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经济学人:巨头争霸量子计算 一时挫折无碍前景广阔

发布时间:2018-08-21 15:48:10 来源:新浪科技 作者:书聿
[摘要]导语:英国《经济学人》杂志近日撰文称,虽然许多科技巨头和各国政府都在努力发展量子计算,但这项技术有可能遭遇过度炒作,导致其从春天迈...
导语:英国《经济学人》杂志近日撰文称,虽然许多科技巨头和各国政府都在努力发展量子计算,但这项技术有可能遭遇过度炒作,导致其从春天迈入冬天。然而,这项技术潜力确实巨大,所以最终还是会迎来火热夏天。

以下为文章全文:

事后看来,计算似乎天生要通过电子元件来实现。但实际上,一直到1930年代末期,这一点仍然没有完全明确。1930年代初,美国工程师范内瓦·布什(Vannevar Bush)开发了一台机械电脑,由齿轮、滑轮和连杆组成,动力则来自电动马达的旋转。他的这台名为“微分分析器”(Differential Analyser)的机器要占据一个小房间,能够解开最多18个变量的方程式。

量子计算如今被寄予厚望,即便是当今全世界速度最快的超级计算机也可能被它远远甩在身后——至少在解决某些问题时的确如此。但现在,它也处在跟当初的传统计算机相似的发展时期。

原型已经可以发挥作用,但还无法确定这种设备最终会变成什么形态。例如,重要问题在于:“量子位”(相当于传统计算机里的晶体管)是否只能放置在一个冷却至超低温的超导线围成的细小圆环中,将离子束缚在磁场内,还是可以依赖于其他的技术。

随着量子计算机逐步发展,由各种各样软件创业公司组成的生态系统也开始涌现出来。大型企业、风险投资家和各国政府都在积极投入,为越来越多的新企业提供资金。一家名为“量子计算报告”(The Quantum Computing Report)的网站最近列出了其中的70家公司,他们很多都希望为这种新的设备编写软件(超过三分之一都以字母“Q”打头)。

在这个新兴行业中,谷歌、IBM、微软等科技巨头却展开了一场厮杀,希望能把开发者吸引到各自的量子平台上。有的内部人士已经开始发出警告:这个行业的步子有点过大,甚至预计会因为很多未能实现的承诺而引发“量子寒冬”。

很多人都认为,量子计算引发的兴奋之情会成为新一轮炒作周期的起点。但这项技术的确具备巨大的潜力,所以才需要对其加以重视。传统计算机以“比特”为单位进行“思考”,对应的值不是0就是1。量子位却具备“叠加态”,也就是可以同时处于两种“形态”。另外一个重要的量子概念是“纠缠”:量子位可以连接,所以一个量子位上的操作会影响被纠缠的量子位,使得它们的处理能力得到并行控制。

第一项功能可以让计算机具备巨大的内存。叠加态意味着每个量子位的数据存储能力可以翻倍。而64量子位计算机足以存储18 quintillion的数字(1 quintillion是1后面跟20个零)。之后可以通过纠缠来实现光速操作。量子位根据适合某个问题的算法来设置。系统会一直应用量子力学原则,直到它达到能够代表答案的那个状态。

要做到这一点是极其困难的。虽然研究人员掌握了配置量子位的艺术,但要让它们毫无瑕疵地运行仍然难以实现。因为任何的外部影响(例如震动或热量)都会导致这些精密的设备丢失1和0的叠加态,也就是发生“退化”,所以它们必须完全绝缘(因此就要借助超低温来放慢原子的移动速度)。

还需要借助其他许多量子位来探测和纠正各种错误。由于至少10年内似乎无法获得大量量子位,所以直到最近,研究人员都没有思考如何将量子计算机应用于实践。但在两年前,当硬件厂商开始开发具备两个以上量子位的机器时,这种情况开始发生变化。

进入Q时代

IBM在2016年引领了这一趋势,率先推出了5量子位计算机,之后在2017年推出20量子位计算机。该公司在去年11月发布了最新的“量子处理器”(QPU),总共拥有50个量子位,比英特尔的多出1个。

但这两款机器都在今年3月被拥有72个量子位的谷歌Bristlecone超过。还有一家名为Rigetti的创业公司最近宣布,他们开发了一款128量子位系统(虽然更多未必意味着更好:有些量子位比其他量子位更容易出错,而且目前缺乏公认的基准来衡量它们的质量)。与此同时,经典计算机越来越善于模仿量子计算机(最多大概能达到50量子位的水平),因而可以简化算法和应用的测试过程。

这种发展速度最近获得了量子力学领域的一位泰斗的赞赏,他就是加州理工学院的约翰·普利斯吉尔(John Preskill)。“拥有50到100个量子位的量子计算机在完成任务时的表现可以超过如今的经典数字计算机。”他在论文中写道,他将这类设备称作“嘈杂中型量子”(NISQ,所谓“嘈杂”(noisy)指的是量子位仍然会在某些时候易于犯错。)

创业公司QxBranch的迈克尔·布雷特(Michael Brett)认为,大公司都在努力探索量子计算机可能给他们带来什么影响。化学巨头巴斯夫和杜邦都希望了解这项技术能否帮助其“计算”有用的新材料的结构,例如通过催化剂减少生产化肥所需的能量。包括巴克莱和摩根大通在内的银行则希望借助这项技术来完成调节组合风险的任务。游戏开发商感兴趣的则是利用量子计算让视频游戏更加栩栩如生。

由于量子计算人才短缺,企业往往需要借助创业公司的帮助来实现这些工作,所以创业公司就扮演了咨询师的角色。这也给这些新的公司带来了收入,让他们获得知识产权,以便在日后开发真正的软件。Zapata Computing就是一个典型例子:这家从麻省理工学院分拆出来的公司由多位博士组成,他们开发了许多书面形式的程序。用他们的老板克里斯多夫·萨沃伊(Christopher Savoie)的话说,这“就像是活页乐谱”。

量子收获

这个领域获得了风险投资公司的大量资助,去年的投资额接近2.5亿美元。科技公司也在投入大量资源。IBM在该领域的研究时间最长。该公司研究部门全球总监阿文的·克里施纳(Arvind Krishna)认为他们所做的工作堪比该公司在1960年代为大型机开发市场。

IBM从1970年代开始启动量子研究,2016年将5量子位计算机引入线上,好让其他人也能使用其编写程序(他们称之为“Q体验”)。IBM之后又为程序员设计了工具,帮助麻省理工学院制作了在线量子课程,还创建了一个由企业和其他大学共同组建的网络来探索实际应用。

2014-2018年,风投对量子技术的投资案例数和投资金额
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竞争对手也不甘落后,谷歌上月推出Cirq软件工具套件。Rigetti也把一台配备16量子QPU的计算机放上网。另外一家硬件公司IonQ开发了一台捕获离子机器,可以简化编程过程。然后还有微软。用该公司量子计算部门负责人托德·霍尔姆达尔(Todd Holmdahl)的话说,他们也跟IBM一样也开发了一套“端对端”系统。这家软件巨头同样提供了一套“量子开发工具包”,甚至还包括一套名为Q#的专用编程语言。但任何用其编写的代码都需要在模拟软件中运行几年时间。微软的量子计算机仍在推进,因为该公司把赌注压在一种未经检验,但错误倾向却低得多的“拓扑”量子位上。

IBM、谷歌和微软都在为各自的平台大举吸引开发者和应用。IBM着重强调Q体验的使用量:他们目前拥有9万多用户,共计运行了500万次实验,发表110篇论文。谷歌量子计算业务负责人哈特穆特·内文(Hartmut Neven)则表示,该公司的工具包瞄准了“专业编程人员”。他坚称自己的团队很快就会实现“量子超级霸权”,也就是说,他们会证明量子计算机能够比经典计算机更快地解决问题(但批评人士认为这只是噱头,因为他们解决的问题可能跟实际应用关系不大)。微软则将量子工具与其他编程软件密切整合起来,方便经典计算机的开发者使用。

无论结果如何,都没有一家硬件公司能在短期内最终成为其他企业的数据中心,更不用说是成为人们的桌面了。相反,量子计算机将在谷歌、IBM和微软经营的云计算中找到自己的家(当然也包括亚马逊和阿里巴巴,只不过他们的量子计算项目规模较小)。由于这些量子计算机在几年时间内只能擅长某些具体的任务,所以这些企业还是希望将其当做“加速器”来使用,在有特定需求的情况下再对其加以利用——效果类似于那些配有超高速人工智能芯片的电脑。

除了这些公司,只有政府机构才有可能在今后几十年内拥有自己的量子计算机。各国军方和情报机构一直都在资助这一领域,今后也有可能继续采取资助。他们担心,量子计算机有朝一日可能会破解如今最强的加密算法,所以谁先掌握这项技术,便可率先破解机密通讯信息或入侵银行系统。

与人工智能一样,中国也希望在量子计算领域引领世界。中国已经宣布斥资100亿美元建设一个国家级量子科学实验室,将在2020年正式投入使用。这也促使美国成立了一个“国家量子项目”,部分观察人士将其与美国1940年代的核计划相提并论。欧盟也在2016年启动量子研究项目,并给予超过10亿美元的资金支持。

政府资金的涌入导致一些风险投资家抱怨自己遭到排挤。但市场上充斥的兴奋之情也导致人们担心该领域最终会遭到过分炒作——就像1970和1980年代的人工智能一样——并因此陷入“寒冬”,导致其长期失去资金来源和人们的关注。

有些创业公司认为几年内就会出现衰退,所以现在开始对冲风险。Heisenberg Quantum Simulations联合创始人迈克尔·马萨勒(Michael Marthaler)希望他的公司能够确立稳固的地位,为“过冬”做好准备。其他观察人士则警告称,倘若量子计算技术转向出人意料的方向,目前撰写的很多软件可能过时。

但即使量子计算从春天进入冬天,夏天最终到来的概率仍然很大。这在以前经常发生。借用经济历史学家卡洛塔·佩雷兹(Carlota Perez)发明的概念,革命性的技术总会经过一段“镀金时代”,此时通常会伴随着泡沫的兴起,最终还是会进入广泛部署的“黄金年代”。我们没有什么理由认为量子计算会脱离这个路径。

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