量子計算：超越圖靈的新可能？

米歇爾·西蒙斯

量子物理學家、新南威爾士大學量子計算和通信技術卓越中心主任

量子計算的歷史性突破

今年6月22日，澳大利亞科學家米歇爾·西蒙斯團隊創造了世界上第一個原子級量子集成電路,在量子尺度上復現了傳統計算機芯片上的所有基本組件。

九年前，該團隊制造出世界上第一個單原子晶體管，并提出到2023年實現原子級量子集成電路的制造。現在，該目標提前實現了。

米歇爾·西蒙斯是硅量子計算公司（SQC）的創始人，也是新南威爾士大學量子計算和通信技術卓越中心的主任，她對媒體表示，這是她職業生涯中最令人興奮的發現。

與傳統計算機難以模擬分子結構相反，西蒙斯團隊成功模擬了有機小分子的量子狀態，使我們離微小世界的本真面目更近一步。

西蒙斯對媒體表示：“在20世紀50年代，理查德·費曼（美國物理學家、1965年諾貝爾物理獎得主）曾說，我們永遠不會理解世界與自然的運作方式，除非我們能夠在相同尺度上構建它。因此，如果我們能在這個層面上理解自然，我們就能設計出前所未有的材料。”

“但問題是：如何才能在最微小的層面上控制自然？”

“這是一個重大突破。”她表示，“由于原子之間可能存在大量的相互作用，傳統計算機依舊難以模擬相對較小的分子。而量子集成電路能夠為一系列新材料構建量子模型，無論是藥品、電池材料，還是催化劑。”

以制藥為例，最關鍵一步是確定分子的電子結構。但是，對像青霉素這樣的日常藥物進行分子結構建模，需要一臺大約1086位的經典計算機——晶體管數量比可觀測宇宙中的原子還要多。這樣一臺機器不可能存在。

但對于量子計算機來說，只需要一個擁有286個量子比特（qubits）的處理器，就完全可能實現這樣的模擬。

量子計算的優缺點

除制藥行業外，未來量子計算更有可能徹底改變金融、人工智能和汽車等行業。同時，計算機科學家已展示了量子計算在快速搜索、準確氣象預報和精準醫療中應用的可能。

總的來說，量子計算適用于大數據處理，具有快速解決問題的突出優勢，在航空物流、藥品制造、分子研究或其他在原子水平操作和計算的領域具有重要作用。

然而，建造量子計算機并非易事。首先，為使系統正常運行，其溫度必須接近絕對零度（約等于-273.15℃），這無疑是重大的工程挑戰。其次，在接收一定數量的指令后，量子比特會產生不準確的結果，但目前為止，量子計算機缺乏自動糾錯功能。第三，由于制造量子比特需要大量導線或激光器，維持對每個器件的控制也相當困難。第四，量子計算非常昂貴，一個量子比特的成本可高達一萬美元。最后，如果量子計算機被惡意利用，標準信息系統和以往的加密方法將無法抵御其威力。量子計算足以解密最安全的數據（如銀行記錄、政府機密和互聯網賬戶密碼等）。

量子計算能否終結圖靈機

基于量子計算的巨大前景，全球各國及各大公司都開始了量子計算機戰略。

比如，2016年，IBM公司率先推出了全世界第一臺基于5個超導量子比特的可編程量子計算機的原理模型，并將之應用于云平臺。到2017年，他們又成功研制出了基于50個超導量子比特的量子計算機的原理模型，并宣稱將在2023年成功制備超過1000個比特的真正的量子計算機。

谷歌則于2019年宣布成功研制了超過53個超導量子比特的量子計算芯片，并取名為Sycamore，中文翻譯為懸鈴木。谷歌的研究人員稱Sycamore在200秒內完成了一個極其艱深的計算，而這對超級計算機來說要花費一萬年。然而近日，中國科學院理論物理研究所的張潘教授團隊發表了名為《Sycamore量子優勢電路采樣問題的求解》的論文，展示了擊敗谷歌量子計算機Sycamore的全過程。

張潘教授團隊將“問題”重塑為一個叫做張量網絡的三維數學陣列，將模擬的運行簡化為所有張量的相乘。張教授說：“張量網絡方法的優點是可以使用許多GPU來進行并行計算。”

與谷歌團隊“一萬年”的預言相反，張潘教授團隊利用512個GPU，僅通過15個小時的計算就得到了顯著的輸出結果；同時張教授表示，如果使用超級計算機，那么計算只需要幾十秒，比谷歌團隊估計的快100億倍。量子計算機科學家多米尼克·杭萊特對此表示：“可以說，傳統計算機已成功模擬出了谷歌的實驗。”

這引發了人們對量子計算機的新討論。

德克薩斯大學奧斯汀分校的計算機科學家斯科特·阿倫森說道：“我認為他們是對的，如果有足夠大的超級計算機，就可以在幾秒鐘內模擬出結果。”

不過，加州大學戴維斯分校的數學家格雷格·庫珀伯格及其他人表示，量子計算的前景仍沒有受到影響。而谷歌量子人工智能首席科學家塞爾吉奧·博伊索也曾說，谷歌團隊知道它的優勢可能不會保持很久。

他說：“在2019年的論文中，我們也提到經典算法會有所改進，但是，我們不認為這種經典方法能在2022年及以后跟上量子芯片的發展。”

在新聞發布后，有人評論道：“這說明量子計算的算法需要優化，技術傲慢應適當收斂。”另一部分人則表示：“汽車或火車在剛出現的時候，也被人質疑沒有馬車來得有用，因此要看未來、看趨勢。”也有人支持此種技術“競賽”，表示“兩種技術處于對抗中上升的狀態。如果不在批評中進步，就根本不會有新技術出現，質疑量子計算才能讓它成長得更好”。

量子計算對高等教育的影響

除有利于科學研究外，量子計算的發展對高等教育領域也有一定影響。首先，它將為學生開辟量子工程師等新職業。同時，量子技術可以精確預測就業市場，尤其是各領域對技術、知識型員工的需求。此外，量子計算還可以及時處理大量的學生數據，判斷學生的學習短板，再加上量子計算自主設計程序的能力，有助于開發適應學生獨特性和個人水平的應用程序，為學生的弱勢科目提供幫助，實現真正的個性化學習。

目前，人們可以通過云計算訪問世界上的商業量子計算機。這些計算機包括IBM在美國、德國和日本的20多個量子系統裝置。借助云服務，任何人都可登錄到量子計算機，接受量子編程的基本教育。除此之外，IBM還提供量子計算的數字學習渠道，包括Qiskit Textbook、Qiskit YouTube和Qiskit Medium，并與來自120多個國家、約340門課程的教育工作者達成合作，對300余萬人進行了量子計算教育。

什么是量子計算

量子計算，通俗一點說，就是利用量子力學原理進行計算的技術。同樣，量子計算機就是進行量子計算的硬件系統。

量子計算機使用量子疊加、干涉和糾纏進行復雜的計算。量子計算不使用經典比特（classical bits），而使用量子比特（quantum bits），其中比特既是0也是1，其系數具有概率性，被測量后，其中的離散值才能被確定。更重要的是，量子比特由量子粒子組成，受到量子糾纏的影響，這使得計算可以使用耦合概率（coupled probabilities）。借助這些特性，量子計算和量子算法開發可用來解決新問題，包括密碼學、湍流動力學、量子力學的直接模擬方法以及新藥開發。

具體來說，一個經典的二位系統（two-bit system）包含4個狀態：00、01、10和11。與之相似但有所不同的是，一個2比特的量子糾纏系統處于4個狀態的疊加態，即4個狀態以概率分布的方式同時存在。因此，此系統需要4個具有相關性的新系數。進一步說，對于N個量子比特，需要指定2N個系數組合，因此要模擬300個糾纏的量子比特，系數數量就會大于已知宇宙中原子的數量（2270個）。

由于量子比特的概率性，量子計算機無法運行傳統算法，因此需要特地開發新算法。新算法的設計方式類似于電路圖，其中數據通過量子邏輯門逐步演算得出。這些算法極難建立，難點則在于算法結果必須具有確定性，而非概率性的。