寫在2023歲末：敏鋭地審視量子計算的當下_風聞
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撰文 | 光子盒研究院
本週，IEEE Spectrum刊登了一篇出色的文章，對量子計算（QC）的近期前景進行了深入探討。
文章的目的並不是要給量子計算的前景潑冷水，而是要説明量子計算的前景還很遙遠，並提醒讀者量子計算的用例可能很窄。
不僅如此，這篇報道還強調了哈佛大學領導的一個團隊最近在糾錯和邏輯量子比特的使用方面取得的進展，以此説明事物變化的速度有多快。
這篇文章（Quantum Computing’s Hard Cold Reality Check）是一篇引人入勝的快讀作品，在此，光子盒團隊將全文編譯整理，呈現給各位讀者們。
量子糾錯是實用量子計算的關鍵
量子計算機革命可能比許多人認為的更遙遠、更有限。這是新興的量子計算行業內和周圍一小撮著名的懷疑論者發出的信息。
量子計算機被吹捧為解決金融建模、優化物流和加速機器學習等一系列問題的方案。量子計算公司提出的一些雄心勃勃的時間表表明，這些機器可能會在短短几年內影響現實世界的問題。
但是，在許多人看來，對這項技術不切實際的期望遭到了越來越多的反對。
Meta公司人工智能研究負責人Yann LeCun最近上了頭條，他對量子計算機在不久的將來做出重大貢獻的前景潑了一盆冷水。
在一次慶祝Meta基礎人工智能研究團隊成立10週年的媒體活動上，他説，這項技術是“一個引人入勝的科學課題”，但他對“製造出真正有用的量子計算機的可能性”不太相信。
雖然LeCun並不是量子計算領域的專家，但該領域的領軍人物也發出了謹慎的聲音。亞馬遜網絡服務公司（Amazon Web Services）量子硬件主管奧斯卡·佩因特（Oskar Painter）説，目前該行業存在“大量炒作”，“很難從完全不切實際的幻想中過濾出樂觀的一面”。
當今量子計算機面臨的一個根本挑戰是它們非常容易出錯。一些人認為，這些所謂的“含噪聲的中等規模量子計算”（NISQ）處理器仍然可以發揮有用的作用。但佩因特説，越來越多的人認識到這是不可能的，量子糾錯方案將是實現實用量子計算機的關鍵。
最主要的建議是將信息分散到許多物理量子比特上，以創建更強大的“邏輯量子比特”，但這可能需要為每個邏輯量子比特配備多達1000個物理量子比特。有些人甚至認為，量子糾錯從根本上説是不可能的，不過這並非主流觀點。佩因特説，無論如何，以所需的規模和速度實現這些方案仍然是一個遙遠的目標。
“鑑於實現能夠在數千量子比特上運行數十億門的容錯量子計算機仍然存在技術挑戰，因此很難給出一個時間表，但我估計至少還需要十年時間。”
區分炒作與現實
問題不僅僅在於時間尺度。
今年5月，微軟技術研究員馬蒂亞斯·特羅伊（Matthias Troyer）在《ACM通信》（Communications of the ACM）雜誌上發表了一篇論文，指出量子計算機能夠提供有意義優勢的應用數量比某些人可能認為的要有限。
他説：“我們在過去10年中發現，人們提出的許多建議都行不通。然後我們找到了一些非常簡單的原因。”
量子計算的主要承諾是能夠以比經典計算機快得多的速度解決問題，但具體快多少卻各不相同。特羅伊説，在兩種應用中，量子算法似乎能提供指數級的速度：一種是對大數進行因式分解，這可以破解互聯網所依賴的公開密鑰加密；另一個是模擬量子系統，可應用於化學和材料科學領域。
量子算法已被提出用於一系列其他問題，包括優化、藥物設計和流體動力學。但是，量子算法所宣稱的提速並不總能實現：有時只是二次增益，即量子算法解決問題所需的時間是經典算法所需的時間的平方根。
特羅伊説，量子計算機產生的大量計算開銷很快就會抵消這些收益。操作一個量子比特要比開關一個晶體管複雜得多，因此速度要慢上幾個數量級。這意味着，對於較小的問題，經典計算機的運算速度總是更快，而量子計算機的領先優勢取決於經典算法複雜性的擴展速度。
特羅伊和他的同事將一台Nvidia A100 GPU與一台虛構的未來容錯量子計算機進行了比較，後者擁有10,000個“邏輯量子比特”、門的速度比現在的設備快得多。
特羅伊説，他們發現，在處理大到足夠有用的問題時，具有四倍速度的量子算法必須運行幾個世紀，甚至幾千年，才能勝過經典算法。
另一個重大障礙是數據帶寬。量子運行速度慢，從根本上限制了經典數據進出量子計算機的速度。特羅伊解釋道，即使在未來樂觀的情況下，這種速度也可能比經典計算機慢數千或數百萬倍。
這意味着在可預見的未來，機器學習或數據庫搜索等數據密集型應用幾乎肯定無法實現。
特羅伊表示，結論是量子計算機只有在小數據問題上才能真正發揮指數級的速度。“剩下的都是美麗的理論，但不會實用。”他補充道。
特羅伊説，這篇論文在量子界並沒有產生多大影響，但微軟的許多客户都很高興能清楚地瞭解量子計算的實際應用。
“他們已經看到一些公司縮小甚至關閉了量子計算團隊，其中包括金融和生命科學領域的公司。”
重新評估容錯量子計算的時間尺度
德克薩斯大學奧斯汀分校計算機科學教授斯科特·阿倫森（Scott Aaronson）説，對於一直密切關注量子計算研究的人來説，這些限制其實並不奇怪。
“有人聲稱量子計算將徹底改變機器學習、優化和金融等所有這些行業，我認為對此持懷疑態度總是有道理的。如果人們現在才意識到這一點，那麼，歡迎你們。”
雖然他也認為實際應用還有很長的路要走，但該領域最近取得的進展確實讓他有理由感到樂觀。本月早些時候，來自量子計算初創公司QuEra和哈佛大學的研究人員證明，他們可以使用280量子比特處理器生成48個邏輯量子比特——遠遠超過之前的實驗所能做到的。
QuEra公司首席營銷官尤瓦爾·博格（Yuval Boger）極力強調，該實驗只是實驗室演示，但他認為，實驗結果讓一些人重新評估了容錯量子計算的時間尺度。但他同時表示，他們也注意到有一種趨勢，即一些公司正在悄悄地將資源從量子計算中轉移出來。
他説，這在一定程度上是由於自大型語言模型出現以來，人們對人工智能的興趣日益濃厚。但他也認為，業內有些人誇大了這項技術的近期潛力，並認為這種炒作是一把雙刃劍。他説：“這有助於獲得投資，讓有才能的人興奮地進入這個領域。但另一方面，當你説量子技術將解決世界上所有的問題，但後來它並沒有解決，或者現在還沒有解決，這就會讓人有點失望。”
即使在量子計算機看起來最有前景的領域，其應用範圍也可能比最初希望的要窄。
近年來，科學軟件公司薛定諤（Schrödinger）和一個多機構團隊的研究人員發表的論文表明，只有數量有限的量子化學問題有可能從量子提速中受益。
論文鏈接：
https://arxiv.org/pdf/2009.12472.pdf
探索下一代量子技術
德國製藥巨頭默克公司（Merck KGaA，位於德國達姆施塔特）的集團數字創新全球負責人菲利普·哈巴赫（Philipp Harbach）説，同樣重要的是要記住，許多公司已經擁有成熟且富有成效的量子化學工作流程，這些流程是在經典硬件上運行的。
他説：“在公眾中，量子計算機被描繪得好像它能實現目前無法實現的東西，這是不準確的。主要是，它將加速現有的流程，而不是引入一個完全顛覆性的新應用領域。因此，我們正在評估這裏的差異。”
哈巴赫的研究小組研究量子計算與默克公司工作的相關性已經有大約六年的時間。雖然NISQ設備有可能用於某些高度專業化的問題，但他們得出的結論是，在實現容錯之前，量子計算不會對工業產生重大影響。
哈巴赫説，即使到那時，這種影響的變革性究竟有多大，還要取決於具體的用例和公司正在開發的產品。
量子計算機在為經典計算機在更大規模上難以解決的問題提供精確解決方案方面大放異彩。哈巴赫説，這對某些應用可能非常有用，比如設計新型催化劑；但默克公司感興趣的大多數化學問題都涉及快速篩選大量候選分子。
“量子化學中的大多數問題都不是指數級的，有近似值就足夠了。它們都是表現良好的問題，你只需要讓它們隨着系統規模的增大而變得更快。”
儘管如此，微軟的特羅伊仍有理由感到樂觀。即使量子計算機只能解決化學和材料科學等領域的有限問題，其影響仍可能改變遊戲規則。他説：“我們談論石器時代、青銅時代、鐵器時代和硅時代，因此材料對人類的影響是巨大的。”
“提出一些懷疑的目的並不是要削弱人們對這一領域的興趣，而是要確保研究人員專注於量子計算最有前途、最有可能產生影響的應用。”
參考鏈接
[1]https://spectrum.ieee.org/quantum-computing-skeptics
[2]https://www.hpcwire.com/2023/12/22/taking-a-hard-eyed-look-at-quantums-near-term-prospects/
[3]https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-12-24/what-is-quantum-computing-what-do-quantum-computers-do-and-can-i-get-one?fromMostRead=true
[4]https://thedebrief.org/quantum-2-0-discovering-the-next-generation-of-quantum-technology/
本文經授權轉載自微信公眾號“光子盒”。
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