质疑谷歌量子优越性 阿里团队：万年问题可20天解决
文/黃珊
2019年見證了許多歷史性時刻，但這些歷史性時刻仍需經受考驗。例如谷歌宣布實現量子優越性（Quantum Supremacy）。
當時，谷歌在其刊登于Nature的論文中表示，已經開發出了一款名為Sycamore的54量子比特數的量子芯片，可以在短短的200秒內解決一個特定問題，而地球上頂尖的超級計算機將花費1萬年才能完成相同的任務。
按照2012年加州理工學院量子理論物理學大牛John Preskill提出的 “量子優越性” 的定義，量子計算設備可以超越經典計算設備，解決后者無法解決的計算任務。這個概念曾在2018年10月被證明理論上行得通。谷歌的實驗結果則顯示，量子計算機在解決隨機采樣任務上超越了經典計算機，量子優越性由此達成。
不過，阿里量子計算團隊近日在Arxiv上刊登的文章 “Classical Simulation of Quantum Supremacy Circuits” 卻顯示，谷歌用以證明量子優越性的計算任務，經典計算機所需的計算時間其實用不到1萬年。
圖丨此次論文（來源：Arxiv）
在這項新發布的文章中，阿里團隊的思路也與IBM此前對于谷歌量子優越性宣稱的諸多質疑類似。
在量子計算領域，IBM 是可以與谷歌分庭抗禮的另一股力量。
IBM 研究人員提出的一個質疑之處在于，在Nature論文中，谷歌量子處理器用200秒時間完成了世界上最好的超級計算機（恰好是 IBM 的 Summit，top500榜首）需要1萬年才能完成的計算，這并不合理，Summit 可以在2.5天內完成計算。除此之外，谷歌離真正的量子計算機還有很長的路要走，因為它執行的計算任務沒有已知用途，不足以證明其通用性，而且如何實現可持續的容錯運算依然是個巨大挑戰，谷歌在論文中也承認了這一點。
換句話說，質疑者認為，谷歌聲稱的 “實現量子優越性” 的言論是具有誤導性的。
圖｜谷歌宣布實現量子優越性的論文（來源：谷歌）
而在阿里團隊的這項研究中，研究人員則是通過一種優化方法，經典計算機在20天的時間內就完成了計算。
從 IBM 、阿里的給出的數據來看，20天、2.5天的耗時和200秒自然仍有差別，但20天、2.5天和1萬年確實也不是一個級別的概念。
一直以來，量子計算都被寄予了 “在計算速度上比經典計算要快指數級倍” 的厚望，而運行隨機量子線路采樣（random quantum circuit sampling）是目前測試量子計算的性能的一個主流手段（其他手段包括光學玻色采樣問題、IQP 線路），盡管這種運算可能并沒有任何實際用途。
隨機量子線路采樣，正是谷歌宣稱量子優越性所解決的“特定問題”。
一般而言，經典計算處理這類問題所需的時間會隨量子線路（一般由一個名為 cycle“周期”的量表示，周期越高，量子回路越復雜）的規模增大而呈指數級增長，而用這類問題探究量子計算是否真較經典計算具有不可超越的 “量子” 的一個設計要點，在于要設法使量子處理器的規模和結果都達到經典計算不可能以類似的計算時間和精度輸出的水平。
圖 | 谷歌 Sycamore 量子芯片（來源：谷歌）
阿里量子團隊共同開發出了一款基于張量網絡的模擬算法，并在阿里云上對該算法進行了測試，與Sumimit相較的集群方式相比，顯示其能僅在20天內就解決谷歌測試所用的、1萬年版本的隨機量子線路采樣問題（53量子比特，20個周期）。
而對于在此前谷歌研究所用的另一個測試運算（53量子比特，14個周期），相比谷歌宣稱的“經典計算需用約1.1年才能算完”，此次研究所提出的新算法僅用265秒就能完成計算，而谷歌的 Sycamore 則用了約兩倍長的這個時間才解決了這個問題。
研究人員也在論文中，將谷歌此前測試量子計算用的運算問題稱為“意外地能容易的被拆分為并行運算的問題”。
簡單來說，此次研究將量子隨機采樣問題看作是一個具有 “2D 平面上僅相鄰節點有互相約束” 的規律張量網絡，使影響經典計算耗時的因素變為了張量網絡的收縮途徑，而團隊則將運算拆分成無數個可獨立被并行運算的 “次級運算”，然后再針對對效率構成影響的因素為算法進行優化，實現了“量子處理器每增加一量子比特并不會使其效率相對經典算法呈指數級增長” 的情況，并使經典計算的性能達到了谷歌此前所給出的性能值的20萬倍。
此次研究所展示的成果，倒不像此前谷歌所宣稱的那般“經典計算實力與量子計算相差甚遠”。谷歌 CEO Sundar Pichai 曾強調那次的研究成果對谷歌來說具有里程碑式的意義，并將其與萊特兄弟發明飛機時的首次12秒成功試飛相比。
還有另外一個需要關注的能力——“抗噪”。這是驗證量子計算是否較經典計算具有量子優越性的衡量標準之一，即在一個非理想的，具有噪聲的系統中完成隨機抽樣運算。不過由于技術問題，此次的研究僅測試了新算法在理想環境下的運算能力，而未能對算法在噪聲環境下的表現進行模擬。
圖 | 谷歌 CEO Sundar Pichai（來源：麻省理工科技評論）
整體來看，這樣的成果將為量子計算研究所需實現的計算效率拉高門檻。理論上而言，量子計算相較經典計算能力更加不可估量，只是一個技術從概念到實現再到不斷成熟的過程中，其性能和表現之類的參數肯定是不斷提升的。未來研究人員宣稱在某個問題上實現量子優越性，恐怕還需要付出更多的心力。
事實上，量子計算和經典計算之間已有多次喧囂，盡管量子計算作為前沿技術 “捷報” 連連、頗受矚目，但越來越多跡象顯示，現階段，該領域每一次的進步都未能完全實現對量子優越性的證明，更不是對經典計算的否定。
反而有一點愈發清晰：對比量子計算與經典計算之間的不同，不少新的工作促進了經典計算的探索，以及對其進一步的算法優化，也為量子計算不斷提新的課題。
正如 IBM 研究部主管 Dario Gil 曾在采訪中對我們表示的：“量子計算機永遠不會有遠勝于經典計算機的絕對‘霸權’地位，兩者各有千秋，各司其職，對于許多問題，經典計算機將仍然是使用的最佳工具。”
（來源：麻省理工科技評論）
注：此次論文作者多來自阿里量子實驗室和阿里云智能，包括阿里量子實驗室的負責人、前密歇根大學教授施堯耘博士。在量子計算研究上，阿里是不可忽視的新進者，因為其是為數不多以硬件為核心進行全棧量子計算研發的團隊：2017年，阿里巴巴以實現量子計算的潛能為目標組建量子實驗室。2018年初，實驗室研制的量子電路模擬器 “太章” 在全球率先成功模擬了81比特40層作為基準的谷歌隨機量子電路。2019年，阿里達摩院院長張建鋒宣布量子實驗室完成了第一個可控的量子比特的研發工作。
總結
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