本文发表在《大众科学》的前博客网络中，反映了作者的观点，不一定代表《大众科学》的观点
“量子”这个词赋予任何话题一种瞬间的神秘感。不幸的是，它通常也兼作“禁止入内”的标志——一个信号，表明任何愚蠢到试图窥探标签背后的人都会面临一个难以理解的数学和物理泥潭。“量子计算”也不例外：最近关于量子计算机的互联网报道，都笼罩着一种难以理解的神秘气氛。这些机器利用量子力学的神秘现象——超微小的物理学——以传统计算机望尘莫及的速度解决问题。
最近的热议围绕着一个新实验室的宣布，该实验室由大学空间研究协会、谷歌和 NASA 艾姆斯运营，该实验室将使用加拿大计算机公司 D-Wave 制造的量子计算机。这一消息引发了一波关于此类计算机近乎神奇的能力的令人兴奋的报道。所有这些报道只会让量子计算显得更加难以理解：是什么让一台计算机成为“量子”计算机？我们为什么要量子计算机？D-Wave 真的制造出了一台不负众望的计算机吗？为了解决这些问题，我们需要从计算机如何表示信息的背景知识开始。
经典信息与量子信息
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很少有人能声称自己发明了一个新的科学领域。更少的人能声称自己发明了几个。可能只有克劳德·香农能在 32 岁时就做到了这一点。
香农在 1937 年的硕士论文中首次成为学术界的名人，他在论文中为数字电路奠定了数学基础，基本上发明了数字计算机。在短暂的停顿几年后，他于 1948 年以一篇题为《通信的数学理论》的论文重返聚光灯下。在论文中，香农描述了一个通信模型，该模型至今仍然定义着计算机科学家今天思考信息的方式。
香农努力用数学方法描述发送消息的概念——从 A 点传输到 B 点的信息片段——而不参考任何特定的传输技术。他的主要见解之一是，任何信息都可以用一个简单的方案编码，该方案只有两个符号：不起眼的 0 和 1。香农将每个 0 和 1 称为一个比特——信息的基本单位。
时至今日，比特仍然是您拥有的每台计算机内部信息的货币。传统计算机需要每个比特在计算的每一步都明确地是 0 或 1。大量的工程工作都用于强制执行这一点。事实上，摆动的电信号稳定下来形成清晰的 0 或 1 所需的时间，很大程度上决定了芯片的速度。
当然，一个比特本身，仅限于两种可能的消息，并不是非常有用。比特主要在成群结队时才有趣。如果我们有两个比特，每个比特可以存储 0 或 1，那么这对比特可以存储四种可能的配置（00、01、10 和 11）。每种配置或状态都可以解释为不同的消息（例如，数字 0、1、2 和 3），因此我们现在可以表示四种不同的消息。可能的状态数量——因此我们可以存储的信息量——随着每个额外的比特而继续翻倍。
自那篇论文以来，比特驱动了计算机技术的发展。然而，几十年后，几位物理学家和工程师开始思考更奇特的信息表示方法。特别是，他们将目光投向了量子力学：在微小尺度上适用的奇特物理学能否改变信息存储的游戏规则？
量子比特登场，它是比特的量子力学类似物。量子比特最初只是一个理论抽象，它是一种比其经典对应物奇怪得多的野兽。像比特一样，量子比特是信息单位。也像比特一样，每个量子比特可以处于两种物理状态之一，我们再次将其称为 0 和 1。但相似之处仅此而已：由于量子力学的反复无常，一个量子比特可以同时存在于多种状态。很像薛定谔著名的猫，任何给定的量子比特都可以同时保存 0 和 1。它可以是，例如，25% 为 0，75% 为 1。或者它可以是 50/50 分割，或者 63.7/36.3。可能性是无限的。
如果这看起来违反直觉到了不可能的地步，您可以安慰自己，伟大的物理学家理查德·费曼也这么认为。他曾经说过一句名言：“我想我可以肯定地说，没有人理解量子力学。” 不幸的是，它只会变得越来越奇怪。
量子比特的精神分裂状态，称为叠加，一直持续到量子比特被测量——也就是说，直到它与另一个物体发生相互作用。然后，它会选择一个单一状态——0 或 1——并坚持下去。每个状态被选择的概率由前面提到的百分比决定。因此，如果我们测量 100 个独立的量子比特，每个量子比特最初都是 30% 的 0 和 70% 的 1，那么大约 30% 的量子比特会变为 0，70% 的量子比特会变为 1。
随着您添加更多量子比特，复杂性也会增加。与 2 个比特一样，使用 2 个量子比特，您可以存储从 0 到 3 的任何数字。但与经典的两个比特不同，我们的量子比特二人组还可以存储这四个数字的任何混合物。
奇怪的是，这些百分比不是内置在量子比特中的——它们取决于您如何测量它。假设您以一个角度测量一束携带量子比特的光子，发现它们被分成 50/50。如果您以另一个角度测量同一束光子，您将只会得到 0。即使一个特定的量子比特在一个角度测量时已经确定为 1，如果在不同的角度测量，它可能会切换为 0。量子比特，像比特一样，最终会给您一个肯定或否的答案，但您得到哪个答案在您询问之前是不会固定的，即使在那时，它也取决于您如何提出问题，甚至在那之后，如果您随后以不同的方式提出问题，答案也会改变。这就像看那些图像会随着您看到的角度而变化的标志之一——除了该标志偶尔会随机决定向您显示另一侧的视图。
如果所有这些还不够，还有另一个难题：那些百分比不是严格意义上的百分比。如果今天一场暴雨有 40% 的几率袭击匹兹堡，而另一场暴雨出现的几率是 20%，那么匹兹堡下雨的概率肯定会增加（在这种情况下，为 52%）。但在量子力学中，我们一直在称之为概率的东西可能是负数——它们可以相互抵消。（从技术上讲，它们是复数，而不是概率。）如果一个量子比特是 40% 的 1，您可以添加 20% 更多的 1，使得最终得到 1 的概率约为 3.5%。
这些行为的各个方面都非常违反直觉，但完全符合量子力学对某些物理系统的规定。这背后的物理学相当复杂，所以让我们假设量子比特存在。我们为什么要关心？您可以用量子比特做什么？
当然，您可以制造一台量子计算机——一种操纵量子比特进行计算的机器。大多数媒体炒作都表明量子计算机比经典计算机更快，因为它们可以同时计算所有答案。在某种意义上，这是正确的：量子比特可以存储叠加，如果您对叠加执行计算，您将获得所有可能结果的新叠加。但最终，您仍然必须问量子比特它们保存的是什么答案。在那关键时刻，它们不会给您答案列表——它们会从它们存储的许多答案中随机选择一个。快速但随机并不比慢但正确好。
那么，秘密是什么呢？混乱、不可预测的量子比特如何可能比老式的比特有所改进呢？
从量子信息到量子算法
上个月，我冲到我的新公寓大楼后面，执行一项大胆而冒险的任务：洗衣服。我将洗衣篮小心翼翼地靠在墙上，在洗衣房前尴尬地停顿了很长时间，摸索着一个又一个钥匙，找到可以打开门的那个钥匙。对于我的小钥匙链来说，这只是一件小事。但如果我有 100 个钥匙呢？或者 1,000 个？在某些时候，尝试所有可能性变得不切实际。
计算机也会出现同样的问题。例如，文字处理器通常被要求搜索数千行以查找特定单词。数千行不会让计算机感到害怕，但搜索数万亿行可能是不切实际的。
1995 年，莱夫·格罗弗（Lev Grover）一直在思考如何解决这种棘手的搜索问题。格罗弗是贝尔实验室的研究员，贝尔实验室是计算技术创新的强大中心。受到该实验室近期在量子计算方面突破的启发，格罗弗意识到这种新技术提供了一种无需扫描每个单词的方法。量子计算机确实会从其量子比特包含的可能性中给出随机答案，但每个答案的概率不必相同。因此，诀窍在于操纵游戏，使正确答案的可能性高于其他答案。
为了理解这一点，让我们回到钥匙上来。假设我们的 1000 把钥匙整齐地排列在一根长杆上。再假设我们要找的钥匙是用铁做的，具有磁性，而其他钥匙都是用黄铜做的，没有磁性。我们不能一次测试一把钥匙——但如果我们能一次对所有钥匙进行操作呢？
让我们把装满钥匙的杆子立起来，将条形磁铁与它对齐，然后让磁铁绕着杆子转圈。当我们这样做时，我们会晃动杆子，让钥匙移动。铁钥匙会绕着杆子转动以跟随磁铁，这使得它更容易被挑选出来。仍然无法分辨是哪一把？没问题；我们只需再次挥动磁铁，使钥匙突出得更远！与此同时，其余的钥匙会随着我们的晃动而随机移动。几次重复之后，不重要的钥匙会大致回到它们原来的位置，而正确的钥匙会像沥青路上的白化病松鼠一样突出。
格罗弗的单词搜索方法也采用了相同的方法。首先，我们设置一组量子比特（统称为寄存器），以存储我们要查找的单词可能出现的 所有可能位置的叠加态（1 表示列表中的第一个，2 表示第二个，依此类推）。其中任何一个都可能是正确的答案，就像杆子上的任何一把钥匙都可能是正确的答案一样。然后，我们按照格罗弗的方法调整整个叠加态（不进行测量），就像我们同时在整个杆子上挥动磁铁一样。格罗弗的方法会增加正确答案和错误答案的概率，就像我们的晃动和挥动操作会稍微移动所有的钥匙一样。
巧妙之处在于一个操作——在术语中称为一个门——它是组成调整操作的几个门之一。给定任何单个数字，如果该数字是正确答案，则此门将使该数字的“概率”为负，如果不是，则保持不变（比较：给定任何单独的钥匙，磁铁会吸引它或忽略它）。但是，当您对叠加态进行操作时，您会得到所有可能结果的叠加态。那么，当我们对叠加态应用此门时，它会对叠加态的不同元素产生不同的作用。这使得格罗弗的调整可以区别对待正确和错误的答案：对于错误的答案，额外的概率会与已经存在的概率抵消，就像每个非铁钥匙的随机运动平均为零一样。最终结果是，我们提高了正确答案的概率。经过几次提升后，我们可以测量量子比特，确信我们很可能会得到正确的答案。
格罗弗的算法完美地体现了量子计算的策略。诀窍在于同时对整个叠加态进行操作，操纵概率，使正确答案脱颖而出。虽然您可能需要多次重复操作，但某些计算仍然会比经典计算机快指数级。
量子计算的许多兴奋之处尤其源于一个应用：分解数字。将 21 分解为 3 乘以 7 很容易，但几十年来，人们一直认为寻找大数的因数需要太长时间，不切实际。这种假设如此强大，以至于大多数加密技术（包括电子商务的基础）都是由它驱动的。但是麻省理工学院的数学家彼得·肖尔（Peter Shor）并不那么确定。他的怀疑得到了证实：1995 年，肖尔以一种快速分解大数的量子算法震惊了计算机科学界。肖尔的算法可能会摧毁互联网安全的世界。
像往常一样，魔鬼在于细节。从理论上讲，量子计算机可以为分解、搜索数据库、生物化学模拟和其他具有挑战性的问题提供巨大的加速。然而，实际上，所有尝试构建这种计算机的人——包括 D-Wave——都不断遇到技术障碍。接下来，我们将转向这些障碍。
量子比特的纠缠
我们忽略了一个令人不快的事实。我们一直假设，当您测量量子比特寄存器时，所有这些量子比特会一起决定要显示哪个答案。实际上，每个量子比特都可以独立做出该决定。如果发生这种情况，他们的答案将像一个图像一样，其中每个像素都来自不同的搜索结果。同样，对叠加态的调整需要修改整个数字的概率，而不仅仅是构成数字的单个 0 和 1。
解决此问题的方法是纠缠。“纠缠”描述了量子寄存器中一种特殊的叠加态——其中各个量子比特的状态彼此绑定在一起。纠缠的量子比特仍然表现出概率性，但测量它会影响与之纠缠的所有量子比特的选择。
纠缠是量子计算的阿基里斯之踵，既因为它稀缺，也因为它过剩。将大量量子比特推入纠缠状态非常棘手，因此任何实用的量子计算机都必须应对不足的纠缠。另一方面，量子比特很容易与量子比特寄存器外的物体纠缠。当这种情况发生时，它们通常会停止彼此关注，而是将其命运与外部环境联系起来。这种现象称为退相干，对量子计算机来说是完全致命的。大量的研究致力于对抗或延迟它，但到目前为止，这个问题仍然顽固地抵制这些努力。
一家特立独行的公司
现在，我们终于谈到了 D-Wave。1999 年首次成立时，这家计算机公司开始探索与大多数研究人员相同类型的量子计算机。但在四年之内，面对退相干这个无法克服的问题，创始人乔迪·罗斯（Geordie Rose）放弃了基于门的量子计算机的目标。相反，罗斯决定尝试一种研究较少的设备，称为绝热量子计算机 (AQC)。
与基于门的同类产品一样，AQC 使其量子比特倾向于产生问题的正确答案。但是，AQC 不会重复提升叠加态中的正确答案，而是尝试完全避免叠加态。量子比特开始时明确地保持着一个微不足道的问题的正确答案——一个非叠加态。然后对它们进行重复测量，但每次测量都会向量子比特询问一个略有不同的问题。在每个步骤中，所问的问题都会稍微接近所关注的问题，直到最终测量实际上询问了我们试图回答的问题。
通常，改变问题就像改变您测量光子量子比特的角度一样：它会使最终测量成为叠加态的测量，因此答案将变得不可预测。但是，如果我们足够缓慢地改变问题，那么当第二次测量将量子比特从问题更改引入的轻微叠加态中拉出来时，最可能的结果是第二个问题的正确答案。以这种方式重复改变问题最终会使量子比特保持最终问题的正确答案。
D-Wave 的 AQC 设计对退相干的抵抗力更强。因为它的目标是避免进入叠加态，所以它不需要如此小心地保护脆弱的量子比特状态免受外部干扰。这项交易中没有附带的一项是不受纠缠的影响，AQC 仍然需要纠缠才能将要回答的问题的约束强加给量子比特。
自从彻底改变方向以来，D-Wave 已经成为争议的焦点。批评主要集中在该公司的公开声明上。2007 年，D-Wave 对其首个原型机进行了引人注目的公开演示，该原型机是一个名为 Orion 的 16 量子比特芯片。Orion 似乎遥遥领先于任何其他量子计算技术，但该领域的专家立即驳回了此次演示，认为它是一种毫无信息的公关噱头。这并没有让 D-Wave 感到不安，该公司于 2011 年继续宣布了 128 量子比特的 D-Wave One。学术界仍然基本上无动于衷，最著名的是斯科特·阿伦森（Scott Aaronson），他任命自己为“D-Wave 首席怀疑论者”。尽管如此，洛克希德·马丁公司认为该公司的理由足够令人信服，足以购买该机器。
在过去的几个月里，又出现了一轮反复。D-Wave 宣布了一款更强大的处理器 D-Wave Two，拥有 512 个量子比特；研究人员对其价值提出质疑。5 月，美国宇航局和谷歌宣布成立一个新的“量子人工智能实验室”，该实验室将运行 D-Wave Two；研究人员仍然持怀疑态度。就在几周前，新闻机构对新的研究论文大加赞赏，这些论文表明 D-Wave 芯片是真材实料；一些研究人员也驳回了这些论文。
在媒体的喧嚣和量子计算的普遍晦涩难懂之间，很难将事实与姿态、误解和一厢情愿的想法区分开来。有了我们已经介绍的量子计算的背景，我们现在可以很好地尝试一下。
D-Wave 的价值是什么？
最终，D-Wave 的产品提出了两个主要问题：它们是否比其经典的竞争对手提供任何优势，以及它们是否真的是量子计算机？这些问题相互重叠，但它们并不相同。如果 D-Wave 的芯片确实加速了一些计算，那么它们是否是量子计算机可能在实践中并不重要。另一方面，如果它们确实是量子计算机，那么它们代表着一项重大进步，无论它们是否已准备好投入使用。
在过去的几个月里，有一篇研究论文分别解决了这两个问题。根据许多新闻文章的报道，该论文的答案是“是”和“是”：D-Wave 的计算机可以证明是 AQC，而且有时比标准计算机快数千倍。对于 D-Wave 来说，这听起来像是一场胜利！然而，一些挖掘揭示了一个更为细致的故事。
让我们首先解决加速问题。5 月，阿默斯特学院的教授凯瑟琳·麦吉奥奇（Catherine McGeoch）发表了关于 D-Wave 芯片速度的第一份硬数据。她的团队将 D-Wave Two 与几种标准软件包进行了比较，以解决 D-Wave 尝试解决的类型的问题。（该芯片不是完全通用的 AQC——它旨在仅解决诸如数独谜题之类的问题，在这些问题中，您需要为一组约束找到最佳解决方案。）D-Wave 确实在某些问题上找到了比最佳软件包快 3600 倍的正确解决方案。这被广泛认为是 D-Wave 拥有一套系统的证据，正如罗斯所说，“在某些方面比任何其他可用选项都更好。”
但故事并没有就此结束。几周后，其他研究人员从现成的软件中进一步挖掘出速度，使其仅比D-Wave慢14倍。与此同时，一些专家抱怨说，这是不公平的竞争：这些软件包旨在解决比D-Wave芯片更广泛的问题。它们无法与为测试问题量身定制的处理器竞争也就不足为奇了；在这种情况下，慢14倍已经相当令人印象深刻了！事实上，早在麦吉奥克的论文发表之前，苏黎世联邦理工学院的物理学教授马蒂亚斯·特罗耶就已经用一个在普通笔记本电脑上运行的同样专业的程序击败了D-Wave。因此，根据目前公布的数据，声称D-Wave技术目前提供了显著的加速似乎为时尚早。麦吉奥克本人在阿伦森的博客上评论道，“我们的测试从来都不是用来比较平台速度的，用我们的数据来支持任何一方的观点都是错误的。”
不过，可以说，加速并不是最有趣的问题。即使D-Wave芯片确实击败了其他技术，这种优势也只有在它是真正的量子技术时才能持续。否则，D-Wave基本上是在卖一台价格过高的台式电脑：所有经典计算机大致都是等效的，因此任何非量子D-Wave能够实现的东西，最终都可以在台式机上实现。
那么，接下来就是核心问题：D-Wave是否构建了一个AQC？多年来，批评者声称，比量子力学更简单的现象就可以解释D-Wave芯片的行为。特别是，他们声称该公司没有提供其量子比特中存在纠缠的证据——即使对于AQC来说，这也是一个必要的组成部分。这一挑战在四月份被南加州大学由塞尔吉奥·博伊索领导的团队反驳了。博伊索的团队将D-Wave芯片的行为与两种不同的模拟进行了比较：一种是D-Wave声称发生的量子现象，另一种是更简单的非量子可能性。与量子模拟一样，D-Wave芯片发现大多数问题要么极其困难，要么极其容易。与此同时，经典版本的难度分布则更加均匀。正如连首席怀疑论者阿伦森都承认的那样，这有力地表明该芯片包含量子纠缠。这使得D-Wave成为第一个在如此大量的量子比特中产生纠缠的厂商，这是一项重大的科学成就。
当然，这就引出了我们的最后一个问题：每个人都应该争先恐后地购买D-Wave吗？如果你想明天解决一个棘手的问题，迄今为止公布的证据表明，你最好还是买一台笔记本电脑，然后聘请马蒂亚斯·特罗耶。不幸的是，关于D-Wave加速成功的传闻被大大夸大了。
但是，一项被夸大的说法并不意味着我们应该忽视这项技术。首先，一个未能证明加速的实验并不一定是最终结论。更重要的是，D-Wave确实似乎已经构建了一个纠缠量子比特系统，因此存在一场计算革命的可能性。也许思考D-Wave机器的最佳方式是把它看作一个实验，既是公司自身的实验，也是其客户的实验。该设备仍然可能被证明是一个失败品，但如果D-Wave团队能够证明其价值——正如越来越多的证据表明他们将会这样做那样——其技术益处将是不可估量的。
量子计算是一个充满巨大挑战但也充满巨大希望的领域。虽然实用性的量子计算机可能仍然更多的是一种愿望而不是现实，但我们将饶有兴致地关注学术界和工业界为弥合这一差距所做的尝试如何继续展开。
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