作者：樊曉芳、李澤南

10 月 24 日，谷歌實現(xiàn)量子優(yōu)越性的論文登上《自然》雜志封面，1 個月前已轟動業(yè)界的研究工作，再次成為科技圈關(guān)注的焦點。

當(dāng)日，來自谷歌量子計算研究團隊、量子優(yōu)越性論文 77 名作者中的三位科學(xué)家——加州大學(xué)圣巴巴拉分校（UCSB）研究員 Andrew Dunsworth、谷歌量子計算硬件負(fù)責(zé)人 Yu Chen 與 Anthony Megrant——接受了媒體的采訪，很多人們關(guān)心的問題在此得到了解答。

從左到右依次是 Anthony Megrant、Yu Chen 與 Andrew Dunsworth

谷歌論文作者正面回應(yīng) IBM 質(zhì)疑

雖然谷歌的成果得到了很多同行的認(rèn)可，但也有學(xué)者表示質(zhì)疑。IBM 本月 21 日就在其博客上稱谷歌「實現(xiàn)量子霸權(quán)」的實驗存在缺陷。其主要認(rèn)為，若使用 IBM 曾證明過的二級存儲方法，在經(jīng)典超級計算機上模擬谷歌的量子電路根本不需要一萬年，2 天半就能做到，因此經(jīng)典超級計算機的運算能力遠(yuǎn)比谷歌推算的更強。「按照其最嚴(yán)格的定義，（谷歌的研究）尚未達到目標(biāo)?！?/p>

同時，IBM 杰出研究科學(xué)家 Edwin Pednault 等人表示：「正如我們之前討論的，『量子霸權(quán)』尚未實現(xiàn)，總是使用該詞會不可避免地誤導(dǎo)公眾。從根本上來講，量子計算機永遠(yuǎn)不會相對傳統(tǒng)計算機占據(jù)『統(tǒng)治地位』，每種計算機都有其獨特的優(yōu)勢，他們會協(xié)同工作?！?/p>

對此，谷歌研究人員表示：「事實上，我們的研究專注于構(gòu)建更好的量子計算硬件，推動整個研究方向向前發(fā)展。因此，我們很高興可以看到這一研究在研究社區(qū)引起了很多反響。它甚至推動了經(jīng)典計算機領(lǐng)域的發(fā)展——IBM 的團隊取得了一個非常好的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)了更快進行計算的可能性?！?/p>

谷歌已經(jīng)將研究數(shù)據(jù)公開，并歡迎人們在目前的研究基礎(chǔ)上不斷提出更好的方法。

當(dāng)被問到，這次公布的 54 量子比特 Sycamore 量子處理器相對谷歌在 2018 年 3 月推出的 72 量子比特量子處理器 Bristlecone 有什么性能上的優(yōu)勢，并且為何實現(xiàn)「量子優(yōu)越性」的處理器是量子比特數(shù)量更少的 Sycamore 時，研究人員表示，兩種處理器的控制方法有很大不同，而在研究中需要在硬件基礎(chǔ)上構(gòu)建完整的軟件架構(gòu)。

目前研究組還沒有在 Bristlecone 上實現(xiàn) Sycamore 效率的能力，即使在后者之上，由于有 1 個量子比特?zé)o法有效工作，處理器實際上只用到了 53 個量子比特。本次新工作最大的貢獻在于在 Sycamore 的硬件基礎(chǔ)上實現(xiàn)了先進的控制能力，幾十個比特可以協(xié)同工作，運行算法，并保證較高的運算保真度。

「新的控制方法讓我們在系統(tǒng)層面上取得了比以往好得多的優(yōu)化水平，」Dunsworth 說道?！冈谶@其中是數(shù)以百計的全新組件?！?/p>

再之，既然 Sycamore 在特定任務(wù)上跑贏了世界第一超算 Summit，它在能耗效率上是否具有優(yōu)勢？「這或許需要運行同一個 Benchmark 才能得到答案，」Megrant 說道?！杆哪芎拇蟾畔喈?dāng)于一整層樓的電腦同時運行，主要來自于冷卻系統(tǒng)。因此，即使我們在未來加入更多的量子比特，其能耗也不會有顯著的提升。」

最后，研究人員也提到，在未來的發(fā)展中，量子計算機面臨的主要挑戰(zhàn)還是如何提升量子比特的數(shù)量，以及降低錯誤率?！冈诮鉀Q了這兩個挑戰(zhàn)之后，我們就可以將量子計算機應(yīng)用于更多方面了，」Dunsworth 表示?！傅芏鄳?yīng)用方向是我們現(xiàn)在還無法想象的?！?/p>

不過，其認(rèn)為量子比特數(shù)量擴展的過程需要解決的是連接性和效率的問題，目前的量子計算架構(gòu)在理論上是可以支持?jǐn)U展到上千，甚至更多量子比特數(shù)量的。

而在機器學(xué)習(xí)方面，谷歌研究人員正在進行的工作包括 NISQ 算法（Noisy Intermediate Scale Quantum），目前他們已經(jīng)推出了 Cirq，一種可用于量子計算機和模擬器的 Python 庫。

「不過因為目前我們對于量子機器學(xué)習(xí)的前景還不明了，這主要是因為量子計算機天生的錯誤率，」Megrant 表示。「最重要的是我們已經(jīng)開始探索這些領(lǐng)域了，我們已經(jīng)有了可用的芯片，剩下的就看它能做些什么了?！?/p>

業(yè)內(nèi)專家：確實是里程碑工作

量子優(yōu)越性的論文引來了業(yè)內(nèi)人士的廣泛關(guān)注，大多數(shù)同行肯定了新研究的重要意義，但各自認(rèn)同的理由不一致。在研究發(fā)表后，機器之心聯(lián)系到了多位國內(nèi)量子計算研究者。

浙江大學(xué)物理系尹藝教授（博士后階段師從谷歌 AI 量子計算負(fù)責(zé)人 John Martinis 教授）認(rèn)為：「谷歌量子計算團隊已經(jīng)深耕超導(dǎo)量子芯片多年，這個實驗代表了現(xiàn)階段量子計算機發(fā)展的最高水平。他們通過在 Sycamore 處理器實現(xiàn)的復(fù)雜量子體系的演化，生成了一組隨機序列，進行了隨機電路采樣的實驗，完成了對量子優(yōu)越性的實驗展示，『里程碑式的突破』 也算是一種合理的說法。同時，我們也需要知道，這個工作僅僅完成了第一步，僅僅是展現(xiàn)了量子計算機強大的計算潛力，當(dāng)下還未實現(xiàn)量子比特的糾錯，真正實現(xiàn)量子計算機還需要持續(xù)的進一步工作?！?/p>

騰訊量子實驗室負(fù)責(zé)人張勝譽同樣認(rèn)為這是一個很讓人欣喜的結(jié)果，顯示了谷歌團隊在超導(dǎo)芯片方面的設(shè)計、制備和操控能力。

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授，中科院量子信息重點實驗室副主任郭國平也從技術(shù)工程角度表示，「谷歌的新成果體現(xiàn)了在芯片設(shè)計、芯片制備、量子比特測量與控制技術(shù)等多方面的進展，是未來量子計算機走向?qū)嵱没隙ㄐ枰朔膯栴}，因此毫無疑問是非常重大的研究進展。這種技術(shù)工程層面的進展不是國內(nèi)擅長的，且往往是最容易被忽略的、不被物理學(xué)界科研人員所關(guān)注。」

新加坡科技設(shè)計大學(xué)物理學(xué)博士郭楚也表示，谷歌的工作無論從量子比特規(guī)模，還是門操作錯誤率方面，都可能作為重大的技術(shù)突破而寫進量子計算的教材。「我們經(jīng)常用『近期有噪聲的中等規(guī)模量子計算』來描述當(dāng)前量子計算硬件技術(shù)水平，個人認(rèn)為這個工作標(biāo)志著我們已經(jīng)實現(xiàn)了有噪聲的中等規(guī)模量子計算?！?/p>

同時，業(yè)界也對 IBM 質(zhì)疑谷歌實驗缺陷的論文工作和「直懟」行為發(fā)表了各自的看法。

UC Austin 教授、理論計算機學(xué)家 Scott Aaronson（同時也是《自然》雜志審稿人）第一時間撰文對該論文進行了解讀?！窱BM 主張可以通過超級計算機的硬盤存儲量子狀態(tài)向量，從而在 2.5 天內(nèi)模擬 Sycamore 芯片……可以理解的是，IBM 團隊尚未做到這一點，但是我?guī)缀鯖]有理由懷疑他們的分析基本上是正確的，」Aaronson 表示?！傅@是否意味著『量子優(yōu)越性』尚未達到？當(dāng)然不是。無論如何，2 分 30 秒和 2.5 天相比仍然是 1200 倍的加速?！?/p>

不過，也有業(yè)內(nèi)專家評論道，「Aaronson 至今都認(rèn)為通過經(jīng)典計算機很難有效模擬量子隨機電路采樣來實現(xiàn)量子霸權(quán)。谷歌的這一工作與 Aaronson 的方案高度相關(guān)。同時 Aaronson 也是這篇 Nature 封面論文的審稿人，可能會對谷歌的工作有些偏袒?！?/p>

郭楚則明確表示對 IBM 團隊的反駁持保留態(tài)度，基于其在優(yōu)化經(jīng)典計算機算法提升可模擬量子計算規(guī)模這一方向多年研究經(jīng)驗，他認(rèn)為，「谷歌的算法中使用了犧牲時間復(fù)雜度換取空間復(fù)雜度的方案，對于 Summit 這樣計算速度極快的超級計算機，可能是一個比較好的方法。而 IBM 提出利用硬盤存儲來解決存儲量子態(tài)空間不足的辦法，在實踐中效果不一定比谷歌的算法更適合 Summit 這樣的超算。其次，IBM 并沒有真正作數(shù)值比較，在這種規(guī)模下，理論估算和具體實現(xiàn)方面，可能會存在巨大的差距?！?/p>

但郭國平教授認(rèn)為，IBM 工作的意義主要還是在提高了量子計算機要超越經(jīng)典計算機的門檻，或者提醒人們還沒找到量子計算更擅長的任務(wù)。

尹藝教授則認(rèn)為各競爭團隊?wèi)?yīng)以發(fā)展的態(tài)度理性看待領(lǐng)域的進步。「IBM 的經(jīng)典模擬主要是利用了二級儲存的方法來存儲和處理量子態(tài)，結(jié)論是運行時間與量子電路的深度成線性關(guān)系。而谷歌團隊使用的薛定諤-費曼算法以及進行的優(yōu)化確實可能沒有利用到目前超算運算能力的極限。但這不妨礙現(xiàn)有谷歌工作的重要意義。」

張勝譽認(rèn)為應(yīng)從硬件和軟件兩個層面來看?！肝矣X得更值得關(guān)注的是谷歌團隊量子硬件方面的進展，畢竟我們最終是要用量子計算機硬件來運算實際問題的。至于經(jīng)典算法需要花多少時間，這取決于在這個具體問題、這個輸入大小上最好的經(jīng)典算法。但可惜的是我們基本不會知道這個最好的經(jīng)典算法是什么，以及可以做到多好，畢竟很多問題我們甚至不知道是不是多項式時間能解決（P vs NP）。所以這里有爭議空間也很正常?！篞uantum Supremacy』是一個 moving target，隨著經(jīng)典算法和算力的提升會有變動。不過硬件的踏實發(fā)展是真的，也是我們最終需要的?！?/p>

更合適的量子計算能力度量指標(biāo)與基準(zhǔn)

谷歌這次建議將對「Quantum Supremacy」的翻譯由人們熟知的「量子霸權(quán)」改為「量子優(yōu)越性」，當(dāng)然意義沒有改變——是指用量子計算機可以解決經(jīng)典計算機實際上解決不了的問題。

量子計算機相比傳統(tǒng)計算機具有優(yōu)勢的概念最早可以追溯到 1980 年代初，尤里·馬寧和理查德·費曼提出的量子計算建議。2012 年，加州理工學(xué)院（Caltech）理論物理教授 John Preskill 在其論文《Quantum computing and the entanglement frontier》中創(chuàng)造了「量子優(yōu)越性」一詞。

但該概念在當(dāng)初提出時就存在定義模糊的問題。John Preskill 認(rèn)為，在量子計算進芯片達到 49 個量子比特時，人們即可實現(xiàn)量子優(yōu)越性，這一數(shù)字只是基于當(dāng)時條件的估算。近期，John Preskill 本人也在 Quanta 雜志上發(fā)表了一篇名為《What I Call It 『Quantum Supremacy』》的文章反思了業(yè)界對其的爭議之處。

但其實業(yè)界更需要的是一套對量子計算能力更合適的度量指標(biāo)與基準(zhǔn)。

尹藝教授稱，「經(jīng)典計算機發(fā)展到現(xiàn)在，出現(xiàn)了多種多樣的架構(gòu)，開發(fā)者傾向于選擇更適于自己架構(gòu)的程序與競爭者做對比。對成熟的經(jīng)典計算，業(yè)界約定了很多統(tǒng)一的度量基準(zhǔn)（Benchmark），例如 SPECint 和 SPECfp 就是測試計算機整數(shù)運算和浮點運算能力的。現(xiàn)在量子計算機處于早期階段，谷歌團隊證明了量子計算機在量子電路采樣方面是有優(yōu)勢的，但是量子計算的能力是否有用，在哪些事情上有用還需要進一步的研究，談基準(zhǔn)的設(shè)立還為時尚早?！?/p>

證明量子優(yōu)越性的競賽上還有其他賽道與挑戰(zhàn)

在谷歌論文登上《自然》雜志封面的前幾個小時，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)潘建偉、陸朝陽等人也發(fā)布了量子計算的階段性新成果，其中提到使用 20 光子輸入 60×60 模式的玻色采樣（Boson Sampling），打破了光子數(shù)、模式數(shù)、量子態(tài)空間三項國際記錄，宣稱首次達到了百萬億級的輸出量子態(tài)空間。

「量子計算多么令人激動的一天，」一直被業(yè)界譽為「孤傲的天才」的 Aaronson 在自己的博客中感嘆。他認(rèn)為，在量子優(yōu)越性競賽的目前階段，很多人已經(jīng)認(rèn)為玻色采樣的重要性已成歷史，但潘建偉等人的新研究證明了該任務(wù)也類似谷歌的隨機量子電路，是通往量子優(yōu)越性的可行途徑。同樣，該工作也體現(xiàn)了量子計算工程技術(shù)上的進步。

「應(yīng)該指出的是，谷歌的階段性實驗絕不是終點，而是一個起點，」潘建偉表示。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的谷歌量子计算突破引爆学界，作者亲自回应质疑，国内专家点评的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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