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Δ图灵奖得主、清华大学交叉信息研究院教授兼院长姚期智

尽管量子计算已经被谈论了很多年，很多计算机科学家仍然觉得它是一个非常神秘的事情。但在未来计算机领域，量子计算将是最令人兴奋的发展之一。什么是量子计算？它为什么如此令人兴奋？它比传统计算机又强大在哪里？今天，我们一起来了解一下崛起中的量子计算。

什么是量子计算？

当图灵和其他计算机探索者在研究计算机的时候，人们觉得自己已经知道计算的极限是什么了。但在1981年，物理学家理查德·费曼提出了一个问题“计算机能否有效地模拟量子物理系统？”

如果使用经典计算机来模拟，需要数百万年才能完成模拟。但是如果抛开传统的计算机原理，使用量子材料，或许可以创造出一种新的计算机，获得一种新的计算模式。这就是量子计算机。

有别于经典计算机使用二进制比特作为输入，量子计算机输入的是量子比特，可以表示经典的0、1状态，也可以表示更多的状态。量子设备是一种模拟设备。对于传统计算，输出的结果就是最后的数字，而在使用量子设备做计算的时候，需要对输出结果进行专门的测量，最后才能得到输出。

传统计算机和量子计算机的运行方式也不同。传统计算机中的主要计算方式是使用布尔运算操作普通比特，而量子计算机是在量子空间里对量子比特进行模拟操作，来模拟量子状态。

什么使得量子计算如此强大？

在量子世界里，由于量子比特的量子叠加态特性，量子计算机拥有了并行计算的能力。

那么量子计算到底有多强大呢？举个例子，如果我们对四百位整数进行因式分解，现在最快的超级计算机也需要六十万年，如果是做量子计算机，只需要几个小时，甚至有人说几分钟就可以做到。当然，量子计算机能做的不仅仅是整数的因式分解，我们希望能够做出大型的量子计算机，解决很多现在做不了的事情，比如密码破解，模拟量子物理系统，模拟材料学、化学和生物学，以及人工智能中的很多问题。

那么，量子计算机究竟是如何加速计算的？

这个问题可以通过介绍由Peter Shor发明的大数分解量子算法来解释。首先，我们需要回到物理学的一个分支-X射线晶体学，通过X射线来分析物体的结构。1913年，Braggs父子推导出了X射线的衍射现象的数学公式。假设有一个未知结构的晶体，你从各个角度对这个晶体拍摄了一些x射线照片，现在根据数学公式，你可以恢复出晶体的结构。这个方法是非常成功的，由此产生了许多诺贝尔奖。

我们是否可以借助于这一方法来分析一个整数N？利用算法构建一个“晶体”，然后利用人工光源，例如X射线，去照射它，得到“晶体”的衍射图，最后用得到的衍射图分析出整数N的“结构”。现在问题是这个“晶体”以及得到的“衍射图”体积非常巨大。事实上，我们其实并不需要整张图片，只需要几个样本点就够了，并不需要指数级的样本数。那么如何去进行采样？根据光子的波粒二象性，一个光子通过装置后的概率分布将与经典情形相同。因此，我们只需要模拟一个光子透过“晶体”产生的衍射图。与经典计算机相比，量子计算机可以以指数级的效率完成这个模拟过程，比传统的计算机快非常多倍。

量子计算最新研究进展

20年前，有一些物理学家可能会说量子计算机永远无法实现，而20年后的今年，量子计算机已经逐渐浮出水面。例如，关于使用什么东西做量子处理器的问题。20年前，大家说有20种方式做量子计算机，而现在人们已经发现只有几个选项是潜力比较大的，比如超导量子比特、离子比特、钻石量子比特、拓扑量子比特，它们很有可能成为未来做量子计算机的路径。

所有的技术方案都有自己的长处和不足。比如，金刚石量子计算机可以在室温下工作并且拥有固态的晶体结构，容易进行扩展；超导方案目前在可操作的量子比特数上方面是领先的，但是必须在低温环境下工作；拓扑方案有更好的纠错能力，但是目前进展比较缓慢。

目前，量子计算已经成为了一个主流研究方向，学界对这一领域的相关奖励机制也越来越健全，不久的将来我们能看到很多聪慧的科学家在这个领域钻研深耕。但是同时，量子计算的发展在每一个阶段都是非常困难的，想要增加量子比特数需要耗费大量的心血和时间。

为什么量子计算对未来如此重要？在过去的一个世纪，计算机硬件领域有很多的进展，而量子计算的出现使得计算机在非常基础的层面也可以有很多创新。不仅是硬件领域，AI也是量子计算关注的重点。现在的面部识别机器已经在某些方面超越了人类，量子计算虽然不能全面地和人类匹敌，但也可以在某些方面一较高下。

因为量子计算的出现，我们最终可以去预测未来。至少根据目前的理解，一旦拥有了量子计算机，人们就能掌握自然中最神秘的部分。可以将自然作为基准，看看我们和自然之间到底有多大的差距。

总而言之，量子计算机是一个革命式的产品，它和传统计算机完全不同，未来我们还会经历一个非常困难的时期。目前，量子计算在世界上多个国家都得到了关注，以微软为代表的众多科技公司也在相继开发研究，因为在未来，量子计算将产生巨大的影响，我们完全有理由说未来“量子计算+AI”将成为新的时代主题。这两大主题的交织下又将产生什么新的应用，让我们拭目以待！