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距離技術(shù)成熟永遠(yuǎn)「還差五年」？

「量子計(jì)算，寒冬將至了？」

本周五，AI 先驅(qū) Yann LeCun 的一番言論引發(fā)了人們的討論。

量子計(jì)算凜冬將至，LeCun：現(xiàn)實(shí)冷酷，炒作太多

這位 AI 領(lǐng)域的著名學(xué)者表示，量子計(jì)算正在進(jìn)入一個(gè)艱難時(shí)刻。與此同時(shí)，很多科技領(lǐng)域?qū)＜艺J(rèn)為，目前的量子計(jì)算技術(shù)進(jìn)步很多趨向于炒作，距離實(shí)際應(yīng)用仍然很遙遠(yuǎn)。

對(duì)此，很多人同樣持有悲觀態(tài)度。

讓我們看看 IEEE 的這篇文章是怎么說的：

量子計(jì)算機(jī)革命可能比許多人想象的更遙遠(yuǎn)、更有限。

一直以來，量子計(jì)算機(jī)都被期許為一種能夠解決廣泛?jiǎn)栴}的強(qiáng)大工具，可應(yīng)用的方向包括金融建模、優(yōu)化物流和加速機(jī)器學(xué)習(xí)。量子計(jì)算公司往往會(huì)提出一些雄心勃勃的規(guī)劃，稱機(jī)器可能會(huì)在短短幾年內(nèi)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界產(chǎn)生巨大影響。但如今，對(duì)該技術(shù)不切實(shí)際的期望遭到越來越多的抵制。

LeCun—— 量子比特，沒那么神奇

圖靈獎(jiǎng)得主、Meta 人工智能研究負(fù)責(zé)人 Yann LeCun 最近給量子計(jì)算機(jī)的前景潑了一盆冷水。

在慶祝 Meta 基礎(chǔ)人工智能研究團(tuán)隊(duì)成立 10 周年的媒體活動(dòng)上，LeCun 表示量子計(jì)算這項(xiàng)技術(shù)是「一個(gè)令人著迷的科學(xué)話題」，但他不太相信「會(huì)真正制造出真正有用的量子計(jì)算機(jī)」。

雖然 LeCun 并不是量子計(jì)算領(lǐng)域的專家，但該領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物也發(fā)出了類似的警告。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)量子硬件負(fù)責(zé)人 Oskar Painter 表示，目前該行業(yè)存在「大量炒作」，「很難從完全不切實(shí)際的情況中篩選出樂觀的觀點(diǎn)」。

有觀點(diǎn)認(rèn)為將信息傳播到許多物理量子比特上，可以創(chuàng)建更強(qiáng)大的「邏輯量子比特」，但這可能需要每個(gè)邏輯量子比特多達(dá) 1000 個(gè)物理量子比特。一些人甚至認(rèn)為量子糾錯(cuò)根本上就是不可能的。

總之，Oskar Painter 表示：以所需的規(guī)模和速度實(shí)現(xiàn)這些計(jì)劃仍然是遙遠(yuǎn)的目標(biāo)。他還指出：「考慮到實(shí)現(xiàn)能夠在數(shù)千個(gè)量子比特上運(yùn)行數(shù)十億個(gè)門的容錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)所面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)，很難給出一個(gè)時(shí)間線，但我估計(jì)至少需要十年?！?/span>

微軟 —— 量子計(jì)算，非常消耗算力

不僅僅是時(shí)間的問題。今年 5 月，微軟量子計(jì)算領(lǐng)導(dǎo)者 Matthias Troyer 在《Communications of the ACM》上合著發(fā)表了一篇論文，表明量子計(jì)算機(jī)可以提供的有意義應(yīng)用數(shù)量比人們想象的要有限。

「我們發(fā)現(xiàn)過去十年來人們提出的許多想法都行不通，并且我們發(fā)現(xiàn)原因非常簡(jiǎn)單」，Matthias Troyer 說道。

量子計(jì)算機(jī)主要的前景是能夠比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)更快地解決問題，但有關(guān)具體能快多少，人們的思考卻各不相同。Troyer 表示，在兩種應(yīng)用中，量子算法似乎可以提供指數(shù)級(jí)的加速。一是對(duì)大數(shù)進(jìn)行因式分解，這使得破解互聯(lián)網(wǎng)所依賴的公鑰加密成為可能。另一個(gè)是模擬量子系統(tǒng)，它可以在化學(xué)和材料科學(xué)中獲得應(yīng)用。

量子算法已經(jīng)被提出來解決一系列其他問題，包括優(yōu)化、藥物設(shè)計(jì)和流體動(dòng)力學(xué)。但研究中聲稱的計(jì)算加速并不總是成功 —— 有時(shí)相當(dāng)于二次增益，這意味著量子算法解決問題所需的時(shí)間是其經(jīng)典算法所用時(shí)間的平方根。Troyer 表示，這些增益很快就會(huì)因?yàn)榱孔佑?jì)算所需的大量計(jì)算消耗所抵消。操作量子比特比開關(guān)晶體管要復(fù)雜得多，因此速度要慢幾個(gè)數(shù)量級(jí)。

這意味著，對(duì)于較小的問題，經(jīng)典計(jì)算機(jī)總是會(huì)更快，而量子計(jì)算機(jī)獲得領(lǐng)先的點(diǎn)取決于經(jīng)典算法的復(fù)雜性擴(kuò)展的速度。

Troyer 和他的同事將單塊英偉達(dá) A100 GPU 與虛構(gòu)的未來容錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行了比較，該計(jì)算機(jī)具有一萬個(gè)「邏輯量子比特」，并且 gate 時(shí)間比當(dāng)今的設(shè)備快得多。

研究人員發(fā)現(xiàn)，具有二次加速的量子算法必須運(yùn)行幾個(gè)世紀(jì)，甚至幾千年，才能在大到有用的問題上超越經(jīng)典算法。

另一個(gè)重大障礙是數(shù)據(jù)帶寬。量子比特緩慢的運(yùn)行速度從根本上限制了量子計(jì)算機(jī)輸入和輸出經(jīng)典數(shù)據(jù)的速度。Troyer 表示，即使在樂觀的未來場(chǎng)景中，這也可能比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)慢數(shù)千或數(shù)百萬倍。這意味著在可預(yù)見的未來，像機(jī)器學(xué)習(xí)或搜索數(shù)據(jù)庫這樣的數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用程序幾乎肯定是遙不可及的。

Troyer 表示，當(dāng)前的結(jié)論是量子計(jì)算機(jī)只能以指數(shù)級(jí)速度真正解決小數(shù)據(jù)問題?！钙溆嗟亩际敲利惖睦碚?，但并不實(shí)用，」他補(bǔ)充道。

Troyer 表示，這篇論文并沒有對(duì)量子計(jì)算研究社區(qū)產(chǎn)生太大影響，但許多微軟客戶很高興能夠了解量子計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用。他說，他們已經(jīng)看到許多公司縮小甚至關(guān)閉了量子計(jì)算團(tuán)隊(duì)，包括金融和生命科學(xué)領(lǐng)域的公司。

應(yīng)用范圍可能有限

本月早些時(shí)候，來自量子計(jì)算初創(chuàng)公司 QuEra 和哈佛大學(xué)的研究人員證明他們可以使用 280 個(gè)量子比特處理器生成 48 個(gè)邏輯量子比特，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過之前的實(shí)驗(yàn)所能達(dá)到的水平。

QuEra CMO Yuval Boger 強(qiáng)調(diào)該實(shí)驗(yàn)是實(shí)驗(yàn)室演示，但該結(jié)果已促使一些人重新評(píng)估容錯(cuò)量子計(jì)算的時(shí)間尺度。

但與此同時(shí)，他也注意到一些公司悄悄地將資源從量子計(jì)算轉(zhuǎn)移出去的趨勢(shì)。他認(rèn)為這在一定程度上是由于大型語言模型出現(xiàn)以來人們對(duì)人工智能的興趣日益濃厚所致。

即使在量子計(jì)算機(jī)看起來最有前途的領(lǐng)域，其應(yīng)用范圍也可能比最初希望的要窄。例如，近年來的研究論文表明，量子化學(xué)中只有有限數(shù)量的問題可能受益于量子加速。

德國(guó)制藥巨頭默克集團(tuán)數(shù)字創(chuàng)新全球主管 Philipp Harbach 表示，同樣重要的是要記住，許多公司已經(jīng)擁有在經(jīng)典硬件上運(yùn)行的成熟且高效的量子化學(xué)工作流程。

他表示：「在公眾看來，量子計(jì)算機(jī)似乎能夠?qū)崿F(xiàn)目前無法實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，這是不準(zhǔn)確的。首先，它將加速現(xiàn)有任務(wù)的速度，而不是引入完全顛覆性的新應(yīng)用領(lǐng)域。所以我們正在評(píng)估這里的差異。」

Harbach 的團(tuán)隊(duì)大約六年來一直在研究量子計(jì)算與制藥等工作的相關(guān)性。雖然 NISQ 設(shè)備可能用于解決某些高度專業(yè)化的問題，但他們得出的結(jié)論是，在實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)之前，量子計(jì)算不會(huì)對(duì)工業(yè)產(chǎn)生重大影響。Harbach 表示，即便如此，這種影響的變革性實(shí)際上取決于公司正在開發(fā)的具體用例和產(chǎn)品。

量子計(jì)算機(jī)擅長(zhǎng)為經(jīng)典計(jì)算機(jī)難以解決的大規(guī)模問題提供準(zhǔn)確的解決方案。這對(duì)于某些應(yīng)用非常有用，例如設(shè)計(jì)新催化劑。但在默克的實(shí)踐中，人們感興趣的大多數(shù)化學(xué)問題都涉及快速篩選大量候選分子。

「量子化學(xué)中的大多數(shù)問題都不會(huì)呈指數(shù)級(jí)擴(kuò)展，近似值就足夠了，」Harbach 表示?！杆鼈兪且子诮鉀Q的問題，你只需要通過增加系統(tǒng)規(guī)模來使它們更快?！?/span>

盡管如此，微軟的 Troyer 表示，我們?nèi)匀挥欣碛蓪?duì)量子計(jì)算感到樂觀 —— 即使量子計(jì)算機(jī)只能解決化學(xué)和材料科學(xué)等領(lǐng)域的有限問題，其影響仍然可能改變游戲規(guī)則。「我們談?wù)摰氖鞘鲿r(shí)代、青銅時(shí)代、鐵器時(shí)代和硅時(shí)代之間的代際區(qū)別，所以材料對(duì)人類有著巨大的影響，」他說道。

Troyer 認(rèn)為，提出一些懷疑的目的不是為了減少人們對(duì)該領(lǐng)域的興趣，而是為了確保研究人員專注于量子計(jì)算最有前途、最有可能產(chǎn)生影響的應(yīng)用。

或許在 Yann LeCun 的推特下，有人的一條回應(yīng)可以支持這樣的說法。

量子計(jì)算凜冬將至，LeCun：現(xiàn)實(shí)冷酷，炒作太多

谷歌市場(chǎng)負(fù)責(zé)人 Guillaume Roques 表示：如今大語言模型的基礎(chǔ) —— 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的首次實(shí)現(xiàn)是由 Marvin Minsky 和 Dean Edmond（當(dāng)時(shí)是哈佛大學(xué)的學(xué)生）于 1950 年提出的。

在 1957 年，F(xiàn)rank Rosenblatt 創(chuàng)建了感知器，這是一種以軟件形式實(shí)現(xiàn)的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，返回二進(jìn)制結(jié)果（0 或 1）作為輸出。不幸的是，多層網(wǎng)絡(luò)直到幾十年后才會(huì)出現(xiàn)，因?yàn)槿斯ぶ悄茉谘芯糠矫娼?jīng)歷了一個(gè)漫長(zhǎng)的「冬天」，因?yàn)楦兄魇艿搅?Minsky 的批評(píng)，而且 James Lighthill 關(guān)于人工智能的非常悲觀的報(bào)告把有關(guān)人工智能的很多研究多「埋葬」了幾年。

因此，希望量子計(jì)算不會(huì)迎來冬天，這樣我們就能看到它對(duì)我們一生的影響……

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