量子计算机通常被认为是一种未来技术，它将为科学家和工程师提供探索宇宙深层奥秘的新工具。但一项新研究显示，量子计算机最终可能会让整个物种变得更聪明一些。
韩国的一组科学家最近使用量子计算机研究了人类如何保留和检索信息。这项开创性的研究可能为新的学习技术铺平道路，从而改善科学、数学和金融等领域的成果。
量子计算的形式多种多样，但该行业仍处于起步阶段。谷歌和 IBM 等公司正在大力开发所谓的“基于门”的量子计算机。这些系统的工作原理与现代数字电路有些相似。
然而，其他公司则采取了不同的方法。上述研究团队使用加拿大科技公司 D-Wave 的量子退火计算机进行研究。
量子退火基本上是一种利用量子力学进行计算的更专业的方法。基于门的量子计算机有朝一日有望发展出能够执行任何相关计算的通用量子计算机，而量子退火目前则专注于一类称为优化的特定问题。
研究人员在 100 名学生执行一系列认知任务时监测了他们的脑电波。然后，他们对测试分数较高的学生（研究前记录的）与测试分数较低的学生的表现进行了小组比较分析。
然后使用在 D-Wave 量子退火计算机上运行的算法对脑电波分析进行分析。据研究人员称，这项研究对认知能力与测试结果之间的关系有了新的认识。
根据论文：“我们的研究证明了基于量子退火算法的潜力……未来的研究应该利用这些结果来研究学业成绩或更广泛地说认知能力的预测因素。”
研究结果表明，D-Wave 的量子退火计算机在分析数据方面与***的机器学习技术一样出色。研究人员表示，这方面的研究将有助于更好地了解人类大脑如何处理信息。这项研究得出的结论是，某些认知功能可能与更高的考试成绩有关。
通过了解如何优化这些大脑功能，研究人员可以开发出提高一般认知能力的方法。这实际上将允许开发学习的捷径，从而改善那些在需要不断调整以适应新信息的领域工作的人们的成果。
例如，加密货币交易需要的认知技能与上述研究中考察的技能直接相关。以增强人类大脑神经元层面的认知功能为中心的教育计划可能会对该领域的人有利。
同时，增强不同类型问题解决（例如建筑）背后的认知功能可能需要完全不同的方法。随着量子退火优化技术的改进，以及人类大脑认知网络的更多揭示，人类可能不得不重新想象教育与实际学习的关系的目的。
