何承波

“身體是一臺神造的機(jī)器?！?/p>

此言出自法國哲學(xué)家笛卡爾。在《談?wù)劮椒ā芬晃闹校岢隽艘粋€觀點，人的行為、思考，是對外界環(huán)境的回應(yīng)?！叭耸且慌_自動機(jī)器?！?/p>

經(jīng)典計算機(jī)誕生后，人類創(chuàng)造機(jī)器，不再是模擬人類身體的機(jī)器本性，而是雄心勃勃地開掘智慧的奧秘，救贖自身與生俱來的局限性。二進(jìn)制里，要么0，要么1，兩個簡單的符號，成了數(shù)字時代的“神諭”。

半個世紀(jì)過去，二進(jìn)制對自然的模擬，儼然到了極限。人腦、宇宙等眾多需要復(fù)雜計算的領(lǐng)域，成了計算機(jī)無法抵達(dá)的迦南之境。與其說，這是集成電路技術(shù)和摩爾定律走到了盡頭，不如說是1和0的二元對立、經(jīng)典力學(xué)的確定性觸到了天花板。

2019年9月，谷歌宣布實現(xiàn)“量子霸權(quán)”，似乎暗示著一場偉大征程的開啟：量子計算正引領(lǐng)人類，探索生命與宇宙的混沌未知。

漫長前夜

已故物理學(xué)家理查德·費曼肯定想不到，30多年后，“量子霸權(quán)”宣布實現(xiàn)時，這個詞嚇壞了很多人。

費曼研究量子力學(xué)，他提醒所有的計算機(jī)科學(xué)家：“自然不是經(jīng)典，如果你要模擬自然，你得把它變成量子力學(xué)?！辟M曼有一個天然的警覺，0和1的二進(jìn)制邏輯，并不能捕捉量子力學(xué)中固有的不確定性。

所謂量子，即電子、光子等微觀粒子的表現(xiàn)形式。經(jīng)過物理學(xué)家們幾十年的爭吵，此時結(jié)論已經(jīng)昭昭然：物質(zhì)的微觀層面，經(jīng)典力學(xué)已經(jīng)是窮途末路了。相反，量子世界充滿了不確定性，并不能準(zhǔn)確測量。

這片充滿混沌的量子世界，是現(xiàn)有計算機(jī)的盲區(qū)。

另一方面，當(dāng)費曼試圖用經(jīng)典計算機(jī)來模擬量子系統(tǒng)時，卻遭遇了“指數(shù)減慢”的問題。計算機(jī)內(nèi)電路的集成度越高，熱耗越嚴(yán)重，巨量能耗成為禁錮計算能力的死結(jié)。

早在20世紀(jì)80年代初，費曼等少數(shù)物理學(xué)家就有個奇思妙想，利用量子疊加和量子糾纏兩個奇特的量子特性，構(gòu)建“量子計算”。同時，費曼還意圖讓計算機(jī)科學(xué)家和物理學(xué)家聯(lián)手合作，共同研究量子計算機(jī)的物理實現(xiàn)與算法。

事情出現(xiàn)真正的進(jìn)展，要等到1994年了。貝爾實驗室的彼得·秀爾研究出一套“秀爾算法”，證明量子電腦可以進(jìn)行離散對數(shù)計算，才有計算機(jī)學(xué)者開始走進(jìn)量子力學(xué)的世界。

所謂“秀爾算法”，就是大數(shù)的分解。例如，一個300位的整數(shù)，分解成若干個質(zhì)數(shù)的乘積。最強(qiáng)大的經(jīng)典計算機(jī)，可能要“算到爆炸”，如果這套算法能在量子計算機(jī)上運算，也許可以把時間大大縮短，甚至以秒而記。

算力差別為何如此巨大？這要回到物理學(xué)的根基上來看。牛頓力學(xué)告訴我們，物質(zhì)之間的引力和運動，是可以精確測量的。但當(dāng)真正深入微觀世界，物理學(xué)家們發(fā)現(xiàn)，粒子和周圍的環(huán)境互動，不僅處于“測不準(zhǔn)”狀態(tài)，更是一種疊加狀態(tài)。

我們把粒子（光子或電子等）想象成一枚硬幣，扔出去，雙手壓住，對我們來說，它要么是正面，要么是反面，二者只取其一。但在微觀層面，它既是正面，也可以是反面，兩者共存。這種量子疊加態(tài)以概率形式而存在，只有在測量后，量子才會坍縮為經(jīng)典的確定狀態(tài)。同時，兩者還處于糾纏狀態(tài)，用愛因斯坦的話說—會產(chǎn)生遙遠(yuǎn)距離上的詭異互動。

計算機(jī)的計算取決于1或0的判定。經(jīng)典計算機(jī)只能取其一，非1即0；而量子計算機(jī)兩個都要，既是1，又是0，即所謂雙態(tài)系統(tǒng)。如果把經(jīng)典計算機(jī)看成是單一樂器，那量子計算機(jī)就是一個交響樂團(tuán)。

想象一座迷宮，現(xiàn)有的計算機(jī)只能挨個嘗試，一條路線不通，換一條從頭再來。量子計算機(jī)卻能同時將所有路線走完，找到最優(yōu)結(jié)果，熱量消耗也更低。

一幅宏大而美好的藍(lán)圖吸引了眾多國家、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和商業(yè)公司，紛紛參與到競賽中來。

算力即權(quán)力的時代，這是致命的誘惑。

那么近，那么遠(yuǎn)

進(jìn)入2010年代，量子計算破土而出。美國、中國、日本均開始發(fā)力。商業(yè)機(jī)構(gòu)方面，IBM、谷歌、英特爾和微軟等科技巨頭紛紛入局。

想象一座迷宮，現(xiàn)有的計算機(jī)只能挨個嘗試，一條路線不通，換一條從頭再來。量子計算機(jī)卻能同時將所有路線走完，找到最優(yōu)結(jié)果，熱量消耗也更低。

2019年10月，谷歌宣傳在“量子優(yōu)越性”（量子霸權(quán)）上實現(xiàn)重大突破，不過發(fā)生了一段尷尬的小插曲，合作方NASA官網(wǎng)率先公布了論文，又緊急撤下，疑似同行評審未完成。一個月后，該論文登上了《自然》雜志150周年版的封面。

論文的實驗用了一個名叫Sycamore（無花果）的量子處理器進(jìn)行，處理器由鋁、銦、硅晶片和超導(dǎo)體等材料組成，共有53量子比特（初始量子比特為54個，但其中一個無法正常工作），包含在二維網(wǎng)格內(nèi)，每個比特與其他四個相連，以保證足夠的連通性。

所謂實驗，看上去很簡單，對量子電路產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)字采樣若干次，得出給定字符串出現(xiàn)的概率，并確認(rèn)為真隨機(jī)數(shù)。無論是日常通信，還是金融交易，乃至國家機(jī)密，都需要隨機(jī)數(shù)來保護(hù)，但現(xiàn)有計算機(jī)條件下，本質(zhì)上無法獲得真隨機(jī)數(shù)—它們算不出下一時刻將出現(xiàn)哪個數(shù)列。

如果生成字符串的概率分布由量子電路決定，而量子處于疊加狀態(tài)，以概率形式存在，那么測量這些量子比特的時候，就好像是蒙上眼睛、伸手從盒子中摸出量子分布的隨機(jī)字符串，沒機(jī)會摸得中。因此，只有量子計算機(jī)的量子特性加持，才能生成真正意義上的隨機(jī)數(shù)—也達(dá)到了真正意義上的“保密”效果。

Sycamore確實在合理的錯誤閾值之內(nèi)快速完成了該項計算任務(wù)，谷歌宣稱，經(jīng)典計算機(jī)最強(qiáng)如Summit這樣的超算，也需要1萬年才能完成。

不過，現(xiàn)實還沒那么樂觀。谷歌自身措辭也較為謹(jǐn)慎，聲明這種量子優(yōu)越性僅限特定領(lǐng)域。換句話說，它目前只在隨機(jī)數(shù)生成上具備壓倒性的優(yōu)勢，象征意義大于實用意義。當(dāng)然，所有偉大發(fā)明誕生之初無不如此。

對于所有的量子計算機(jī)來說，只有在幾種非常特殊的情況如計算異常復(fù)雜時，它們才能大放異彩。這意味著量子計算機(jī)只為了解決或驗證特殊問題而存在，距離“通用”還很遙遠(yuǎn)。

量子芯片十分脆弱，任何溫度波動、電磁波、聲波和物理振動都屬于噪聲信號，會破壞量子比特并導(dǎo)致誤差。

經(jīng)典計算機(jī)能容忍些許噪聲問題，保存兩三個備份，剔出錯誤比特。對于量子計算機(jī)，目前的糾錯機(jī)制還不完善，需要調(diào)動過多計算能力來糾正錯誤，負(fù)擔(dān)極其沉重。

此外，疊加態(tài)只能維持在未測量之前，測量后，它便坍縮了，成為確定的值：1或0。所以，在不知道量子比特的狀態(tài)下，如何才能確定它是否出錯，是另一個棘手的問題。

容錯算法、誤差抑制，甚至開發(fā)降低“噪聲”的特殊材料……構(gòu)想與思路不斷涌現(xiàn)，面對糾錯問題，科學(xué)界樂觀大于疑慮。

實驗室里的科學(xué)家們說，量子計算機(jī)可解釋宇宙中最深的奧秘—暗物質(zhì)、黑洞、人腦。人類無法解決的問題，在量子計算機(jī)到來的時代，將迎刃而解。

模擬大腦

回到費曼那里，計算機(jī)的本質(zhì)是什么？模擬自然，而自然之中，人類又儼然站在進(jìn)化的頂端。

宇宙、世界與生命的更多奧秘，隱藏在經(jīng)典計算機(jī)無法觸及的地帶。像藥物分子的反應(yīng)穩(wěn)定性和化學(xué)反應(yīng)活性，都無法依靠經(jīng)典計算機(jī)來模擬，除非我們大大地簡化它。

費曼并未目睹量子計算機(jī)，但他的構(gòu)想，正成為現(xiàn)實。對于一些小型量子計算機(jī)來說，量子模擬已經(jīng)顯現(xiàn)價值。多倫多大學(xué)的Alan Aspuru-Guzik團(tuán)隊研發(fā)了一套量子算法，有噪聲的情況下，量子計算機(jī)可快速找到分子的低能量狀態(tài)。IBMTJ Watson研究中心的量子信息科學(xué)家Jay Gambetta團(tuán)隊，用6個量子比特的量子計算機(jī)，計算了氫化鋰和氫化鈹?shù)确肿拥碾娮咏Y(jié)構(gòu)。它再次證明，量子計算機(jī)在微觀級別的物質(zhì)模擬上，具備天然的優(yōu)勢。

量子計算機(jī)的運算模式更接近大腦。近年來種種研究也揭示出，大腦具備量子形態(tài)。

量子計算機(jī)較有可能應(yīng)用在天氣預(yù)測領(lǐng)域。大氣系統(tǒng)的不確定性，導(dǎo)致經(jīng)典計算機(jī)難以建立準(zhǔn)確的模型。即便最頂尖的分析工具，也只能對天氣作出猜測。而量子計算機(jī)是真正意義上的模擬計算機(jī)（費曼觀點），量子特性可以重現(xiàn)真實的氣象狀況，并發(fā)揮運算的優(yōu)勢，更準(zhǔn)確地預(yù)測氣候環(huán)境如何相互影響、壞天氣何時出現(xiàn)。

人類的大腦，就像是自然的最后一塊高地，量子計算即將對它進(jìn)行沖擊。人工智能的最大障礙不是數(shù)據(jù)，也不是算法，而是計算能耗。阿爾法狗花5個小時下一盤圍棋，所耗能量相當(dāng)于一個成年人300天的消耗。

野心最大的自然是谷歌，它早早成立了量子人工智能工作室。人工智能是量子計算機(jī)無法避開的話題，中國科學(xué)院院士潘建偉曾說，量子計算機(jī)最終將拓展到量子人工智能領(lǐng)域。

經(jīng)典計算機(jī)模擬人腦，有點“不自量力”。畢竟人腦有近千億個神經(jīng)元，構(gòu)成一個至少100萬億個連接點（突觸）的網(wǎng)絡(luò)，堪稱宇宙最復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。意識與思想的誕生，并非源于單獨部件，而是一個龐雜網(wǎng)絡(luò)中模塊、中樞節(jié)點和神經(jīng)遞質(zhì)的暗箱配合。

拋開經(jīng)典計算機(jī)的算力極限，1和0的運算模式也是模擬大腦從未成功的原因。大腦意識從來不是在“是與否”（1和0）的絕對對立中產(chǎn)生，而是來自混沌、模糊的中間態(tài)。人腦的“不可測”，彰顯了人和機(jī)器人的本質(zhì)區(qū)別。

而量子計算機(jī)的運算模式更接近大腦。近年來種種研究也揭示出，大腦具備量子形態(tài)。由量子計算給人工智能“賦能”，就像長者給舞獅點睛一樣，造物瞬間擁有了“靈魂”。

基于此，潘建偉斷言：“不到量子人工智能的時代，我是一點兒不擔(dān)心人工智能會取代人類?！?/p>

機(jī)器人的覺醒，由科幻作品和流行學(xué)說長期演繹?，F(xiàn)在，量子計算打出了一道光，照見這樣一種可能性：終有一天，機(jī)器脫離造物主的指令（程序），沖開意識的閥門。