突破量子计算机的技术奇点，人工智能AI或将迎来全新时代

2020 年 8 月 28 日，在顶级期刊科学杂志的封面上印着一个奇怪的画面。在黑色的背景上，有一个类似于计算机芯片的东西，向下投射出一束神秘的蓝光，在蓝光的映照下，飞舞着一些有机化学分子，其实是谷歌公司的量子计算机芯片，在不到一年的时间里第二次登上顶级期刊的封面。封面上那个类似于计算机芯片的东西正是谷歌公司的量子计算芯片。而那些飞舞在科学杂志封面上的有机物，则是一种简单的化学物质，名叫二氮硒。谷歌公司的这篇论文里说，他们成功的用 12 个量子比特模拟了二旦烯这种物质的异构化反应。我还记得在 2019 年9月底的时候，谷歌公司就用 53 个量子比特的量子计算机实现了所谓的量子霸权，从而登上了顶级期刊自然杂志的封面。
量子霸权的意思，很多人有可能会误解，它其实是在某一个特定的计算问题上，量子计算机在计算速度上对经典计算机实现了碾压式的超越。所以霸权指的是一种计算机对另一种计算机的霸权，而不是美国对中国的霸权。所以我觉得它的更好的译法应该是量子计算优势。不过特定的计算问题可以是特别设计出来的，它不需要考虑实用价值。于是量子霸权就成为了一个里程碑式的存在。但是谷歌公司显然对实现量子霸权并不满足，他们许下宏愿，说一年之内要用这台量子计算机完成一次化合物的模拟。果然不到一年时间，谷歌公司就把这件事儿给做成了。所以新闻一出，科学爱好者们立即就沸腾了。因为有机物质空间结构的模拟，那是出了名的计算量大，计算难度高，这几乎就是量子计算机得天独厚的领域。还有一些新闻媒体做出了大胆的解读和猜测。
能模拟有机物是不是很快就能模拟蛋白质了？是不是阿尔兹海默症、帕金森症等这些疾病很快就会被我们人类攻克了？但是有点遗憾的是，在仔细看了谷歌公司的论文之后，我们就能发现，事情并没有媒体们猜测的那么乐观。谷歌量子计算机模拟的二氮硒的物质，虽然算是有机物，但是它只包含了 2 个氮原子和两个氢原子，也就是它只有 4 个原子。与解决阿尔茨海默症这种高度复杂的蛋白质折叠问题相比，就好像是一块砖和移动摩天大楼的差距。其实早在 2017 年， IBM 公司就利用 7 个量子比特模拟了氢化皮分子的特性。氢化皮分子中有 2 个氢原子和 1 个皮原子，总共是 3 个原子。它只比谷歌公司这一次模拟的二氮烯少了一个原子而已。所以谷歌的这一篇论文其实只是证明了他们的量子计算机的实用价值而已，所以它并没有实现有些媒体过度解读的那种质的突破。
听到这里，你可能会有些疑问， IBM 模拟氢化皮用了 7 个量子比特，谷歌模拟二旦烯用了 12 个量子比特，可是谷歌的量子计算机，足足有 53 个量子比特，如果把所有的 53 个量子比特全部用于计算，是不是就能模拟更复杂的化合物了？为什么最好的量子计算机只有 53 个量子比特？让这个量子比特增加，到底它的难度在哪里？要想弄明白这些问题，我们就有必要从量子计算与经典计算的不同开始说起。
可能有人觉得，电子计算机和量子计算机，它只相差一个字一个量子电子。应该是一个用电子做计算，另一个则是用量子做计算的。其实这个理解是错误的。电子计算机里的电子，它指的并不是真正的电子，它指的是电子电路。虽然我们已经把计算机芯片的尺度缩小到了纳米级别，但是这些电路依然与我们墙上的那些开关是一样的，它们是完全可控的，我们可以摁下去，也可以抬起来。而量子计算机里负责计算的元件可不是开关，它们都是一些真正的微观粒子。他们就像量子物理中描述的一样，没有确定的状态，我们只能用概率来解释他们的行为。
幼儿园小朋友算算数的时候，用的是掰手指头的方法来计算。掰手指头算算数虽然是又原始又缓慢，但是它与我国的太湖之光超级计算机的本质其实是一样的，都属于经典计算的范畴。虽然芯片中的每个晶体管已经做得比病毒还要小了，但是这些晶体管依然是完全受控的，他们与我们的手指头一样，都是受经典物理学定律指挥的。
与经典计算相对的就是量子计算了。你可能听说过量子力学中的什么叠加态测不准原理，还有量子纠缠这些奇怪的特性。而量子计算机真的就是利用了量子力学中的这些奇怪的特性设计出来的。为了能够让你理解量子计算机的独特之处，我需要给你举几个高度简化的例子。好，如果现在你的手里没有拿着东西，请跟我一起来做。现在请你想象一下从 1 到 10 之间的一个数字，你用一只手来表示出来。这件事儿谁都会做。我们可以用五根手指头表示出 1- 5，用 12345 对吧？然后还可以用拇指和小指头一起伸出来表示6。还有我们可以用拇指和食指一起就可以表示8，对吧？如果表示10，我们握紧拳头就行了。
编码规则其实我们可以自定，但是我想请你告诉我，如果你用一只手，每一次到底能表达多少个数字？我觉得你肯定会觉得这根本不是一个问题。一只手每一次当然只能表达一个数字了，要么3，要么4，对吧？没错，一只手在同一时间只能表达一个数字。这就是经典计算机存储数据的根本规律。
计算机比我们的手指头要快得多了，但它的一个比特位仍然只能存储一个二进制数。但是，如果现在我们换成量子计算机，表达数字的方式立即就颠覆了。现在，请把你刚刚用来表示数字的那只手揣在兜里面。先别急着拿出来。听我的问题。我现在问你，你揣在兜里的这只手，如果伸出来之后有可能。注意是有可能表达出多少种数字。答案是 10 种可能。但是在你真正把手伸出来表示一个数字之前，你的手会比出哪个数字？这仍然是不确定的。
好。这就是量子计算机存储单元量子比特的奇特的存储方式。它存储的不是具体的数据，而是所有可能出现的数据的出现概率。听仔细，是出现的概率。你也可以理解为你揣在兜里的这只手具有某种不确定性。所有你可以用这只手表达出来的数字全部都叠加在一起了。你只用了一只手就存储了 10 个不同的数字，每个数字出现的概率都是10%。这就是量子比特的微粒。
如果你觉得同时存储 10 个数字算不上什么神奇的事情，那是因为我们的一只手，它只有 5 根手指头，而且编码的方式也不够好。如果我们用二进制来表示数字，那 5 根手指就能同时存储 32 个数字。如果同时用两只手，就可以同时存储 1024 个数字之多了。看到没有，这就是量子比特的威力所在。同样是 10 根手指，使用叠加态会让存储能力提升足足 1000 倍，但他们使用的硬件资源却是完全一样的。不仅如此，以后每增加一个量字比特，存储能力就能再提升一倍。按照这个规律增加下去，用不了多久，我们可以同时存储的数字总量就比全宇宙的原子总数还要多了。
上面咱们说的还只是存储问题，光有超大的存储能力，还不能完全体现出量子计算机的强大来。我们再说说量子计算机是怎么进行并行计算的。任何一次计算都是把已知条件带入公式，通过计算得到结果。经典计算机上的已知条件就是一个一个的确定的数字，把确定的数字带入公式，当然我们只能得到确定的结果。一次计算得到一个结果，这就是经典计算机的计算模式。我再给你打一个比方，现在我们有一个黑盒子，左边伸出 1024 根电线头，右边也伸出 1024 根电线头。
现在我告诉你，其实只有一根电线是连通的，请问你该如何找到这根联通的电线？如果使用经典计算机，我们只能一个一个的去尝试左边的 1 号线头和右边的 1 号线头给它都夹住，我们试试看通不通对吧。如果不行，我们还是夹住左边的 1 号线头，右边改成 2 号线头，我们再试一下，就这样，直到找到答案为止。
这种方法最不幸的结果就是我们可能要尝试 1024 乘以1024，也就是大约 100 万次才能找到答案。如果用量子计算机来解决这个问题就简单多了。刚刚我们说过，量子比特的存储是所有可能的数字全部都叠加在一起存储的。从 1 到 1024 其实就只有一组量子比特而已。也就是我们只需要一次计算，量子计算机同时把所有可能的情况都考虑进去了，它可以一次性的找到那根联通的电线。你看这次计算，量子计算机就通过并行计算实现了 100 万倍的效率提升。超级强大的存储能力，加上只需要算一遍就能得到全部结果的并行处理能力，以及每增加一个量字比特能力就能增加一倍的神奇特性，让全世界都对量级计算机产生着强烈的期待。可是理想很丰满，现实却是很骨感的。量子计算机的这些超能力全部都建立在量子效应的基础上。而量子效应最害怕的一件事情叫做波函数坍缩。
大家应该都听说过被薛定谔关在封闭盒子里的那只可怜的猫吧。这只猫之所以能够处于生与死的叠加探，正是因为盒子与外界是完全隔绝的，任何测量都能把这只量子猫一瞬间给打回原形，让它呈现出要么活着，要么死了的平凡状态。量子计算机的量子比特也存在着这种问题。只要有一点点的风吹草动，这些量子比特就会立即探索成一个确定的状态。哪怕一组量子比特中装着海量的数据，只要你一测量，这些数据就会立即化为乌有，坍缩成一个具体的数字。更过分的是，即便是计算结果，你都是没有办法直接读出来的。比如我们用量子计算机来计算抛出硬币后，正面和背面出现的概率，量子计算机计算得出是 50% 这个结论，但是这个结论却没有办法直接输出来的。因为我们只要尝试读出结果，就会导致波函数摊缩，它的结果也就从正确的 50% 变成了不是 1 就是 0 的确定答案了。科学家们为了正确的获得计算结果，竟然要把同一个计算重复上万遍，然后再把这上万个具体的 0 或者 1 统计一遍，这样才能重新得出 50% 这个计算结果。
另外一个严重影响量子计算的因素是，量子比特很难保持住量子纠缠的状态。量子纠缠状态又被称为相干性，一组纠缠在一起的量子中，只要有受到干扰，那么整组量子就会一起失去这种相干性。这种现象被称作退相干性。可以把量子比特的状态互相绑定在一起，这是实现量子算法的物理基础，而退相干则会让量子算法彻底失效。
2020 年7月 20 日，日本东北大学和徐尼西南威尔士大学的一组联合研究，把量兹比特维持量子态或者相干性的时间延长到了 10 毫秒。这个成绩比以前的最好成绩足足提高了多少1万倍。好，现在你应该大致了解了谷歌公司是在何等艰苦的条件下完成了对二旦硒分子的模拟了吧。他们必须在千分之几毫秒的时间内把二旦硒的演化算法重复上万遍。而且他们必须要用大量冗余的量子比特来处理信息，以防止某一个量子比特因为波函数坍缩而失去了计算能力。这就是 53 个量子比特的量子计算机。但是它只能拿出 12 个有效的量子比特来进行计算的真正原因。
很多人都喜欢拿经典计算机的摩尔定律来套量子计算机。他们以为去年我们制造出了 53 量子比特的量子计算机，今年应该把指标提高到 106 量子比特，后年应该是 212 量子比特了。其实，大部分人都低估了量子计算机的设计难度。经典计算机的芯片之所以能符合摩尔定律，是因为制造芯片的技术储备已经成熟，我们只差技术细节的积累和突破了。但是量子计算机的处境却完全不一样。我们只是确认了量子计算机的设计理论正确无误，但是我们却没能确定量子计算机到底该走什么样的技术路线。我用经典计算机来给你打一个比方。这就好比我们已经知道制造计算机是可行的，但是我们还没发明出电子管和晶体管来，这时候到底哪种机械装置来实现计算机，这就是一个大问题了。
现在量子计算机所处的阶段，大概就相当于我们发明了手摇加法器的年代。你还真别觉得这个夸张。现在至少有 20 种不同的量级计算机制造方案，每一种方案都在某一个方向上具有一点独特的优势。比如通过小型超导电路制造的超导量子计算机，有着比较容易创建量子比特的优势，现在谷歌和 IBM 用的都是这个方案。但是超导量级计算机也有一个明显的劣势，那就是他们必须要维持一个非常超低温的超导环境，才能够顺利的运行。而且这些量子比特也比较容易受到噪声的干扰。
微软公司比较热衷于制造拓普量子计算机，根据这项技术的数学理论，技术方案可以有效的抵抗外界噪声，延缓坍缩和褪香干的发生。不过这项研究目前仍然处在数学阶段，还没有真实的计算机被制造出来。除此之外，还有依靠电磁场控制带电离子的离子井量子计算机。依靠光学设备控制光子的光量子计算机。我国的潘建伟团队，他们采用的就是光量子计算机方案。前不久还刚刚传出一个消息，潘建伟团队宣布，他们已经制造出了比谷歌的那台量子计算机速度更快的光量子计算机。每一种设计方案其实都有自己独特的优点，目前还没有任何一种方案能够力压群雄，最终胜出。
在过去的几年中，美国、英国、加拿大等国家对量级算机的研发投入都超过了 10 亿美元，我国应该也是投入了很多钱，但是这方面信息还不够公开，所以具体是多少钱我们查不到。但是德国、俄罗斯和荷兰等国在量子计算机上估计也投入了数亿美元。但是很显然，在一个具体的技术方向确定之前，这些巨额的投资会被各种各样不同的方案给分散掉。
目前看来，虽然比较领先的谷歌和 IBM 的都是用的超导量计算机的路线，但是从两家公司目前遇到的困境来看，我们仍然不能确定这就是最优的解决方案。或许我国的光亮的计算机方案才是最优的，我们现在还不好下定论。麻省理工学院最近的一项研究表示，噪声干扰导致的量子比特退相干问题，很可能成为当前量子计算机技术发展的天花板。麻省理工学院林肯实验室的研究员奥里佛教授就说在过去的 20 年中，我们就像剥洋葱一样，把引起量子比特退相干的因素一个一个的给解决掉。到现在为止，除了周围的环境辐射以外，已经真的没有太多的事情可以做了。为了减少周围的环境辐射，研究小组甚至把 2 吨重的铅块做成了防辐射墙，他们不断的升起和降下这堵铅座的墙，来测定环境辐射对量子比特退向干的影响。最后他们的结论是，这些措施有效的阻挡了来自周围环境的辐射，但是却挡不住无处不在的宇宙射线，已经成为阻碍量子计算机进一步发展的天花板，他们没有想到，那些极其微弱的辐射竟然对量子比特的稳定性起到了严重的破坏作用。现在，科学家们要么就带着设备躲到 1 千米深的地底下，要么就必须研发出有效的能够抵抗宇宙射线干扰的元器件来。说句大白话，宇宙射线锁死了我们的量子计算机技术，难道这也是三体文明的阴谋吗？解决退相干问题，大幅度增加量子比特的稳定性，这很可能就是我们要寻找的技术起点。只要这个点被突破，量级计算机就有可能取得爆发式的发展。刚刚突破起点的量级计算机并不一定非常强大，他们可能仍然只具备几十个可控量子比特，但是这些计算机的稳定性得到了质的飞跃，这些量子计算机会被接入到我们的互联网中，为公众提供比较稳定的量子计算云服务。这时候的量级计算机由于量子比特不够多，仍然无法运行消尔算法。这样的复杂算法，我们的密码也不会遭遇挑战。但是全世界都已经嗅到了危险的信号。
世界正处在量子计算革命的前夜当中。很快，多种符合量子计算时代的安全密码会被开发出来，全世界的软件都开始了一轮基于密码学的版本大升级。这时候全世界的工程师都在尝试发明新的量子算法。一些专用算法被用在专门建造的量子计算机上，另外一些算法则需要等待量子计算机变得更强之后才能运行起来。最有意思的是，这个阶段很可能会产生一种帮助优化和设计量子计算机的算法。这让量子计算机成了设计更好的量子计算机的驱动力。这些算法能够帮助我们把量子计算机设计得更好。
量子计算机的发展就开始了加速。这时候，由于技术的发展，原本必须工作在接近绝对零度环境中的量子计算机，可以工作在 4K 甚至是更高的温度下。于是，人类就开始利用太空的低温环境，在太空中建造大型的量子计算机。原来为了维持超导环境而耗能巨大的量子计算机到了太空之后，它的使用成本一下子就降了下来。到了这时候，量子计算就会成为一项非常普遍的公众服务，凡是适合量子计算机解决的问题，都会被拿去用量子计算机来解决。人类对计算的需求一下子就被释放了出来。全世界的信息化也会达到前所未有的水平。充沛的算力会帮助人类处理掉物联网收集到的全部信息。在量子计算的帮助下，人工智能的训练将达到前所未有的高度。无论我们是否能破解人类意识的秘密，仅凭借着模式识别的不断优化，我们就能制造出非常接近人类行为的人工智能。一个真正的智能时代即将来临。通过精准模拟大气运动，短期天气预报将变得极为精准。通过对海量图像的模式识别，我们几乎可以让人工智能帮我们识别出照片上的任何东西。
互联网上的所有信息都会被读取和分析。我们有可能能够追溯任何一条信息的原始信源。这时候伪科学和谣言可能将无所遁形。我们会深入蛋白质分子层面进行病理研究和药物研发，所有人体内的化学反应都将被彻底的弄清。我们会深度解读每个人的基因，我们有机会彻底弄清楚每一个基因代表的含义。人体很可能会被彻底的解码。我们的医疗也会进入到基于基因解析的精准医疗阶段。人类的寿命会被延长到极致。除了仍然无法对抗的衰老，我们已经事实上不再惧怕任何疾病了。
在完成上述计算之后，如果算力依然充足，人类必然会把我们的手伸向宇宙，我们会地球上能够接收到的所有的电磁波进行拉网式的搜索。也许我们很快就能发现来自遥远星系的智慧，生命的互换。经典计算机的发展会一直发展到摩尔定律失效，芯片的尺度达到物理极限为止。未来量子力学会接过经典力学的接力棒，一直推动量子计算机的发展。人类对世界的理解将从宏观近似的理解跃升为对微观世界底层规律的精准理解。量子力学主宰的微观世界一直以来都以它的反常识和怪异的规则展现给我们，一副生人勿近的状态。但是量子力学理论指导下的量子计算机就成了量子力学的破壁人。他不仅把量子力学的各种怪异的特点应用的淋漓尽致，还通过自己强大的计算能力不断提升着自身的能力。有了量子计算机之后，人类控制微观世界大门就被开启了。很难想象人类对微观世界的控制最终会达到什么样的水平。但是我们可以肯定的是，量子计算机必然能够加深我们对于量子力学的理解，从而形成互相促进的良性循环。也许人类寻找万物理论的终极梦想也能在这个阶段得以实现。那我们人类是否会像科幻大师阿斯科拉克在太空漫游四部曲中描写的那样，成为银河的主宰，最后把自己也化作量子信息融入到宇宙中去？我觉得如果顺着这个方向一直开脑洞下去，还真不排除这种可能性。好了，今天这个话题就讲到这里，从量子计算机到掌控微观世界，我们这个脑洞已经大到连我自己都感到惊讶的地步了。但是正在经历技术爆炸的人类，却又不得不接受这样的现实。你对这样的未来是感到悲观还是乐观？