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為什么量子計算需要糾錯

在經(jīng)典計算機中，信息以可檢索的比特形式存儲，二進制編碼為0或1。在量子計算機中，基本粒子處于疊加態(tài)，一個n量子比特的量子計算機可以表示2^n個可能的狀態(tài)，這允許量子計算機在一次操作中處理大量數(shù)據(jù)，使得量子算法在解決某些問題時，具有潛在的指數(shù)級加速。

疊加并不能簡單理解為“同時”，不是說量子比特可以“同時是0和1”，而經(jīng)典比特只能是其中之一。如果你看到一個所有可能答案的等概率疊加，并讀取一個隨機答案，這顯然沒有意義。

疊加的真實含義，可以表示為0態(tài)和1態(tài)的“線性組合”，也就是∣ψ?=α∣0?+β∣1?，其中α和β是復數(shù)，稱為概率振幅（probability amplitudes），這些振幅的絕對值的平方給出了當量子比特被測量時，系統(tǒng)塌縮到相應狀態(tài)的概率。某個結(jié)果的振幅越接近零，看到那個結(jié)果的機會就越小。

量子比特的可能狀態(tài)|ψ?可以表示為Bloch球面上的一個點

這意味著，可以把不同倍數(shù)的狀態(tài)加在一起。每個量子比特都可以與機器中的其他量子比特糾纏。建設(shè)性的干涉，會增加某個結(jié)果的可能性，而破壞性的干涉，互相抵消，會讓振幅為零，相應的結(jié)果就從未被觀察到。設(shè)計量子計算機算法的目標是編排一種建設(shè)性和破壞性干涉的模式，以便對于每個錯誤答案，其振幅的貢獻相互抵消，而對于正確答案，貢獻則相互加強。

只有這一切都安排好，觀察時才會以很大的概率看到正確答案。要做到這一點而不提前知道答案，并且比你用經(jīng)典計算機做到的要快，正是棘手的地方。

更困難的問題是退相干。量子計算機與其環(huán)境之間的相互作用，不管是熱振動、宇宙射線、電磁干擾還是其他噪聲源，可能導致量子比特過早被“測量”，它們坍縮成0或1單一值的經(jīng)典比特。

人們從一開始就不清楚，量子計算機提供的指數(shù)級加速是否會因保護系統(tǒng)免于崩潰所需的指數(shù)級復雜性而被抵消。疊加態(tài)非常脆弱，以至于單個量子比特與其周圍環(huán)境中分子的隨機相互作用可能導致整個糾纏量子比特網(wǎng)絡(luò)脫鏈或崩潰。隨著每個量子比特轉(zhuǎn)化為數(shù)字化經(jīng)典比特0或1，正在進行的計算就被破壞。

這就需要糾錯。在經(jīng)典計算機中，糾錯通過在系統(tǒng)中設(shè)計大量的冗余實現(xiàn)。糾錯算法比較多份輸出，選擇最常見的答案，并將其余數(shù)據(jù)作為噪聲丟棄。但不能對量子計算機這樣做，因為嘗試直接比較量子比特會使程序崩潰。因此，必須設(shè)計并實現(xiàn)一個只測量錯誤而不是數(shù)據(jù)的算法，從而保留包含正確答案的疊加態(tài)。一個在20世紀90年代中期提出的糾錯方案，巧妙地將量子計算中的每個量子比特編碼到幾十個甚至數(shù)千個物理量子比特的集體狀態(tài)中，大量的量子位專門用于糾錯。

但糾錯技術(shù)本身會引入錯誤。當然，從理論上講（實際上并沒做到），可以在不需要100%精度的情況下糾正新的錯誤，允許小的背景噪聲在計算進行時污染計算。這意味著希望還沒有完全破滅。

把“容錯”算法植入量子電路，目前可以合理地控制十來個量子比特，但這離至少數(shù)千個量子比特、有用的商用量子計算機過于遙遠。當你讀到關(guān)于50或60個物理量子比特的最新實驗時，重要的是，要明白這些量子比特沒有糾錯。

世界上最大的量子計算機（就量子位而言）是IBM的Osprey，擁有433個量子位。但即使有200萬個量子位，一些量子化學計算可能需要一個世紀。據(jù)一篇最新的論文估計，在8小時內(nèi)破解最先進的密碼將需要2000萬個量子位，這已經(jīng)很樂觀了，比之前估計的10億個量子位要少得多。

對中國的啟示

任何一個時髦的科技領(lǐng)域，隨著大量金錢的涌入，都有可能出現(xiàn)騙子。在過去20年里，至少有數(shù)十億美元投入到量子計算，但公共媒體甚至沒有講清楚這個領(lǐng)域中的大量基本常識。

新聞里除了不會告訴你“量子比特沒有糾錯”，還有大量的欺騙性話術(shù)和概念混淆。比如，量子模擬和量子計算的概念就被混淆。新聞里會夸耀加拿大的D-Wave是全球第一家成功實現(xiàn)商業(yè)化的量子計算公司，擁有獨家的退火技術(shù)量子計算，客戶包括洛克希德·馬丁、大眾、NASA、谷歌等。

但D-Wave是一臺純粹模擬機器，旨在解決特定的優(yōu)化問題，它不是數(shù)字的，也不是糾錯的，也不是容錯的。

數(shù)字和模擬的區(qū)別是什么呢？假設(shè)你想要模擬全球氣候變化。一種方法是編寫一個數(shù)學模型，然后在數(shù)字計算機上解方程。這通常是氣候科學家所做的。另一種方法是嘗試在可控實驗中模擬地球氣候的某些方面。可以創(chuàng)建一個遵守與試圖模擬的系統(tǒng)相同運動定律的簡單物理系統(tǒng)——例如，在罐子中混合氮氣、氧氣和氫氣。罐子內(nèi)部發(fā)生的事情是一次真實世界的計算，它告訴你，在某些條件下大氣湍流的情況。

量子模擬器本質(zhì)也是用一個可控物理系統(tǒng)來模擬另一個。由于模擬演變沒有數(shù)字化，軟件無法進行錯誤校正，模擬設(shè)備必須保持量子疊加態(tài)足夠長的時間，其難點與通用的量子計算機不同。

中國也在量子計算機領(lǐng)域取得了顯著成果，見諸新聞報道的就有“九章”“祖沖之”“本源悟空”等型號，代表光量子和超導兩條技術(shù)路線。中國在量子計算領(lǐng)域的科研進展當然令人鼓舞，但經(jīng)過前面的分析不難理解，去比較中國是全球第二個還是第幾個實現(xiàn)了“量子霸權(quán)”或“量子優(yōu)越性”的國家，本身就陷入了谷歌開啟的無聊炒作。

《自然》雜志2023年5月發(fā)表的一篇文章指出：

“事實上，所有的量子計算機都可以用糟糕來形容，數(shù)十年的研究尚未產(chǎn)生一臺能夠啟動承諾中的計算革命的機器……到目前為止，有充分的理由對量子計算的前景持懷疑態(tài)度。量子專家還沒有實現(xiàn)任何真正有用且不能使用經(jīng)典計算機完成的事情。”

萊布尼茨超級計算中心的量子計算機

另一個重要問題也被新聞媒體所忽略。數(shù)據(jù)的存儲、取出是橫在量子計算機前進道路上的又一座難以逾越的大山，并且存在原理性障礙，很難通過工程技術(shù)手段得到解決。計算機的算力不只取決于中央處理器CPU的性能，也與內(nèi)存的容量和內(nèi)存連接CPU的帶寬有關(guān)。對于諸如AI等許多實際問題，內(nèi)存帶寬更是決定性的，目前英偉達的GPU H100的內(nèi)存帶寬已達3TB/s。

受物理原理限制，高速、長時、大容量量子存儲器難以實現(xiàn)，所以量子計算機還需依賴于傳統(tǒng)的電子存儲器，這就必然增添了量子信息與電子信息之間來回倒換的許多麻煩，量子加速會在這個過程中大打折扣，甚至總體可能得不償失。

這次美國的DARPA與美國能源部科學辦公室、伊利諾伊州、美國空軍研究實驗室的量子科學家和工程師合作，進行量子基準測試倡議，其實就是追問兩個問題的答案：量子計算機能夠?qū)崿F(xiàn)標準計算機無法完成的事情嗎？構(gòu)建一個容錯的商用量子計算機可能嗎？

一位在美國的華裔學者告訴心智觀察所：“這個動作在DARPA的歷史上是罕見的，我不記得有什么開創(chuàng)性、革命性的技術(shù)面臨過如此特別待遇。”

DARPA表示，當量子技術(shù)看似無處不在、無所不包時，他們正試圖從炒作中提煉出真正的價值，憑借健康的懷疑態(tài)度、科學嚴謹性以及行業(yè)和學術(shù)專家的知識。

這個動作挺值得中國借鑒，無論DARPA會做得怎樣，中國也可以用自己的方式，把這種“健康的懷疑態(tài)度”用于重新審視自己的科研項目，不限于量子計算。科研項目的學術(shù)成果與真正的產(chǎn)業(yè)應用是有很大距離的，甚至可能是完全不同的模式，未必都能走通，這就需要將真正的價值“從炒作中提煉”。

“量子計算如果僅僅在學術(shù)界進行討論，資金投入給人腦，那么任何產(chǎn)出大致都可以接受，畢竟人力資源的投入相對硬資產(chǎn)的投入要小而可控性強，但是一旦進行產(chǎn)業(yè)化前期的驗證性資本投入，就需要在更多維度上對項目進行可行性考核。”另一位業(yè)內(nèi)學者向心智觀察所表示。

他這樣解釋DARPA的這一動作：“DARPA對于幾十年來在量子計算持續(xù)不斷地硬資產(chǎn)投入和各種缺少衡量指標性的炒作顯得不耐煩，因此這次DARPA直接強硬打斷所有量子計算專家的話，告訴他們，不要告訴我你做了什么，讓我們來先制定一個評判標準體系，然后你來告訴我，你做的能夠符合標準體系的哪一條。”

不久前，中國半導體行業(yè)協(xié)會理事長、長江存儲董事長陳南翔在采訪中表示，過去在發(fā)展集成電路的過程中，中國走了很長一段時間的“彎路”。本質(zhì)上，中國想要發(fā)展的是一種芯片產(chǎn)業(yè)，但過去這件事交給大學、研究院和科學院，最終獲得的是一種更具學術(shù)性的成果。

陳南翔強調(diào)，這是兩種完全不同的路徑，中國現(xiàn)在需要的是一種產(chǎn)業(yè)，需要創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)、服務和商業(yè)模式，最終轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟的商業(yè)價值。“我認為，在花了很長一段時間的摸索之后，無論是從政策的主導者，還是產(chǎn)業(yè)利益的相關(guān)方，終于明白了。”

“不能說我們已經(jīng)找到了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最佳模式，但起碼，我們已經(jīng)知道了什么樣的模式是注定要失敗的。在長時間試錯后，現(xiàn)在我們可以相信，在未來集成電路產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中，一定正孕育著一個巨大的成功模式。大家拭目以待。”

陳南翔講清楚了發(fā)展產(chǎn)業(yè)與取得學術(shù)成果的不同，值得深思。科研并非一條只需向前看的坦途，總結(jié)走過的彎路，中國也需要DARPA這樣回頭看的動作，努力審視科研成果的真正價值，這很重要。

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