谷歌的量子霸權論文，量子計算的里程碑

• 2019 年 10 月 7 日
• 筆記

量子計算機用3分20秒完成的一項計算，全球最強大的超算Summit要花1萬年。這個成果，來自於谷歌發表在NASA官網上的最新量子計算研究。這意味着谷歌的量子霸權，或許真的實現了？

量子霸權，也叫量子優勢，即在未來的某個時刻，功能強大的量子計算機可以完成經典計算機幾乎不可能完成的任務。比如在一天之內破解原本幾萬年才能破解的密碼、實現通用人工智能、快速模擬分子模型。提出這一假想的原因是，量子計算機的發展似乎遵循着「內文定律」，而經典計算機則遵循着「摩爾定律」。

摩爾定律眾所周知，即計算機芯片的晶體管密度每18個月翻一番，算力增強一倍，這是一種指數增長的規律。但是近年來隨着晶體管的尺寸逐漸逼近物理學極限，這一定律已經放緩甚至失效。

來自谷歌量子人工智能實驗室的負責人Hartmut Neven認為，量子計算機的速度正在以雙指數的速度增長。量子位相比普通位具有效率優勢，如果一個量子電路具有4個量子位，那麼一個經典電路必須具有16個普通位，才能實現等效的計算能力。

然而，量子芯片也在快速改進。谷歌量子芯片正在以指數級的速度發展，這種快速改善得益於量子電路中錯誤率的降低。而降低錯誤率能幫助構建更大的量子芯片。因為雙指數的增長速度遠遠快於指數函數，所以谷歌認為雖然量子計算機速度現在遠不及經典計算機，但是總有一天會超過後者。這不僅是自誇，去年12月，一台筆記本電腦即可模擬谷歌最好的量子計算機，到了今年1月，一台功能強大的台式機才可與之媲美。2月，經典計算機的速度已經不能和量子計算機相匹敵，無法再模擬後者，或許這就是計算機的優勝劣汰，倒是能和進化論扯上一點關係——儘管計算機不是生物。

谷歌實現量子霸權的消息以論文形式在計算研究社區內傳播，成為了上周末科學領域的一個重大新聞，在國內，有關這一問題的知乎討論文章輕而易舉便得到了 3000 多萬次點擊。麻省理工學院量子物理的一位在讀博士，對於谷歌的論文進行了簡單的解讀：

在硬件方面，谷歌一直用的是超導電路系統，這裡是 54 個物理比特 (transmon) 排成陣列，每個比特可以與臨近的四個比特耦合在一起，耦合強度可調 (從 0 到大概 40MHz)。

谷歌在多項式時間內實現了對一個隨機量子電路的採樣，而在已知的經典計算機上需要的時間則非常非常之久，像文中實現的最極端的例子是，對一個 53 比特 20 個 cycle 的電路採樣一百萬次，在量子計算機上需要 200 秒，而用目前人類最強的經典的超級計算機同樣情況下則需要一萬年。亦即在這個問題上，量子實現了對經典的超越。這裡的 cycle 指的是對這些比特做操作的數目，一個 cycle 包含一系列單比特操作和雙比特操作，可以近似理解為電路的深度。

那位優秀在讀博士的觀點是，我們對於谷歌新研究感到振奮的同時，要保持清醒，因為離着實現量子計算的完全功力還有很遠的距離。硬件上有集成化的問題，比如：超導比特系統要加微波 control 要諧振腔 readout，比特數目增加後有空間不足和 cross-talk 等問題，遠遠不止在圖中看到的一個小芯片那麼簡單。

本文文末有論文的原文鏈接，供大家參考，感興趣的朋友可以去看看，或許能得出有趣的觀點也說不定。

IBM的量子計算戰略負責人Robert Sutor，提到過一個「量子優勢 (Quantum Advantage) 」概念，簡單介紹了其實用性：量子優勢是在一個真實應用場景裏面，例如：金融服務、AI、化學，而不是幻想的產物，量子計算機做出了比任何經典計算機要明顯優秀的工作。

2018年，波士頓諮詢公司 (BCG) 發佈的報告認為量子計算機可以改變許多領域的遊戲規則：例如密碼學和化學。對化學的影響會廣泛波及材料學，以及農業和製藥等等領域。人工智能，機器學習就更不用說了。另外，物流，製造，金融，能源……也都會出現新的應用。

目前，似乎已經漸漸接近目標了，而下一個目標，則無外乎容錯率的問題，即能在一項計算當中實時糾正錯誤，原則上可以實現無錯的量子計算，主流的方法叫做「Surface Code」，但由於遠遠超出了當前量子計算的最強算力，也被經常討論究竟有沒有那個必要。谷歌研究者期望量子處理器的計算能力可以繼續以雙指數率增長：模擬量子電路的經典開銷隨計算體積的增大而增加，並且硬件的提升將有可能遵循量子處理器的摩爾定律，使得計算體積每幾年就增大一倍。為了保持雙指數增長率並最終提供能夠運行 Shor 或 Grover 等已知的量子算法所需的計算體積，量子誤差校正工程將成為以後的關注重點。

關於量子計算，有許多思路可走，但沒有哪個方向是確定的。雖然在實現量子霸權的道路上，谷歌目前可能已經實現了一個重要的里程碑，但現實卻是，人類距離真正的「量子霸權」時代，還很遠。

PS：算得快不等於算的對奧親！

論文鏈接：

https://drive.google.com/file/d/19lv8p1fB47z1pEZVlfDXhop082Lc-kdD/view

參考來源：華爾街見聞、谷歌官網、央視新聞網、騰訊科技。

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