即將到來的「量子至上」時代

製造出一台能夠完成經典計算機所無法完成任務的量子計算機，是研究人員的孜孜不倦目標，然而他們與目標間的距離正在快速縮短。現在，這一里程碑來了。

IBM公司的量子計算機，要求將量子比特冷卻到略高於絕對零度的溫度環境。如此極端的低溫條件，有助於防止雜訊因素對量子比特產生破壞。

量子計算機永遠無法全面取代你手頭的「經典」計算機。它們不會用於運行瀏覽器、幫助你報稅或者播放最新視頻。

那量子計算機到底有什麼用？它們的作用——至少人們長期以來對量子計算機的期望——在於提供一種在本質上有所區別的計算方式。它們將能夠解決某些經典計算機需要數十億年才能完成的難題，能夠模擬複雜的量子系統（例如生物分子），或者提供一種分解非常大的數字的方法，從而打破長期存在的加密形式。

量子計算機這種由學術性探索到全新應用的過渡門檻，被稱為「量子至上（Quantum Supremacy）」。許多人相信谷歌的量子計算項目將在今年晚些時候實現這一目標。在此之前，我們專門整理出這份指南，它提供了你需要了解的信息，量子至上意味著什麼，以及它是否真的實現了。

量子至上是什麼，又為何如此重要？

為了實現量子至上，量子計算機必須首先能夠實現目前經典計算機所無法完成的任何計算負載。

從某種意義上說，這一里程碑其實是人為造就的。用於測試量子至上是否實現的任務由人們精心設計出來，更多是為了展示技術進度而非實質性成果（下文我們就具體討論）。因此，很多對於量子計算機的嚴肅探索並不重視量子至上這一指標。負責IBM公司量子計算戰略事務的高管Robert Sutor表示，「我們根本就不會使用「量子至上」這個字眼。我們也完全不關心什麼量子至上。」

但在其它方面，量子至上確實將成為計算髮展史上的一道分水嶺。從最基本的層面出發，量子至上可能意味著，量子計算機開始能夠處理某些實際問題。

這種觀點也有一定的歷史原因。早在上世紀九十年代，第一種量子計算解決的主要是那些人們不太關心的問題。然而，計算機科學家們在設計當中所積累到的經驗，卻可用於指導後續演算法的開發（例如用於分解大數的Shor演算法），並帶來深遠的現實影響。

芝加哥大學量子信息科學家Bill Fefferman指出，「在我看來，要不是技術社區最初更關注「量子計算機的理論構型更適合處理哪些問題？」，而非執著於所謂更有實際價值的問題，那麼這些演算法壓根就不會出現。」

量子計算領域希望同樣的情況能夠再次上演。通過構建一台能夠擊敗經典計算機的量子計算機——即使只是解決某個看似無用的問題，研究人員仍能夠從中學習到大量經驗，從而為日後打造出真正具備泛用性的量子計算機鋪平道路。

加州理工學院理論物理學家、谷歌公司研究員Fernando Brand?o表示，「在實現量子至上之前，量子計算機幾乎沒有機會拿出任何有趣的成果。量子至上無疑將成為發展中必不可少的里程碑式事件。」

此外，量子至上還將成為理論計算機科學領域的一場大地震。幾十年以來，該領域一直運作在所謂「丘奇-圖靈擴展論」的假設之下。該假設認為經典計算機能夠有效執行任何其它類型計算機能夠完成的任意計算。量子至上將是第一次針對該項原則的實驗，有望將計算機科學引入一個全新的世界。加州大學伯克利分校的量子信息科學家Adam Bouland指出，「量子至上將成為我們在計算觀察方式層面的一次根本性突破。」

如何證明量子至上？

答案很簡單：只需要證明某個問題在經典計算機上無法有效解決，但在量子計算機上能夠解決即可。具體問題並無特殊要求，不過目前估計量子至上的首次證明很可能涉及所謂「隨機電路採樣」這一特定方向。

隨機採樣問題的一類簡單示例，在於模擬公平骰子的滾動過程。這樣的程序能夠從全部可能的結果當中正確提供採樣結果，而在重複運行程序時，全部六個數字中的每一個都呈現出六分之一的出現比例。

與投骰行為類似，這個量子至上的候選問題要求計算機從隨機量子電路的全部可能輸出（表現為針對單一或者一組量子比特執行的一系列操作）中實現正確採樣。讓我們以一個包含50量子比特的電路為例，隨著量子比特通過該電路，各量子比特的狀態將在所謂量子疊加當中變得交織或者說糾纏。結果就是，當電路通行完畢後，50個量子比特將處於250 個可能狀態的疊加狀態。而如果我們測量各量子比特，則這250 種可能性將摺疊成一個50比特的字元串。這就像是滾動一個骰子，只不過可能性從6種變成了250 種——也就是1千萬億種，而且所有的可能性都將以同樣的概率發生。

利用疊加與糾纏等純粹的量子特徵，量子計算機應該能夠從這一隨機電路當中有效產生一系列樣本，這些樣本將遵循正確的分布。然而，對於經典計算機，目前還沒有任何已知快速演算法能夠生成這樣的樣本。而隨著可能樣本範圍的增加，經典計算機會很快被巨大的任務計算量所淹沒。

難度在哪？

只要量子電路的規模不大，經典計算機就還跟得上運算節奏。因此，為了通過隨機電路採樣問題展示量子計算的優勢，工程師們至少需要能夠構建起具備一定規模水平的量子電路——但到目前為止，這個目標還無法實現。

電路規模由初始量子比特數決定，而且與操作這些量子比特的具體次數相關。量子計算機中的操作使用「門」進行，這一點與經典計算機完全相同。不同類型的門會以不同方式對量子比特進行變換——某些門能夠翻轉單一量子比特的值，也有些門以不同方式對兩個量子比特進行組合。如果通過10個門運行量子比特，我們就會說這一電路的「深度」為10。

為了實現量子至上，計算機科學家們估計量子計算機至少需要解決70到100比特場景下的隨機電路採樣問題，且深度大約為10。如果電路規模遠小於這一水平，那麼經典計算機仍然有望以模擬方式解決——畢竟經典模擬技術也一直在不斷完善。

在另一方面，量子工程師們目前面臨的問題在於，隨著量子比特與門數的增加，錯誤率也將不斷提高。如果錯誤率過高，那麼量子計算機也將喪失對於傳統計算機的比較優勢。

量子電路當中存在眾多錯誤源，最關鍵的根源之一，在於每一次電路執行門操作時都會在計算當中造成錯誤累積。

目前，最好的雙量子比特量子門的錯誤率約為0.5%，這意味著其每200次操作當中約出現一次錯誤。為了證明量子至上，工程師必須將雙量子比特門的錯誤率降低至0.1%左右。

我們如何才能確定，量子至上已經得到證明？

雖然有一些里程碑已經非常明確，但量子至上絕對不是其中之一。得克薩斯大學奧斯汀分校的計算機科學家Scott Aaronson表示，「量子至上跟火箭發射或者核爆炸不同，這些項目只需要通過觀察就能立即判斷是否成功。」

為了驗證量子至上，我們必須同時滿足兩個條件：量子計算機能夠快速執行計算，而經典計算機無法有效執行相同的計算。

最棘手的是第二部分。經典計算機在解決某些類型的問題時，往往會表現出超出計算機科學家期望的能力。在證明經典計算機不可能有效完成某些任務之前，總有可能存在著更好、更有效的經典演算法。因此，在證明不存在這樣的演算法方面所需要投入的精力，甚至有可能高於證明量子至上本身的精力。即使是這樣，相關主張仍然需要一段時間才能被人們所普遍接受。

我們離目標還有多遠？

從各個方面來看，谷歌公司正在敲開量子至上的大門，並有可能在今年年底之前正式將其攻克。（當然，2017年的時候就有過這樣的風聲。）此外，其他一些組織也有可能在短時間內實現量子至上，包括IBM、IonQ、Rigetti以及哈佛大學。

這些團體正在利用多種不同方法構建量子計算機。谷歌、IBM與Rigetti嘗試利用超導電路實現量子計算。IonQ使用被捕獲的離子，而由Mikhail Lukin領導的哈佛小組則提議使用銣原子。此外，微軟公司則在探索「拓撲量子比特」方法，其基本原理類似於量子層面的長鏡頭。

每一種方法都有其優勢與缺點。

超導量子電路的優勢在於能夠採用固態材料製造。其可以直接使用現有製造技術，並能夠以極快的速度實現門操作。此外，量子比特不會移動，這一點顯著優於其它技術方法。然而，其同時也要求研究人員將環境溫度降低至極低水平，且超導晶元中的每一個量子比特必須單獨校準，這使其很難擴展至數千量子比特（甚至更高）這一實際應用規模。

離子阱的優勢與缺點與超導方法恰好相反。其中各個離子是相同的，因此更易於製造；在量子比特被環境雜訊淹沒之前，離子阱使我們能夠將更多時間用於計算。然而，離子的門操作速度極慢（時長可達超導門的數千倍），而且各個離子往往會不受控制地四處移動。

目前，超導量子電路似乎發展速度最快，但是所有不同方法都面臨著嚴重的工程技術障礙。在真正構建起人們夢寐以求的量子計算機之前，我們還需要完成一項重大的新技術進步。Bouland表示，「我聽說，業界認為量子計算可能需要一項類似於晶體管發明這樣的突破性技術，才能真正帶來幾乎完美且易於擴展的解決方案。雖然最近的實驗進展令人印象深刻，但我個人認為量子版本的晶體管還沒有真正實現。」

如果量子至上得到證明，接下來又將如何？

如果有一台量子計算機能夠在隨機電路採樣這類任務當中壓倒經典計算機，那麼接下來要解決的問題無疑是：量子計算機什麼時候能夠真正用於處理實際問題？

這種現實層面的里程碑往往被稱為「量子優勢」。IBM公司的Sutor解釋稱，「量子優勢的定義是這樣的：對於某個真實用例——例如金融服務、人工智慧或者化學等等——我們什麼時候才能看到量子計算機的處理效果要明顯優於任何已知的經典基準？」順帶一提，IBM公司目前已經擁有不少企業客戶，包括摩根大通與梅賽德斯-賓士在內的不少公司都在探索對IBM量子晶元的實際應用。

第二座里程碑在於創建容錯量子計算機。這類計算機能夠實時校正計算中的錯誤，從而在原則上實現無錯誤量子計算。然而，目前創建容錯量子計算機的主要預設方法（被稱為「表層代碼」），要求在計算機中用於實際執行計算的每個「邏輯」量子比特提供數千個糾錯量子比特。這就使得容錯機制的規模水平遠遠超出量子計算領域的現有實現能力。換言之，在真正處理實際問題之前，量子計算機到底需不需要容錯性又是另一個關鍵卻懸而未決的難題。Brand?o指出，「目前想法很多，但都沒能最終確定。」

2019年7月18日修訂：哈佛大學的Mikhail Lukin小組正在製造量子計算機，如新版本文章所述，他們正嘗試利用鐳原子控制銣原子（而非光子）。

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