韩放、张倩编译

Nature发文:量子计算研究应该全球互通,不应筑起壁垒

近日,谷歌实现量子霸权的研究引起了全球对量子计算的广泛关注,圈内人士也认为这是该领域的里程碑事件。但量子计算领域的研究,存在着大量的问题。 在前不久发布的《Nature》期刊上,莫斯科斯科尔科沃科学技术研究所深层量子实验室的副教授和实验室主任 Jacob D. Biamonte 等人的一篇文章介绍了全球量子计算机研究的现状:企业急于变现,耗尽大学人才;投资倾向于硬件,软件投资不足;地缘政治升温,阻碍学术交流……这些问题已经阻碍了量子计算的发展,下一步我们该何去何从?

Jacob D. Biamonte 、Pavel Dorozhkin 和 Igor Zacharov 曾发出过这样的警告:对金钱的追逐正在耗尽大学的人才,破坏这一领域并切断科学探索之路。

一位研究人员正在研究用于冷却量子加速器的装置。图源:D-Wave Systems

在短短几年内,量子计算领域迅速从一个学术死水区变成公众和私人广泛关注的课题。「通用」量子计算机的终极目标是能够进行一切计算,同时排除噪声、故障和干扰。要实现这一目标还有几十年的路要走,但数十亿美元正投入到初步成果的商业化中。

美国 IBM 技术公司和加拿大 D-Wave Systems 公司已经在销售量子增强计算器。谷歌、微软和英特尔计划在三到五年内实现这一目标。这些早期设备应该可以比传统计算机更快地执行某些任务。然而,它们的通用性和功能都不如通用量子计算机,而且仍然会受到误差和噪声的影响。如果能够克服这两个技术挑战,机器学习和优化等领域可能会受益。

然而,对金钱的追逐正在破坏这一领域。企业正争先恐后地组建庞大的研究团队,耗尽大学的人才资源。数以百计的初创企业正在为政府资助研究的产品申请专利,切断了研究通道。

量子计算的公共资金也在爆发式增长。但它是不均衡的,并且偏向于硬件。北美机构已占据主导地位,并推动该领域朝着适合它们的方向发展。例如,他们专注于超导体技术。缺乏大型实验室和基础设施的研究人员发现很难与之竞争。随着国家安全和商业利益的升温,地缘政治壁垒也在不断上升。

所有这些都发生在一个关键时刻。摩尔定律指出,集成微芯片电路中的晶体管数量大约每两年翻一番,现在却停滞不前。机器学习正在向全新的行业敞开大门。我们不能为「量子优势」的到来等上几十年,期待那时的量子处理器解决任何现有经典计算机都无法解决的问题。这与生物技术等其他领域形成了鲜明对比。在生物技术领域,CRISPR 基因编辑的革命性技术出现在 20 年前,该领域似乎在 20 世纪 90 年代达到了顶峰。

我们呼吁学界和业界科学家以开放的科学精神开发量子应用。基础研究不能孤立地进行,也不能由政治议程来指导。这些巨额投资和由此产生的设备应该为全人类服务,就像科学本身一样。

全球量子生态

支撑量子计算机的大多数概念都来自政府资助的研究。由于量子计算具有很大的潜在价值,许多政府正在加大支持力度。

少数几个国家——美国、英国、日本、瑞典、新加坡、加拿大和中国正在领跑。2017 年,各国承诺每年投入 1 亿至 3 亿美元用于量子计算研究;英国自 2014 年以来的政府和私人投资总额现已超过 10 亿美元。2018 年,美国和欧盟都推出了 10 亿美元的巨额计划:美国国家五年量子计划和欧盟十年量子技术旗舰计划。中国计划在 2020 年开启世界上最大的量子研究实验室,耗资 100 亿美元。

其他国家也在效仿。印度和韩国都打算每年投资数千万美元。俄罗斯还将量子技术列入其十大国家技术计划。这些国家都在建立一些领先的中心,以协调政府和私有机构的研究和开发工作。在第一阶段,大型项目会获得高达 3 亿美元的资金。

但是,这些投资产生的很多结果都不了了之。企业利益和国际政治气候的降温使得科学家更难合作和分享知识。封闭的领域会带来无意义的重复,研究者浪费了时间,最后却走入了死胡同。

例如,美国国家情报总监办公室资助的国家科学院在 2019 年的一份报告中强调了量子计算对国家安全的影响。由美国能源部资助的科学家现在被禁止与来自中国和俄罗斯等 30 多个国家的研究人员合作。

这种阴影正在影响我们在莫斯科斯科尔科沃科技学院(Skolkovo Institute of Science and Technology)的研究,这是一所英语授课的高级研究型大学,2011 年与麻省理工学院合作成立。我们选择在 Skoltech 公司工作,是因为那里的国际、世界级的协作氛围。以我们的出身为例:J.D.B. 是美国人,P.D. 是俄罗斯人,I.Z. 是一个有俄罗斯血统的荷兰公民。尽管我们的密切合作者仍在继续与我们沟通,但俄罗斯和欧盟之间的旧研究协议正在失效,并且没有讨论续签问题。欧盟量子旗舰参与者与美国、俄罗斯或中国科学家之间的伙伴关系现在需要特别谈判。

研究空白

量子技术有可能成为另一场赢家通吃的「登月竞赛」。北美已经在量子硬件领域建立了不可逾越的领先地位。加州的 Google 和加拿大的 D-Wave 等公司仍在无国界地开放自家机器的访问权限,但只能通过云端访问。没人会碰处理器。

欧洲政界人士担心他们错过了这艘科技快船。该地区只有一家大型计算机硬件制造商(总部位于法国的 Atos/Bull)拥有量子技术项目。欧盟量子旗舰计划推动了硬件的开发,类似于美国正在开发的硬件;此外,他们还在研究美国尚未广泛探索的一些方法。但欧盟委员会在第一轮中未能为量子应用或算法研究拨出大笔款项——我们认为,这是一个重大疏漏。那些支持旗舰计划的人表示,他们将在随后的几轮拨款中加大对量子软件的投资。

许多研究人员希望公司能填补应用的空白。但企业对研究量子信息处理的基本理论兴趣不大,并且它们往往是孤立运营的。这意味着,在这个早期阶段,初创企业的激增和量子软件的商业化可能会阻碍理论方法和量子软件工具的发展。

过时的理论和假设也阻碍了这一领域的发展。量子增强技术的应用范围是有限的,并且还没有被规划出来。即使是已知的用途,例如对机器学习的好处,人们也很难理解。这些设备可能无法提供预期的改进。教科书上的算法(如 Shor 的量子因子分解算法或 Grover 的搜索算法)在没有错误修正的情况下似乎不适用于非理想机器。程序员是否可以编写更好的代码,使其能够在受噪声影响的实际设备上工作?

下一步怎么走?

学术研究者必须更全面地描绘出量子计算的概念和应用空间。这是一个富有成效的时刻,可以解决业界和初创企业都无法解决的难题。在有噪声的情况下,这些设备能走多远?会不会有一些发展停滞,导致投资枯竭?

政府应该将更多资金投入到量子软件。实验家们乐于为建造一台可能获得诺贝尔奖的量子处理器投入大笔资金。量子程序员同样应该自信地说出他们面临的巨大挑战。赞助商也需要明白,这是一场漫长的比赛,需要采取多种方式。即使硬件规模扩大了,我们可能仍然不确定该如何处理它。

工业界,特别是初创企业,应该与大学更紧密地合作。公司可以为小型理论项目提供资金,并投资该领域的基本理论研究。

国际合作应该受到保护。尽管存在政治分歧,各国政府仍应努力保持科学协议不受影响。科学家和投资者必须尊重这样一个事实:研究是全球性、国际性和开放性的。研究人员遍布全球各地。我们最终的工作背后有许多随机因素。仅仅因为一个人跨越了国界就断绝关系对任何人都没有好处。

中等尺寸的量子处理器很快就会出现(尽管仍然会充满噪声)。量子软件是否就绪?或者,公司会因为没有投资驱动设备的算法和想法而自责吗?

原文链接:https://www.nature.com/articles/d41586-019-02675-5

入门全球量子生态Nature
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机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

量子计算技术

量子计算结合了过去半个世纪以来两个最大的技术变革:信息技术和量子力学。如果我们使用量子力学的规则替换二进制逻辑来计算,某些难以攻克的计算任务将得到解决。追求通用量子计算机的一个重要目标是确定当前经典计算机无法承载的最小复杂度的计算任务。该交叉点被称为「量子霸权」边界,是在通向更强大和有用的计算技术的关键一步。

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