タイムリーな企画で興味深い事柄が分かり易く解説されている。
ここでは、従来型と量子それぞれの特徴及び組み合わせに絞る。
世の中のすべてのものは、量子力学に従って動いている。だが、量子力学がわかったと思っているうちは、量子力学がわかっていない。（ファインマン）
量子コンピュータの効率は、「重ね合わせ」を利用する。
具体的には、「０」、「１」の重ね合わせ状態をとる「量子」ビットを使ってする計算装置である。
その、アイディアや要素技術は日本で開発されたものが多い。
数年前、カナダのD-Waveが商用の量子コンピュータの発売を開始した。
それは、「量子アニーリング（焼きなまし）方式」を使い計算を行う。
紙と鉛筆で西森は、スピングラスの対称性に関する端正な理論を打ち立て、大関もそれを発展させてスピングラスの相転移に関する理論を作り出した。それは、回りまわって現在の量子アニーリングの一大潮流を生み出している。
量子アニーリングは、人工知能の実現に欠かせない「機械学習」の進化の引き金を引くかもしれない。
量子アニーリングは、相互作用は予めわかっていて最適化問題の解が知りたかった。ところが、機械学習では逆で解はわかっていて、その解を導き出す相互作用を知りたいのである。相互作用で繋がるのである。
また、ディープラーニング（深層学習）を行う上で必要となるサンプリングにも有用であることも解かってきた。
量子コンピュータは、厖大な開発コストがかかるため現在の汎用コンピュータではとても出来ない、特殊な大規模計算だけを託すのが正しい。なので、従来型コンピュータと量子コンピュータは、長い期間に亘り共存するであろう。
特殊な目的とは、「組み合わせ最適化問題」やサンプリングを解くというものである。それらは、機械学習にも活用できる。
しかもそれらは、従来型コンピュータの苦手とするところでもある。
B=Waveは、コンピュータというより「実験装置」である。
それは、金属をゆっくり冷やしていくと構造が安定するという「焼きなまし」＝アニーリングをつかっている。
従来型は、演算を繰り返して答えを得られるが、量子アニーリング方式では相互作用を設定し横磁場をかけ、弱めていくだけで答えが見つかる。
最適化問題は、最低エネルギー状態（基底状態）を探す問題と見ることができる。
量子力学の世界の現象をそのまま利用する。量子トンネル効果も利用する。
まさに自然が、答えを見つけるのである。
自ら開拓された分野であり非常に解り易く索引もある。
アメリカの懐の深さも解かる。
資源に恵まれず、その変わり人材に投資してきた国として、今後何が起こるか解らない分野であるので、外に出てみよう、横にすり抜けてみよう。アイディアを重ね合わせるところから始めようと言っておられる。
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