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欧博注册(www.aLLbetgame.us):看法:太多人关注,太少人明白,这就是“量子盘算”丨展卷

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若是这波热潮推动的是知识的流传和手艺的飞跃,那么它是值得的;若是它助长的是资源的泡沫和资源的虚耗,那我们就该保持小心。

本文为2021年ACM盘算奖得主、著名理论盘算机科学家、量子盘算理论学家Scott Aaronson唯逐一部科普著作《量子盘算公然课》的译后感。

撰文 | 张林峰

图片来自网络,侵删

我在翻译斯科特・阿伦森(Scott Aaronson)的这本书时还在读本科。那时,我发现找不到获取量子盘算相关知识的好途径。在2013年冬天的北大,量子场论、弦论是物理系“大神”们的必修课,但量子盘算还没有形成成熟的课程系统。于是,我在网上随手搜索要害词“量子盘算公然课”,试图寻找高质量的视频课。效果,视频课没找到,却找到了这本书的翻译招募信息。于是,翻译这本书的历程酿成了我的学习历程。

紧接着,威斯康辛大学的罗伯特・乔因特(Robert Joynt)教授正好来北大接见,并开了一门质量极佳的量子盘算课;在谁人学期,盘算机系的刘田先生开设了一门名为“理论盘算机科学基础”的课。我抱着要翻译好这本书的目的,选了这几门课。

厥后在2014年的炎天,我接见了麻省理工学院机械系的田天先生组。正好,斯科特和量子盘算领域另一位“重磅人物”彼得・肖尔(Peter Shor)等人那时都在麻省理工学院。因此,我得以有时机和他们讨论、学习书中的相关内容。

有趣的是,这本书还涉及不少哲学的讨论,于是,修读政治经济哲学偏向的雨晗也起劲介入了翻译。我们的翻译在一些地方或许有不够专业的地方,还希望读者原谅指正。

这些年,我并没有把量子盘算作为自己的研究领域,但“量子盘算”一词变得越来越“火”:我在最近一年读到的一些有趣的相关读物竟然来自BCG这家咨询公司;与我交流相关看法和希望的同伙竟然更多来自投资界和制药界。从这个意义上来看,这本书的中文版或许来的正是时刻。

然而,我想提醒读者的是,若是这波热潮推动的是知识的流传和手艺的飞跃,那么它是值得的;若是它助长的是资源的泡沫和资源的虚耗,那我们就该保持小心。

本书作者阿伦森・斯科特本人在2015年当了一回“D-Wave首席嫌疑官”(Chief D-Wave Skeptic这个词最初也是我翻译的),澄清了那时D-Wave公司行使媒体炒作的某些看法。在这里,我也贸然当一回“量子盘算嫌疑官”,陈述自己一些不成熟的想法,稀奇是我以为需要稀奇小心的事情。

量子盘算绝对是天才们施展才气的领域,它给我们提供了极佳的问题设定。

图片来自网络,侵删

这些设定既与现实息息相关,又大多尚未成为现实,因此,它需要伟大的洞见和难以展望的灵光一闪。然则,我在2016年思量自己的博士研究偏向时,却很难将它作为我深入研究的偏向――我选择了一条“曲线”蹊径,一边干点其余事情,一边等着别人把量子硬件搞定。不得不认可,在翻译斯科特的书之后,我对量子庞大度失去了兴趣。那时的我以为,人们对量子庞大度的研究已经到了一定阶段,若是没有真正的量子硬件,相关研究再往后就会像弦论一样,得靠“脑洞”了。而我不以为我在这方面的“脑洞”足够有趣(固然,这不代表我否认斯科特,甚至爱德华・威滕的品味)。我也没有选择做量子硬件的蹊径,由于我对此领会得太少。我以为,不妨基于已有的基础生长解决现实问题的算法。

于是我来到普林斯顿,从师分属应用数学与分子模拟领域的两位“集大成者”鄂维南与罗伯托・卡尔(Roberto Car)。追随两位导师,我逐渐收敛到机械学习辅助分子模拟的各项课题中来。有趣的是,2020年,我与互助者们在那时最大的超级盘算机Summit上第一次实现了第一性原理精度上亿原子的分子动力学模拟,获得了高性能盘算领域最高奖“Gordon Bell奖”――我算是站在了用经典盘算求解量子天下的一个小小的岑岭上。进一步,随着对高性能盘算的逐渐深入,我对经典硬件有了越来越多的明白,并愈发庆幸自己当初没有选择量子盘算。

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在我看来,这几年补补经典天下的课、在经典天下搞点突破,这一战略至少是“不亏”的。再过几年,等到量子天下大门真正打开的时刻,这些履历将是有用的。

最近,我看到不少张扬用量子盘算做药物、质料设计的文章,似乎这已经是一个触手可及的未来。我对此深表挂念。

首先,在这个问题上,量子盘算尚未展现相比于经典盘算的优势。

有一种说法是,药物、质料的微观基础都是电子问题,它们自然是量子的,以是量子盘算一定更适合解这类问题。我一直对此深表疑心。量子比特和电子虽然都是量子的,但电子是延续空间的费米子,电子问题并不能直接映射到我们现在设想的量子电路上。

经典算法的难题在于知足交流否决称性子的函数的示意和迫近,现有的量子方案不像能从本质上更好地解决这个问题;更不必说,这内里的可扩展性和多尺度问题是更穷苦的问题。我想不出,也没看到任何量子方案能带来本质的“加速”――要知道,药物、质料相关的现实问题系统往往动辄数万、数十万原子。这里还涉及动力学和采样的问题,量子盘算该若何加速原子系统的牛顿动力学和电子系统的量子动力学?即便量子算法在一些问题上有算法上的优势,它想成为商业上有竞争力的解决方案,另有很长的路要走。

图片来自网络,侵删

试想,在经典盘算机降生后,机械学习、人工智能这些看法“火”了不只一次。但直到经典算力和算法井喷式生长的今天,机械学习才真正迎来了极普遍的用武之地。我们尚未看到量子盘算在一个具有现实意义的问题上显示优越性。甚至,谷歌声称的“量子霸权”可能也还差那么点儿意思。我异常建议有兴趣的读者可以关注一下中科院理论物理所张潘先生组的事情(

https://arxiv.org/abs/2103.03074)及后续希望,我在此就不做过多讨论了。

我从来没有否认相关突破的可能性,也没有否认相关研究的意思――我的不少好同伙都是相关事情的主力。我想提醒读者的是时间尺度和预期的问题。那些在“不懂”的条件下就热捧量子盘算的人,或许会由于预期过高而在五六年后迎来第一次“大规模失望”。而量子盘算在商业上迈出的“一小步”,或许恰恰要等上5到10年。这一小步或许是一些NISQ算法(例如见

https://arxiv.org/abs/1801.00862)以云服务的形式解决问题。但这里,我不确定这些问题需要带来多大收益,才值得投入响应的成本;或许早期愿意为之付费的都是一些以科研为目的的机械使用者。而那真正的“一大步”,现在还不太有眉目。等到真有眉目的时刻,也得再等数年或数十年去解决现实问题。因此,我很忧郁在这个历程中,有些人会给相互的预期疯狂地加杠杆。

2020年4月,当我看到《现代物理谈论》(Review of Modern Physics)揭晓了一篇名为“量子盘算化学”(Quantum Computational Chemistry)的文章时,我略感失望。我本以为《现代物理谈论》是最严肃的物理期刊,上面都是功成名就的人展望某个领域的生长。而“量子盘算化学”这个领域看起来甚至还没好好地最先,相关内容就急遽被揭晓。而且,那篇文章没有解决我所明白的“盘算化学”中的任何难点问题。我还看到不少学界和业界的研究机构,以及一些初创公司,把量子盘算、量子通讯、量子化学和量子退火等看法混淆了,这样做是无益于该领域生长的。

这里有一个问题,我说了不少自己“跑路”的缘故原由,然则,谁该“留下”来造那些量子硬件呢?我想,必须是那些想象力无比厚实,同时又务实到极致的“疯子”。

或许,天下上已经有这样一群人或者几群人了。声称要做这件事的人是不是拥有响应的气质,照样很容易看出来的。我想加入的是另一类“疯子”的阵营:他们想尽设施用经典硬件――甚至软硬件协同设计的方式――去解决量子问题,以及质料和药物设计中的所有算法问题。我甚至与小同伴们确立了一家名为“深势科技”的公司来推动这些事情的生长。我们得先为经典硬件语言,把基于经典硬件的物理模子、科学盘算和机械学习都做到极致。等这一无邪的到来时,或许量子硬件差不多就被造出来了,我们就能更进一步。若是到时刻量子硬件还没被造出来,我估量我自己就会跑去造了。或许,这就是我为自己设想的通往量子盘算的蹊径。

最近,由于这本书中文版的出书,我重新联系了斯科特,并告诉他我最近的希望。

我问:“你以为,何时是我重返量子盘算的最佳时机?我确实瞥见,这方面有了突飞猛进的生长,包罗谷歌的‘量子霸权’和关于量子盘算化学的若干提议。但我仍然以为现在不是最佳时机,由于一台真正的、有相当能力解决现实问题的量子盘算机还没有泛起。但它什么时刻才会来呢?”

他答道:“……我只想继续保持张望态度――无论那些企业在自家的营销质料中怎么说(哈哈),量子盘算显然还没有准备好应用于质料和药物设计。若是有人乐成地构建了容错量子比特,那显然是最先关注的大好时机。一个更难的问题是,人们能否在‘没有’完全容错的情形下,找到一种有现实用途的量子模拟应用偏向?我不知道,但人们一定会在接下来的十年里不停实验。”这个谜底或许已经足够中肯了。

以上就是我在近期的一些思索。读者在阅读这本书时,或许感受到更多的是一些有趣的、跳跃性的思索。我只有一个建议:不用抱有太多“适用”的目的。

在翻译这本书的历程中,我和雨晗获得了大量的辅助。时隔多年,我们很难跟所有辅助过我的人逐一表达谢意。我们的翻译另有许多不成熟之处,我们会再去勘误,并网络更多的意见。在这一历程中,我们也会联系那些辅助过我们的人,并希望以后有时机专门谢谢他们。

张林峰,写于2021年6月26日

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    2021-08-22 00:00:30 

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