超越量子霸權：探索有用的量子計算機

有時候，阿蘭·阿斯普魯-古茲克會經歷明星般的時刻，比他年輕一半的粉絲會在街上攔住他。“他們會說，‘嘿，我們認出你來了，’”他笑著說。“然後他們告訴我，他們也有一家量子初創公司，很想和我談談。”他一點也不介意。“我通常沒有時間交談，但我總是很樂意給他們一些建議。” 多倫多大學的計算機科學家，也是位於馬薩諸塞州劍橋市的Zapata Computing公司的聯合創始人阿斯普魯-古茲克說，這種和藹可親的態度在量子計算界並不少見。儘管關於計算領域即將到來的革命的宏偉宣告已經發表，私人投資也湧入了量子技術，但現在仍處於早期階段，沒有人確定是否有可能構建一臺有用的量子計算機。

當今的量子機器最多隻有幾十個量子位元，而且它們經常受到破壞計算的噪聲的困擾。研究人員距離通用量子計算機——能夠進行長期以來備受期待的計算，例如分解大數的計算機——還有數十年，以及數千個量子位元的距離。據報道，谷歌的一個團隊已經演示了一臺可以超越傳統機器的量子計算機，但這種“量子霸權”預計將非常有限。加州理工學院的物理學家約翰·普雷斯基爾說，對於通用應用來說，30年“並非不切實際的時間尺度”。 一些研究人員提出了這樣一種可能性：如果量子計算機未能很快交付任何有用的東西，量子寒冬將會降臨：在研究人員接近構建全尺寸機器之前，熱情將會減退，資金將會枯竭。“量子寒冬是一個真正的擔憂，”普雷斯基爾說。然而，他仍然樂觀，因為緩慢的進展迫使研究人員調整他們的重點，看看他們已經構建的裝置是否能夠在不久的將來做一些有趣的事情。

從過去幾年發表的大量論文來看，這絕對有可能。正如普雷斯基爾所說，這是一個小型、易出錯或“含噪聲中等規模量子”（NISQ）機器的時代。到目前為止，事實證明這是一個比任何人預期的都要有趣得多的時期。儘管結果仍然非常初步，但演算法設計者正在為NISQ機器尋找工作，這些工作可能會對化學、機器學習、材料科學和密碼學產生直接影響——例如，為化學催化劑的創造提供見解。這些創新也正在引發傳統計算領域意想不到的進步。所有這些活動都與構建更大、更強大的量子系統的努力並行進行。阿斯普魯-古茲克建議人們期待意想不到的事情。“我們在這裡是為了長遠發展，”他說。“但明天可能會有一些驚喜。”

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嶄新的前景

量子計算可能感覺像是21世紀的想法，但它與IBM釋出其第一臺個人電腦是同一年誕生的。在1981年的一次講座中，物理學家理查德·費曼指出，模擬具有量子力學基礎的真實世界現象（例如化學反應或半導體的性質）的最佳方法是使用遵循量子力學規則的機器。這種計算機將利用量子糾纏，一種量子系統獨有的現象。透過量子糾纏，粒子的性質會受到與其共享密切量子連線的其他粒子發生的事情的影響。這些聯絡賦予了化學和材料科學的許多分支以複雜性，這種複雜性使得在經典計算機上進行模擬變得困難。旨在量子計算機上執行的演算法旨在利用這些關聯的優勢，執行傳統機器無法完成的計算任務。

然而，賦予量子計算機如此前景的相同特性也使其難以操作。環境中的噪聲，無論是來自溫度波動、機械振動還是雜散電磁場，都會削弱量子位元（計算機中編碼和處理資訊的計算單元）之間的關聯。這會降低機器的可靠性，限制其尺寸，並損害它們可以執行的計算型別。解決該問題的一種潛在方法是執行糾錯程式。然而，此類演算法需要它們自己的量子位元——理論上的最小值是每個用於計算的量子位元需要五個糾錯量子位元——這增加了大量的開銷成本，並進一步限制了量子系統的尺寸。

一些研究人員專注於硬體。微軟量子的跨國團隊正在嘗試在極薄的半導體中使用奇異的“拓撲粒子”來構建比當今量子系統更強大的量子位元。但這些變通方法是長期專案，許多研究人員正專注於現在或未來5到10年內可用的含噪聲的小型機器可以做些什麼。例如，中國科學技術大學的物理學家潘建偉及其團隊沒有將目標定為通用的、糾錯的量子計算機，而是在追求短期和中期目標。這包括量子霸權和開發量子模擬器，這些模擬器可以解決材料科學等領域的有意義的問題。“我通常將其稱為‘沿途下蛋’，”他說。

勞倫斯伯克利國家實驗室的伯特·德容將目光投向了化學領域的應用，例如尋找哈伯法制造氨的替代方法。目前，研究人員必須進行近似計算才能在經典機器上執行他們的模擬，但這種方法有其侷限性。“為了在電池研究或任何依賴強電子關聯的科學領域取得重大科學進展，”他說，“我們不能使用近似方法。” NISQ系統將無法執行全尺寸的化學模擬。但當與傳統計算機結合使用時，它們可能會顯示出優於現有經典模擬的優勢。“模擬的經典困難部分在量子處理器上解決，而其餘工作在經典計算機上完成，”德容說。

這種混合方法是阿斯普魯-古茲克成名的原因。2014年，他和他的同事設計了一種名為變分量子本徵求解器（VQE）的演算法，該演算法使用傳統機器來最佳化猜測。這些猜測可能是關於旅行推銷員的最短路徑、飛機機翼的最佳形狀或構成特定分子最低能量狀態的原子排列。一旦確定了最佳猜測，量子機器就會搜尋附近的選項。其結果被反饋回經典機器，並且該過程持續進行直到找到最佳解決方案。作為使用NISQ機器的首批方法之一，VQE產生了立竿見影的影響，團隊已在多臺量子計算機上使用它來尋找分子基態並探索材料的磁性。

同年，當時在麻省理工學院的愛德華·法希提出了另一種啟發式或最佳猜測方法，稱為量子近似最佳化演算法（QAOA）。QAOA是另一種量子-經典混合演算法，它有效地執行了一場量子有根據猜測的遊戲。迄今為止唯一的應用相當晦澀——最佳化圖形劃分過程——但該方法已經產生了一些有希望的衍生產品，曾在Zapata工作的麻省理工學院研究生埃裡克·安舒茨說。其中之一是由安舒茨及其同事設計的一種名為變分量子分解（VQF）的演算法，該演算法旨在將量子處理的加密破解、大數分解能力帶入NISQ時代的機器。

在VQF出現之前，唯一已知的用於此類工作的量子演算法是Shor演算法。該方法為分解大數提供了一條快速途徑，但可能需要數十萬個量子位元才能超越經典機器的能力。在2019年發表的一篇論文中，Zapata的研究人員認為，VQF可能能夠在十年內超越較小系統上的Shor演算法。即便如此，也沒有人期望VQF能在那個時間框架內擊敗經典機器。其他人正在尋找更通用的方法來充分利用NISQ硬體。例如，一些科學家沒有轉移量子位元來糾正噪聲引起的錯誤，而是設計了一種與噪聲協同工作的方法。透過“誤差緩解”，在含噪聲的處理器上多次執行相同的例程。透過比較不同長度執行的結果，研究人員可以瞭解噪聲對計算的系統性影響，並估計沒有噪聲的結果。

該方法在化學領域看起來尤其有前景。2019年3月，由IBM托馬斯·J·沃森研究中心（位於紐約州約克鎮高地）的物理學家傑伊·甘貝塔領導的一個團隊表明，誤差緩解可以改進在四量子位元計算機上進行的化學計算。該團隊使用該方法計算了氫氣和氫化鋰分子（例如，它們的能量狀態如何隨原子間距離變化）的基本性質。儘管單次含噪聲的執行並未對映到已知解，但經過誤差緩解的結果幾乎完全與之匹配。

對於某些應用來說，錯誤甚至可能不是問題。荷蘭萊頓大學的計算機科學家和物理學家韋德蘭·鄧科指出，機器學習中執行的任務型別（例如標記影像）可以應對噪聲和近似值。“如果你正在對影像進行分類，以說出它是人臉、貓還是狗，那麼對於這些東西的外觀沒有清晰的數學描述——我們也不會尋找這樣的描述，”他說。

模糊的未來

甘貝塔在IBM的團隊也一直在為NISQ系統追求量子機器學習。2019年初，在與牛津大學和麻省理工學院的研究人員合作時，該小組報告了兩種量子機器學習演算法，旨在挑選出大型資料集中的特徵。人們認為，隨著量子系統變得更大，它們的資料處理能力應該呈指數級增長，最終使它們能夠處理比經典系統更多的資料點。該團隊寫道，這些演算法提供了“量子優勢的可能途徑”。

但與機器學習領域的其他例子一樣，還沒有人設法證明量子優勢。在NISQ計算時代，總會有一個“但是”。例如，Zapata的分解演算法可能永遠無法比經典機器更快地分解數字。尚未在真實硬體上進行任何實驗，並且沒有辦法明確地、數學地證明優越性。

其他疑問正在出現。英特爾實驗室（位於加利福尼亞州聖克拉拉）的吉安·賈科莫·格雷斯基和安妮·松浦對法希的QAOA演算法進行了模擬，發現具有實際建模噪聲的真實世界問題在當今NISQ系統規模的機器上表現不佳。“我們的工作增加了一句警告，”格雷斯基說。“如果不對QAOA協議進行數量級的改進，則需要數百個量子位元才能超越經典機器的能力。” 鄧科指出，NISQ計算的一個普遍問題歸結為時間。

傳統計算機可以有效地無限期執行。量子系統可以在不到一秒的時間內失去其關聯性，從而失去其計算能力。因此，經典計算機不必執行很長時間，就可以超越當今量子機器的能力。NISQ研究還透過將注意力集中在經典演算法的缺點上，給自己帶來了挑戰。事實證明，許多經典演算法在經過研究後可以得到改進，達到量子演算法無法與之競爭的程度。

例如，在2016年，研究人員開發了一種量子演算法，可以從大型資料集中得出推論。它被稱為一種推薦演算法，因為它類似於線上使用的“您可能還喜歡”演算法。理論分析表明，該方案比任何已知的經典演算法都快指數級。但在2018年7月，當時還是德克薩斯大學奧斯汀分校本科生的計算機科學家唐藝文制定了一種經典演算法，該演算法甚至更快。唐藝文此後推廣了她的策略，採用使量子演算法快速化的過程，並重新配置它們，使其在經典計算機上工作。這也使她剝奪了其他一些量子演算法的優勢。

儘管有來有往，研究人員表示，這是一個友好的領域，並且正在改進經典計算和量子方法。“我的結果受到了極大的熱情，”唐藝文說，她現在是華盛頓大學的博士生。然而，目前，研究人員必須面對這樣一個事實：仍然沒有證據表明當今的量子機器會產生任何有用的東西。NISQ可能僅僅是研究人員在構建能夠以有益的方式超越傳統計算機的量子計算機之前必須穿越的廣闊、可能平淡無奇的景觀的名稱。

普雷斯基爾說，“儘管有很多關於我們可以用這些近期裝置做什麼的想法，但沒有人真正知道它們會擅長什麼。” 德容就個人而言，對這種不確定性感到滿意。他將短期量子處理器視為更像一個實驗臺——一個受控的實驗環境。NISQ的噪聲元件甚至可以被視為一種優勢，因為真實世界的系統，例如太陽能電池中使用的潛在分子，也會受到周圍環境的影響。“探索量子系統如何響應其環境對於獲得推動新科學發現所需的理解至關重要，”他說。

就阿斯普魯-古茲克而言，他確信很快會發生一些重要的事情。當他還是墨西哥的青少年時，他曾經入侵電話系統以獲得免費的國際電話。他說，他在一些年輕的量子研究人員身上看到了同樣的冒險精神——尤其是在他們現在可以有效地“撥入”並嘗試在谷歌和IBM等公司提供的小型量子計算機和模擬器上進行試驗之後。他認為，這種易用性將是解決實際問題的關鍵。

“你必須破解量子計算機，”阿斯普魯-古茲克說。“形式主義有其作用，但想象力、直覺和冒險精神也有其作用。也許這與我們有多少量子位元無關；也許這與我們有多少駭客有關。”