施尧耘:超越量子比特数是量子信息科技的挑战和机遇

2017年10月28日 15:37 新浪科技

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阿里云首席量子科学家,之江实验室副主任施尧耘阿里云首席量子科学家,之江实验室副主任施尧耘

  新浪科技讯 10月28日下午消息,今日2017未来科学大奖颁奖典礼暨未来论坛年会在京举办。阿里云首席量子科学家,之江实验室副主任施尧耘发表了演讲。

  以下为演讲全文:

  我们未来是什么样的,我们经常喜欢问这样的问题,而实际上,一些生物学家,他们认为如果有能力去预测未来,或者是说希望去了解未来,对他感兴趣,就是一个原因。看到我们这种如此成功的原因,对有一些人来说,当他思考未来的时候会遇到压力,而今天我希望在这个方面说得更加的关键,那就是我想把我自己想象成是从未来来到现在的,回到了现在,接下来我给大家讲的是我们现在在做的事情,以及我们在现在的期间可以把什么做得更好,我的名字是施尧耘,我在密歇根大学很长时间了,最近我也加入到了阿里巴巴。而我现在是首席量子技术科学家。我同事还跟浙江实验室任职。所以说到量子计算的时候,我们想说这个计算是不存在的。有两个原因,或者两个层面的意思,我们在纵观量子计算的历史的时候,觉得1981年之前是不存在的,当时菲尔曼提出了自己的想法,就是说使用量子计算机来仿真量子体系。所以实际上当时看起来非常具有挑战性,那个时候都是用经典计算机,这样的话就非常自然,你看有量子计算机来仿真,量子的系统。

  所以很多年过去了,我认为这种量子计算的想法,也应该是过去时,至少对于大部分的科学家是如此的,而且我们也知道对于公众来说是不所知的,这种局面的变化是1994开始的,这个时候我可能会用一个比特更年轻的照片,实际上这是大家去,接下来发明的时候,实际上比特说到了量子的因式分解和准数对数,大家在高中的时候学到了怎么样做因式分解给我们一个数字,我们希望把它分成用2除,3除,4除,直到数据的平方根,我们找不到一个因式的话,让它成为素数才可以成功的因式分解了,这种对数的话是非常难做的,因为基本上是用不可能的步骤来去做巨大数据的因式分解,但是比特说的是我们可以非常快的来做因式分解,无论到底是多大的数字,都可以用非常小的一些步骤的数量来实现,只要是量子计算就可以完成,这就是一个非常大的局面的变化了。但是实际上刚刚丁教授也非常指出了这个原因,如果有人有量子计算机,那么通常所使用的这些RCA的加密系统就不再安全,而比特的论文中,实际上也说到了对于这样的一个对数的量子计算,这个也带来了一些问题,因为目前来说,我们所看到的这些秘密的分享都是由这样的机制来做的。而之后他们把这样一个方案也做的图灵测试,如果有人用量子计算机来进行计算的话,就已经没有他的秘密了,一切都将被打破。所以在历史的长河中,我们知道应用是推动者,不幸的是极端的计算其实反而是最强大的形式和技术推动的强大力量,这是对于量子计算也是一样的,因为我们知道在解密方面的应用。对于国家安全方面的应用,我们知道了量子计算在比特写他的论文和发布之后,通过发展,在比特的论文发布之后又过了很多年,这种量子计算依然不存在。还没有进行很有效的计算,可能有一些计算,但是,这些计算都没有很好的用处,没有很好的效果。

  或者是说一些公众知道的算法,可以用一个仿真器来仿真一些最大的量子,我的一个侄儿在美国的中学念书,中学里面现在就可以进行仿真,那个时间点我们还没有量子计算器。可能由于同样的原因,我可以,它永远不会存在都有可能,为什么?因为量子计算机使用的是量子状态,他们和现实并不是完全对应的。我在高级研究所,爱因斯坦工作过的地方去演讲的时候,我就收到一个问题,有人提问,因为当时我谈到了量子方面的问题,有人问什么(可来斯口 音)。这是一个非常重要的问题,以前(卡斯口 音)的计算机,当时讨论了,我想解释一下爱因斯坦。爱因斯坦的逻辑,为什么量子和现实并不是出现一个对应的情况。我们要界定什么是现实,爱因斯坦,他们假定如果真实的话有一个充分的条件,也就是说我们能够对它的位置是势头,我们可以非常确定的知道他的一个位置。然后我们就可以说这个位置是真实的,如果我们能够预测的话,我们就能够知道粒子的势能,就知道这个势能也是存在的。

  对于量子又对于这个位置和势能,并不都是确定的。根据(横森平个 音)的原则没有一个同时存在的,就是位置和势能同时存在是不对的。然后他们这些年来进一步的试验,并且假定是量子的状态,来进行跟现实进行对照,这些矛盾出现了。量子和位置之间可以进行这样的预测,确定程度的预测,后来爱因斯坦就得出的一个结论是说量子状态和涎石病不是完全的对应。量子计算机取决于量子状态的计算。如果说这种状态与现实并不是很对应的话,就有问题了。而且非常有名,他曾经说过。他说没有人知道什么是量子学。量子状态已经超过了我们一般的理解力,理解量子状态比较困难。因为实际上理解起来,解读这个量子并不是很困难,看一下幻灯片,什么是喀斯特比特,0或者是1是经典的比特,把它描述为我们一般会说它是单位的式量,0和1这样来研究。什么是有机的比特呢?他的组合比如说是漩涡,比如一个硬币抛起来,它有可能是正面,也有可能是反面。那么这个随机的比特对应的是一个点,1或者是0这个点。我们可以看一下基于点的信息。

  一个量子比特在单元的圆圈里,他很快的有特定的效应,这个可以让我们显示这个量子的状态,可以对状态进行区分。那么透进的式量可以反应这个量子的状态。那么就叫1个,这一个量子比特,什么是两个,四个,八个呢,N个比特他是一些组合的方式,可以说是对经典的比特的基础上进行的组合。然后得出一个式量是1,得出一个单元的球形,然后还能进行一些信息的存储。什么是量子的运行呢?其中有一个原子,在科学方面有一条,是一种简单的想法,如果我们能同意一个最简单的想法的话。可以说这种量子的运行是一种单一型的运行,那么单位的长度,线性的一些组合,最简单的运行就会维持一种状态,那么相应的稳定状态下,它是一种线性组合,并且维持一定长度,我们谈运行还有一些存储,有一点对量子非常特殊,我们能够读取传统的信息是非常重要的,我们必须能够从量子状态里读出来,读取的过程叫做衡量或者是测量,对于状态的测量,就是想将状态呈现出来,如果说我们有一个量子比特,那么测量比特就会把它呈现为1状态或者是2状态,000,或者是111这样的状态。

  并且我们在探测的时候,要进行相应的测量和计算。成为一种单元长度的测量,有一个具体的例子可以看到这是一个量子的状态。01减去10等等,包括大家观察一下0,1,或者10同样的几率来考察,这是我们测量的时候要考虑的。实际上这个量子电镀和经典的电路是非常像的,可以说使用门来应用于量子比特,来进行一个衡量的,数量的都有一个量子比特或者我们可以通过衡量,来进行观察一些经典的结果,并且能够矫正一些高的概率。那么量子计算机计算已经成为了新闻的头条,成为了报道的对象,有很多的新闻,在过去的周二,美国的国会听证会上,我也注意到,大家都谈论到了量子计算。当然听证会是提交一些证据方面的听证会。现在在这个方面博弈竞争,在科学研究也是越来越热。就是大家提到的量子也会成为非常热的新闻,我不是物理学家,我只是在中学读过物理。我要超越这个量子比特来谈一谈,因为我不是纯粹的物理学的视角。

  那么量子计算超过量子比特,对于最终来实现这个计算,什么样的东西最关键。这里边有五个组件方面的子集,硬件、软件、算法、应用等等。那么我们看一下对于工程量子比特,是非常重要的,这里面显示的是量子的架构,我们怎么样放置工程量子比特,如何控制量子比特,如何存储。对于组建的组织很重要,并且我们通过一些信号的处理和量子控制,搭建量子的架构,以及由计算机辅助的工具和方针器和模拟器。我们发明了计算机来模拟人的大脑,现在我们有非常强大功能的大脑,我们设计了很多有量子功能的,现在的电脑可以说拥有非常好的设计工具,当然还有很多的工作可以做,来增加这个计算机的功能。我们可以来不断的推进这样的设计。那么这个量子的软件我们应该有一个方法能够进行记录。

  首先我们要进行一些语言的编程,我们能够编程的话就有一个编辑器来编辑机器代码,然后对于这个编辑器的代码进行解析,然后我们可以进行电路的优化,我们有很多的量子计划。这里就涉及到一个应用问题了。应用的灵活在于量子的算法,模拟对数字包括了一些小尺度,对大尺度这样的一些算法,同时我们也注意了量子及其学习,也非常重要的一点,我们应该有一些办法来进行证明,可以说是一些有启发式的函数需要考虑,一些启发信息。

  那么最后讲一下应用。无论是需要什么样的方面,它的应用是非常重要的,前面有教授谈过,比如说材料科学,量子的化学以及药物的发现,都可以来进行量子的应用,这不是一个非常简单的问题。我们要准确的来确认,如何在一些应用方面做出不断的改进来加速一些计算,比如说机器学习和优化。我们要真正实现量子计算在研发上的路径应该投资物理学之外,不仅仅是物理学,我们应该有一些物理学家和非物理学家一起合作,或者是说还有学界和业界一起来携手努力,这个都是我们需要来研究和考虑的,要不同的人才来携手合作,来研究。在我来看什么样是最需要的呢?人才?我们需要对教育进行一些投资,培养下一代的科学家,我们应该不断的宣传和告诉工程师和科学家,他们对于量子计算非常感兴趣和好奇心,让他们聚在一起来了解,我们如何协作才能做得更好,对于年轻的科学家需要更多的支持,尤其是中国,否则很难能够在职业上起步。我希望能够看到很多的年轻科学家能够投身到科学中,追求自己的职业,鼓励竞争。当然,我也要说一下我们企业界和学术界的合作非常重要了。我之前也谈过,我相信应用是技术发展的主要驱动力,在阿里巴巴,我们有最大的数据集合的地方,我们有大量的应用场景,我是非常乐观的,我相信量子计算机最终能够发明出来,有一个简单的原因,只要有需求在支撑,有财力的资源,就能够到来。

  我的时间差不多了,谢谢大家听讲。

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