2017 年 1 月，微軟全球執行副總裁、人工智能科研項目的總負責人沈向洋透露，他們正在著手研發量子計算機，已經拿下了世界級頂尖量子計算專家 Michael Freedman 以及諸多專家。“很快會有進展分享給你，”他說。

時隔一年后，微軟的量子計算開發工具包和開發語言 Q，已經適配了 Windows 10、macOS 和 Linux。

2018 年 1 月，拉斯維加斯 CES，英特爾 CEO 急于證明不管摩爾定律是否失效，我們還有新招，帶來了一枚高達 49-qubit 的超導量子計算機。這家老字號已經給最時髦的新架構起好了芯片界熟悉的名字：Tangle Lake。

2018 年 2 月，IBM 宣布成功測試了一臺 16-qubit（量子比特）和一臺 17-qubit 的量子計算機，并透露還將提供 30 至 50 量子比特不等的設計。IBM 是量子計算機在量子比特這一指標上狂飆式增長的擁躉，告訴媒體 100-qubit 量子計算機在幾年內便可制成。

科技公司大多公開表達或半公開支持一種說法：量子優勢——Quantum Supremacy，也譯作量子霸權，即量子計算機性能超越史上最強的經典計算機，將在 2017 年底到來。

量子計算在最近一兩年間熱度顯著提升，直到本周 Google 發布 72-qubit 量子計算機。

這一全新范式的計算技術，是時候被介紹給每一個對新科技向往的人了。

你可能對經典計算技術稍有了解，它將數據編碼為二進制，最小的數據單元名叫比特 (bit)，它只有兩個確定狀態，0 和 1，關閉和開啟。

量子計算則利用了量子力學領域內的概念，其最小數字單元名叫量子比特 (qubit)。

一個量子比特可能同時具備兩個狀態，專業術語稱為疊加態 (Superposition)：

開個玩笑，是下面這張……

這是一個計算機人士可以理解的解釋，非專業人士可以先跟著看：假如一個 16-bit 的存儲器只能存儲一個數據，這個數據可能是 2 的 16 次方——65536 個數據中的任意一個。這個限制在理論中的量子計算機上卻不存在，一個 16-qubit 的存儲器可以同時存儲 2 的 16 次方——65536 個數據。

接下來是普通人也能消化的解釋：通常人們認為，一個經典處理器的運算速度越快越強大，但它在同一時間仍然只能進行一次計算，只是計算所用的時間被鎖到很短而已；量子計算機強大的定義標準則是量子比特的數量，比方說一個 16-qubit 的量子計算機，可以同時對 2 的 16 次方個數據進行計算，節省了大量的時間。你應該能明白，當計算量變得巨大時，量子計算機的優勢將會凸顯出來。

這也是為什么科學家們提出了“量子優勢” 的概念，并且開始期待它的實現。當量子計算機在某個特定的領域或解決某個計算機問題上的計算性能，超過了現存最強大的經典超級計算機時，我們就可以說這個領域內或問題上實現了量子優勢 。這一名詞也被譯作量子霸權。

本周，Google 用地球上最古老的樹木 Bristlecone（狐尾松）命名他們最新研制的 72-qubit 量子計算機。

學界普遍認為當量子計算機的量子比特超過 50，量子優勢就實現了。公眾對于量子計算的理解也基于此：雖然不清楚到底怎么一回事，但只要有人造出 50 量子比特的量子計算機，那一定厲害了。

然而，Google 在研究中積累的經驗指出這一認識并不充分和科學。

和經典計算機相比，量子計算機的性能優異是指數級的，但它也有一個有趣的特性：量子本身收到周遭其他粒子的影響，導致結果錯誤（這個情況被稱為退相干）；就算將量子計算機和周遭完美隔離（比如超低溫），由于計算機的量子回路內本身存在隨機波動，產生的結果仍然不是每個都正確。

因而量子糾錯技術誕生了。主流的量子糾錯技術引入更多的糾錯量子，來耦合一個計算量子在某個時間的狀態，避免了測量糾錯量子后與之糾纏的計算量子即坍縮至一個確定狀態的規律。

然而這種糾錯反而占用了更多——甚至是幾乎所有的計算量。想要將錯誤率降低到可接受的水平，一個實際性能只有 3-qubit 的量子計算機可能需要上百個量子比特。在這樣的前提下實現 50-qubit 的所謂量子優勢，將變得非常不經濟。早在 2002 年，《電子工程專輯》的一篇文章就指出，錯誤率 (error rate) 是量子計算實現的絆腳石。

毫無疑問，錯誤率必須成為評價一臺量子計算機是否實現了量子優勢的關鍵指標。

而 Google 狐尾松的振奮人心之處正在于此：它在 72-qubit 上實現了超低的錯誤率，達到了 Google 可以接受的標準。該公司科學家認為，在這一級別的量子計算機上，未來有望實現量子優勢。

2015 年刊登在《自然》的一篇論文顯示，Google 已經利用超導量子計算技術已經制造出了 9-qubit 量子計算機。在當時，它的讀出錯誤率達到 1%，單量子門錯誤率 0.1%，雙量子門錯誤率 0.6%。研究團隊采用的是一種名叫 surface code 的量子糾錯技術，由目前在 Google 工作的世界級量子計算專家 John Martinis 發明。

Google 透露，狐尾松量子計算機采用的是和之前 9-qubit 量子計算機相同的底層物理結構（下圖）。

在 9-qubit 陣列中，計量量子比特和數據量子比特交替排列，兩者相互耦合結果然后通過算法在彼此之間交替傳播，從而實現糾錯。

至于狐尾松，Google 提供的信息極為有限。內部結構圖看起來是兩個 36-qubit 疊加得到的 72-qubit 陣列，其中的每個量子比特都和鄰近的量子比特相關：

如果按照前面 9-qubit 量子計算機的陣列，假設圖中兩種顏色分別是計量量子比特和數據量子比特，其中多達 25 個數據量子比特可以對自身鄰近的 4 個計量量子比特進行耦合。Google 認為這樣做能夠實現更穩定的糾錯效果，不會讓錯誤率變得更不可控制。

狐尾松量子計算機的錯誤率的具體數值沒有得到公開，但從博客中的描述來看，這臺能跑多少分，研究團隊早已心里有數：他們指出，如果能夠在一個 49-qubit，量子回路深度超過 40（量子回路越深，取得的結果正確的可能性越低）的量子計算機上，達到雙量子門錯誤率低于 0.5% 的結果，就已經實現量子優勢。

緊接著，Google 研究員 Julian Kelly 在博客里寫到，他們預計可以在狐尾松的所有 72 個量子比特上，實現之前 9-qubit 量子計算機所實現的低錯誤率水準。他接著指出：

“對于通過狐尾松實現量子優勢，我們保持謹慎樂觀。”

We are cautiously optimistic that quantum supremacy can be achieved with Bristlecone…

注意這里使用的是“謹慎樂觀” (cautiously optimistic)，一個被美國前總統里根發揚光大的，充滿了政治色彩的字眼。如果硅星人對自己發明的一項技術“謹慎樂觀”，應該是這樣想的：如果它成功了，人們應該認可我的智慧和功勞，但我也不是非要明目張膽地索要這份名譽；如果它失敗了，人們應該清楚，我也曾對它保持警惕……

讀完這篇博客，你應該能感受到 Google 在狐尾松上，或多或少有一點低調炫技的心態。當然你也不能怪罪它。不少公司都曾表達出 2017 年底就能實現量子優勢，但只有 Google 打出了一個稍稍來遲但比較靠譜的進度，其他公司都還沒看見影子，更別提不少研究者還在糾錯的階段，就別提量子優勢了。

上一次 Google 挑戰和刷新人們對于科技的認知上限，應該還是兩年前的 AlphaGo。那次，最強的人類在曾被認為計算機無法參透的圍棋項目上，輸給了深度神經網絡。

然而這一次和上次完全不同：AlphaGo 運行在大規模服務器集群上，處理器的核心仍然是晶體管回路；量子計算是一個全新的范式，它和經典計算機 0 和 1 的計算完全不同（只是現階段為了證明能力需要處理經典計算機問題，還是用量子的不同狀態套到 0 和 1 上）。

全新的計算模式也意味著它想要取得和經典計算機相同的普及程度，仍需時日。經典計算機的理論基礎來自于物理學，人類已經開始大規模使用電之后很久才發明了計算機；量子計算同樣來自于物理學的分支量子力學，但人類想要掌握最為微觀的粒子控制力，將量子計算機用于解決真實世界的難題——而不僅是簡單、低級的計算機科學問題，可能要到十年甚至數十年之后才能取得成效。

基于狐尾松進行更大規模的量子計算研究，只是 Google 一個目標。另一個目標是在短期內將量子計算研究的階段成果用于加速公司目前相當重要，也最消耗計算資源的技術——機器學習。2012 年，吳恩達、Jeff Dean 等人創造性地搭建了 Google 大腦，世界上第一個大型分布式計算集群。先進的人工智能背后是強大的神經網絡，但它需要驚人量級的計算力才能在相對較短的時間內取得可接受的成果。為了高效訓練和推理神經網絡，Google 又開發了 TPU，但在量子計算實力即將被證明的前夕，它清楚地看到量子計算才是未來。

這也是為什么這家公司的量子學習實驗室，全名叫做“量子人工智能實驗室” (Google Quantum AI Lab)。

最后的最后，如果未來量子計算機真的想要在解決實際問題上，對傳統的計算機甚至超級計算機實現補充甚至替代，它必須首先證明自己的原理行得通，用合理的成本能夠取得可靠的結果。

量子計算不需要當一個重大新聞發生時媒體和民眾的瘋狂追捧，這個領域內的研究者應該不會希望上世紀末發生在人工智能身上的事情再次發生在自己的身上。量子計算最需要的是一個足夠有說服力的階段性產物。

而狐尾松是這樣一個產物。這才是它在我們所處的當下，或者未來的十幾年甚至更久的時間里偉大的原因，遠比這場“誰先實現量子優勢”的軍備競賽重要的多。

讓你看到最不一樣的硅谷！

轉載于:https://www.cnblogs.com/maxma/p/9169520.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的量子优势的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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