當量子計算遇上人工智慧，會擦出什麼火花
谷歌、IBM、英特爾、微軟等科技巨頭不斷高調大秀量子計算「技術肌肉」的行為，讓全球對量子計算的追逐更加白熱化，這其中，中國相關企業、機構「搶灘」量子計算的身影沖在前面。
3月29日，微軟研究人員宣布其量子計算取得重大突破，他們發現天使粒子——馬約拉納費米子存在的有力證據：在特殊製備的導線中，將電子分為兩半。如果微軟希望建造一台能工作的量子計算機，這將是至關重要的。日前，谷歌推出72個量子比特的通用量子計算機Bristlecone時，宣稱已擁有「量子霸權」；同日，百度宣布在五年時間裡組建世界一流的量子計算研究所，並將把量子計算逐漸融入到業務中，自此，阿里巴巴、騰訊、百度全部入局量子計算。
圍繞量子計算 科技巨頭將有「十年競賽」
曾經，量子物理學和人工智慧（主要指神經網路技術）這兩門學科被看作「油和水一樣無法結合」。如今，人工智慧已被學術界和科技巨頭視為量子計算的重要著力點。
量子計算有很多引人瘋狂之處，簡單說，它將使人類的計算能力、處理大數據的能力，得以成千上萬乃至破億次的提升。
這是什麼概念？業界常用一個例子回答這個問題：「用當前最大、最好的超級計算機破解一個常用的RSA密碼系統，需要60萬年，但用一個有相當儲存能力的量子計算機，只需不到3個小時。」
微軟亞洲研究院資深研究員陳衛說：「最快的計算機要算百萬年、千萬年的東西，可能量子計算機幾秒鐘、幾分鐘就能算完。」這讓傳統計算機在量子計算機面前弱到就像個算盤，也是追逐計算力提升至瘋魔的科技巨頭迷戀量子計算的原因之一。
雖然路徑不同，但科技巨頭都在努力開發擁有足夠高精確度的有效量子位（量子計算的構建塊），以便真正可行的量子計算機能夠面世。
英特爾正在研究多種量子位類型，其中包括在很多方面都與傳統晶體管非常接近的自旋量子位，這使量子計算機有可能通過傳統計算機相近的製程來製造。英特爾公司副總裁兼英特爾研究院院長邁克爾·梅伯里說：「我們的量子研究已發展到基於領先的製程工藝。」
微軟投入量子計算研究已超過12年，雖然他們很少透露研究進展，但拓撲量子位的研究是比較明確的信息。微軟研究人員認為，與其他量子系統相比，拓撲量子計算系統能用更少的量子位執行比常規計算機大幾個數量級的運算。並且，拓撲量子位的糾錯過程直接建立在量子位的物理機制中，這使得規模擴展和提供可靠結果變得更加容易。
從去年11月IBM發布50量子比特的量子計算雲平台，到現在谷歌又將能力提升到72量子比特，電子計算機飛躍到量子計算機似乎已指日可待。
但是，與當前流行的「五年預測」不同，邁克爾·梅伯里表示，我們還處於「玩具系統」時代。在真正可行的技術出現之前，大型科技公司之間將有一場「十年的競賽」。
當前最大挑戰 如何讓量子位統一、穩定
儘管取得了很多實驗性的成果與推論，但大家都心知肚明，構建能夠保證精準輸出的、可行的、大規模的量子系統仍然存在很多挑戰，若要量子計算真正發揮巨大潛力，還要克服許多基礎性的難題。
雖然量子計算未來或能攻克傳統計算機的無解難題，但如何讓量子位統一和穩定是當前最大的挑戰。
量子位「脆弱而挑剔」，任何雜訊、甚至無意的觀測都會導致數據丟失，它們需要在非常低的溫度下儲存，否則可能會受到干擾和破壞。
溫度有多低？比外太空還要冷250倍。即使微軟的拓撲量子位預計比一般的量子位更強健，它也同樣脆弱，脫離不了極度寒冷的保護。
邁克爾·梅伯里說：「儘管傳統計算用盡洪荒之力幾十年才能解決的數據問題，量子計算可能只需要1秒就能搞定，但是，創建一個控制得很好的環境是前提。」
今年CES展期間，英特爾向它的研發夥伴QuTech交付的49量子比特量子計算測試晶元，只有5厘米左右大小，但為了讓量子位保持極低溫度的儀器卻相當龐大，整個場景看上去就像科幻電影中膠囊正在孵化機器人。
儘管微軟量子團隊負責人托德·霍姆達爾說：「我們有機會解決一系列以前無法解決的問題。」但除了讓量子位在更長的時間裡保持量子態以外，這種極端的操作環境下，如何設計可工作的電子控制系統，如何解決量子位封裝？在這些問題被解決之前，量子計算機走嚮應用市場非常困難。
與此同時，大多數構建量子位的方法都需要大量糾錯，或確保信息可靠傳輸，微軟的「有效操縱」研究因為直指量子計算的這個瓶頸，與谷歌剛剛宣布的72個量子比特計算機並稱為今年最重要的科技創新。
只是，量子計算是一個系統工程，即使微軟等的研究獲得突破，將純物理學與計算機科學相結合，將實驗觀念轉化為產品難以一蹴而就。量子計算機的建立及實際應用還有很長的路要走。
與人工智慧結合 有望催生重大進步
儘管仍有很多不確定性，但從谷歌、微軟、IBM等科技巨頭拚命往量子機器學習領域砸錢的舉動看，量子計算和人工智慧的結合已是未來科技的最大熱門。
業界已經統一了思想：量子計算能夠在許多領域起到重要作用，不僅有助於應對最棘手的全球糧食短缺或氣候變化等挑戰，更有望催生人工智慧等領域的重大進步。
微軟量子計算研究員內森·維貝說：「如果有一個足夠大、足夠快的量子計算機，我們可以徹底改變機器學習的各個領域。」
事實上，微軟的拓撲量子計算機最早的用途之一就是幫助人工智慧研究人員利用機器學習，加快訓練演算法。比如，把人工智慧助理小娜的演算法訓練時間從一個月縮短到一天。
從這點上看，量子計算就像人工智慧的協助處理器，非常適合機器的深度學習。不僅如此，通常人工智慧中的代碼是靜態的，即使結果錯誤，普通演算法也不會自行修改。但是，量子計算機系統能夠自動設定程序，自行修改代碼，並通過不斷學習來處理之前從未遇到的新數據。
中粵金橋投資合伙人羅浩元說：「計算能力是人工智慧的根本動力與核心資源，但是，隨著人工智慧的發展，越來越多的數據需要被計算，硬體堆砌已無法滿足更強的計算能力需求。並且，量子計算系統不僅能處理海量數據，也具備自我學習和自我更正的能力。從這些角度看，在量子計算助力下的人工智慧時代，將顛覆我們曾經最激進的想像。」
量子計算與人工智慧的結合機會已如此明顯而重要，中國的實力如何？
羅浩元認為：「無論是科技界還是企業界，我們已由『觀測』邁入『調控』。在人工智慧領域，中國雖然起步晚，但人才、企業數量及研究實力等並不遜於歐美國家。在量子計算領域，中國在前期已經打下了很好的基礎，並開始了對量子計算機的研發。」
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