专辑。在正常的人工智能范式下，将训练一个深度学习系统，了解爵士乐听起来是什么样子的，然后单独解析每张唱片，直到其中一张达到爵士乐的及格/不及格阈值。
Shyamsundar提出的第一种算法本质上将允许相同的人工智能同时对整个专辑进行排序。
量子人工智能并不聪明，它只是速度快，并利用了“叠加”。当经典人工智能在黑盒中工作时，量子人工智能可以利用叠加同时在许多黑盒中工作。
不幸的是，这并不意味着它得出了正确的答案。当这是是或否问题时，可能性很大。但是，当这是一个需要非布尔逻辑的问题时，例如以1-10的尺度对100张专辑的爵士乐进行评级，即使是量子计算机也需要另一种算法。
根据Shyamsundar的说法，这就是第二种算法的作用。
根据费米实验室的新闻稿：
本文介绍的第二种算法，称为量子平均估计算法，允许科学家估计所有记录的平均评级。换句话说，它可以评估堆栈作为一个整体的“jazzy”程度。
这两种算法都避免了将场景简化为只有两种输出的计算，而是允许一系列输出比经典计算方法更准确地描述信息。
需要说明的是，Shyamsundar的工作与军事行动无关，如前所述，费米实验室属于国防部（而不是国防部）。他们的论文代表了基本功能量子算法的基矗
但是，如果不是无害的基本算法，军事人工智能技术是什么？
今天的军事逻辑系统以及电影《战争游戏》中的系统的问题在于它们都基于二进制思维。
您可以使用尖端人工智能在先进的军事软件上运行100万个模拟，但最终“通过/失败”思维的局限性将减少几乎所有冲突，成为以僵局或相互保证的破坏而结束的军备竞赛。
但是，如果特定军事行动的信心因素不依赖于二进制模拟呢？同样的量子算法可以确定给定堆栈中的哪张专辑是二进制系统快 10 倍的爵士专辑，以及给定专辑的爵士乐度，可以很容易地确定哪些可行操作策略的组合将导致军事行动的最高总体信心因素。
换句话说，CMANO等现代软件可以模拟整个操作，运行简单非布尔算法解决方案的量子系统应该能够对多步战争战役的结果进行强有力的预测。
