在機器學習（尤其是深度學習）於過去五年落地應用成功、量子計算也開始噴發地邁向主流後，（起源於2008年的）量子機器學習（Quantum Machine Learning）也開始吸引眾人的目光、火上加火的領域．畢竟其彷彿能用量子物理做到古典機器學習做不到的挑戰，產生動輒就是指數加速的演算法，這好到不可思議的光景這到底多少是泡沫（Hype）、多少是實質（Fact）、又或者在科學傳播中漏掉了許多重要的細節呢？
本篇網誌我要帶大家走過一篇關於量子機器學習的經典回顧文章：『read the fine print』 來探討這理論有嚴苛限制條件這問題（當然包含我個人的解讀分析）．此論文於2015年刊登在Nature，作者是量子計算理論大師 Scott Aaronson（對複雜度理論有諸多貢獻、同時提出Boson Sampling這個重要實驗），Scott Aaronson的行文非常通順、內容充滿智慧與幽默、也讓人省思，除了在本文中體現之外也可以參考其大作『Quantum Computing since Democritus』．
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