丁洪介绍说, 量子算法保证量子计算的并行性优势可以充分发挥, 并大大提高量子计算所需结果的出现概率.
实现量子计算的途径是物理硬件, 超导的相对优势是可扩展性好, 相干性时间较长; 拓扑量子计算的优势是理论相干时间长, 错误率低. 但拓扑量子计算的劣势是实验处于起步阶段.
提到量子计算的应用, 丁洪表示量子计算可以提升机器学习及人工智能, 精准预测天气, 加速太空探索以及解决交通堵塞问题. (谭宵寒)
以下为演讲全文:
丁洪: 非常高兴能够来到未来论坛年会, 做一个关于量子计算的报告, 事实上, 我做量子计算是刚刚入门, 我以前都做得比较多的是做超导, 近几年来做了很多拓扑, 现在想把拓扑和超导结合起来就是拓扑超导体, 拓扑超导体又可以用在量子计算机上面, 所以现在我现在开始做量子计算, 我的题目叫做量子计算, 下一次工业革命的引擎.
我是来自中科院物理所的. 我们都知道, 在以前有过几次工业革命, 准确的说是有过三次, 第一次是以蒸汽机为主要动力的工厂生产时代, 第二次是电机和内燃机的产生, 人类进入了生产力大幅度提高的电气时代. 第三次就是我们非常熟悉的信息时代, 以计算机为主的一个第三次工业革命, 现在又进一步进化, 进化以互联网, 大数据和人工智能开始的第四次工业革命即将来袭, 从第三次和第四次来看, 计算机都起着一个主导作用, 但是今年计算机发展, 现在即将遇到一个瓶颈问题, 我们所熟知的摩尔定律, 就是说每隔十八个月, 集成电路上可容纳的元器件数目增加一倍, 计算性能增加一倍, 这使计算机上面的元器件的尺寸越来越小, 现在已经进入纳米时代, 已经是到了小于十个纳米的时代. 这样就带来了两个问题, 第一个问题是经典计算机是不可避免热能耗问题, 我一会儿会仔细的讲一下所谓的浪德尔机械, 第二个是随着元器件见效有量子效应, 电子在小尺度上面会发生量子虽穿现象, 这样的话一个经典比特会导致摩尔定律的最终失效, 这个时候有人提出量子计算机, 为什么要做量子计算机, 因为在经典计算机有一个不可逆的, 就是不可避免的热损耗, 比如说做这个运算中0和1相乘答案是0, 0和0相乘, 也是0, 倒过来说我知道这个背后的结果0是各种相乘, 1和0还是0和0, 这是不可逆的, 浪德尔原理就说如果有这个比特信息的丢失的话, 是不可逆的过程的话, 信息的丢失, 必然有一部分会以热量的形式来散发掉, 这样的话有一个热的极限问题, 但是量子计算机从原理上是完全可逆的, 就可以超越这个浪德尔热极限.
另外, 对于量子世界来说, 是一个非常复杂的, 实际上在80年代著名的物理学家诺贝尔获得者就提出追寻量子计算法则的计算器是模拟量子世界的最好的方法, 这也是量子计算机的最初概念的世界, 我们看看什么是量子谁, 所谓量子就是大家比较熟悉的光子, 电子, 原子构成物质的基本单元, 也是能量的基本携带者, 量子世界有两大独特的风景, 一大是叫做量子叠加, 这里举了一个比较通俗的例子, 就是说薛定谔, 生和死这样认为是确定的, 量子里面如果有 (量子猫 音) 的话, 就是说生和死会有混合态, 就是说生死不明. 第二个是量子纠缠, 什么意思呢? 两个量子纠缠的, 这纠缠态的相互关系, 一个是自悬向上, 一个自悬向下, 这个薛定谔猫的粒子, 这个猫纠缠起来一个是死的, 另外一个猫变是活的. 变成组成纠缠队的量子太来说是叠加的, 是不定的, 既可以是生, 也可以是死, 你一旦发现其中是一个活的猫, 另外一个猫是死的猫, 这个可以分得无穷远, 非常远. 似乎量子纠缠非常难以想象. 有些人说这是可以用量子从动的概念去理解实际上认为空间很远, 但是他们有一个办法通过一个从动, 实际上非常近.
对于经典比特来说, 零和一是确定的一组比特, 一组比特可以表示一种状态, 我们做计算的时候, 无论是计算器, 讲88.8的输入和输出, 都是确定的. 计算机也是这样, 输入一个确定的数, 输出一个确定的数, 但是对于量子比特来说, 他确实带有不确定性, 除开有0和1, 比如说这里向上指的这个自学和向下是可以表示0和1, 还有一个是说他可以在这个指向方向, 在球的任意一个方向, 这个任意方向都可以投影出来, 就是0和1的线性组合, 这个是可以同时把0和1, 因为任意方向是有方向是0态, 有一部分是1态, 0和1态同时又, 这样的话就导致了量子计算机的指数增长, 这里面做一个比喻是说印度的国际象棋在一个棋字上放一个小板, 另外一个放两颗, 四颗, 八颗, 这样把六十四颗都放完的话, 是多少木? 1844亿粒麦子, 是非常惊人的, 量子比特有同样的功能, 一个量子比特储存两个信息数目, 两个储存四个, 四个储存八个, 十六, 然后六十个的时候也是非常惊人的数目, 别人把这个50比特, 就是因为它可以达到一百万亿次经典计算, 如果你能够充分利用这个量子比特来同时的进行你对五十个量子比特操作的话, 原则上可以进行一百万亿次经典运算, 所以这里就有非常大的优势, 量子算法也就保证了量子计算的平行优势可以充分的发挥, 并且能够大大提高量子计算所需的结果出现概率, 这里也简单讲一下两个量子算法, 一个叫做无序数据库搜索, 一个是大数分拣, 分别在1996年和1994年提出的, 这个说起来是对数据库进行搜寻, 经典的话, 我们如果要找一个无序的排布的电话号码, 一二三四五, 比如说放一二都不是, 放第三, 说是, 然后找到, 这样搜寻下去的话, 平均找五十次, 量子搜索的话, 一二三四都放进去的话, 出来的话会有NO, NO, YES, 当然还会做叠代, 会证明出来是一个N的, 一百个人十次就可以搜寻起来. 这里就是曲线来表示, 德国, 这个有什么用, 可以作为地图导航提高效率, 如果地图导航的话有N条路的话, 走的路径是可能性的, 那就是N的阶乘, 或者是说2的N次方, 如果用这种搜寻的话, 就比较快. 因为很多, 就可以开根号来算. 第二个是提高了大数据的搜寻速度. 这个算法主要是用于因式分解, 大家都知道因式分解, 比如说这里举一个例子, 57分解成3×19, 对于绿色的, 这么大的一个数字, 因式分解确实非常难, 做乘法很容易, 但是把做出来的乘积进行因式分解非常困难, 分成两个数组非常难, 甚至超级计算机都不可能做出来, 但是对于提出的量子的分解, 就能够, 我有量子计算机, 我很快把这个大数分解成两个数, 这个分解速度就是红线, 跟这个蓝线比, 你看蓝线是一个指数形式, 上面都是10的35次方, 红线停留的还是非常缓慢的, 那么你们问这个因式分解有什么用, 因式分解有非常大的用途, 这里有一个RSA加密, 最主要的是利用了因式分解, 有公钥和密钥, 公钥是两个密钥的指数相乘, 给你公钥, 你是分解不出来的这两个密钥, 我告诉你密钥才行. 所以对于这样计算机来说, 是非常难的, 比如说研究比较通用的1024, 在2006年用经典计算机去破, 是一万年, 现在是比较短的, 38年, 24就可以破译, 现在说最好不用这个, 因为已经有人破译, 以后再发展可以到天数, 对于量子计算, 对于量子计算机来说, 就要十分钟就能够破译, 因为你说我把这个数字再提高, 提高到一千, 两千, 四千, 对于经典计算机的增加, 到了超过宇宙年龄. 这是几乎不可能, 但是你看对于量子计算机, 并不需要再发展它的速度, 都是从分数到小时. 这样的话, 破译RSA的密码就是非常容易, 就是使这个不对称的因式分解对称华, 使RSA的密钥等同于公钥, 这是一个重要的作用.
量子计算机利用的是量子相干现象, 你利用是退相干, 这个猫是死的还是活的, 你一看就来确定, 这个确定下来, 经典的不是这样, 是输出和注入必定是一个确定值, 要么0, 要么1, 但是量子的话, 你要对他进行一个退相干, 有可能说是一个混合态, 所以这个0和1是50%, 你测试是有5次是0, 5次是1, 那么你说一半活, 一半死, 50%的猫活了, 50%的猫死了, 所以这样的情况下, 因为有这个特点, 也可以说有这个缺点, 所以量子计算机在不需要大量的并行预算中间, 它事实上和经典计算机比是没有优势的, 我们看一个视频, 不需要用量子计算, 不需要并行去计算. 所以量子计算机是基本上不能彻底的取代经典计算机的. 两者应用对象不同, 优势互补, 关系有一点类似于白炽灯和激光, 白炽灯和激光是不同的, 白炽灯是一个不相干的光的发射, 激光是相干光, 和计算机和量子计算机的关系类似.
但是我不能说我用激光来代替白炽灯, 这是没有用的, 但是白炽灯很多事情做不了, 激光能够做, 激光并且能带来很大的技术革命.
当然量子退相干也带来了噪音的问题, 这是一个量子计算中最大的问题, 就是说它的环境会使得它带来, 怎么样解决这个问题, 一个办法是量子, 比如说和量子纠错和量子避错, 使量子错误很难发生的拓扑量子计算据做. 现在实现量子计算的途径主要是有五种, 其中主攻方向叫做超导量子计算, 一个比较前瞻的, 就是拓扑量子计算, 但是拓扑量子计算在一个最前沿的, 还没有实现量子比特, 超导量子计算机现在是业界的主流, 近几年发展很快, 从2012年开始, 这个谷歌跟UCSB合作, 2012年从四个比特到2014年5个比特, 2015年9个比特, 中国去年和今年实现了10个超导比特的量子计算机, 现在又有IBM是16, 17个, 到英特尔也说他可以做十七个, 至少根据谷歌来说, 他说今年年底, 他们有望做出49个超导比特. 前面我说了这50个是一百万亿次, 号称所谓的量子霸权, 是不是能这样, 虽然这个数字看起来很慢, 但是我不知道, 随着这个数字的增加, 它背后的事实上是一个指数型增加, 到了50将是非常. 正因为这样, 近年来企业界参与得非常多, 有谷歌, 英特尔, IBM等, 当然也看到了阿里巴巴, 事实上我后面的讲者也就是阿里巴巴的首席量子科学家和中科大合作, 2015年7月份联合成立了中国科学院阿里巴巴量子计算实验室, 各国政府的投入也非常多, 中国的投入也不少, 19个亿, 在2013-2015年, 也会有更多, 不仅发生了量子卫星, 现在正在筹建量子信息科学, 国家实验室, 总部设在合肥, 这是他们的一个设计图, 这是光子的量子化的符号.
最后我还有两分钟, 简单讲一下拓扑量子计算. 这个拓扑的概念正如茶杯可以连续变化成一个甜甜圈, 和拓扑相似, 中间都是有一个圈, 就有人在一买多年前就研究, 就是说这个圈, 的缠绕, 这个结, 是一个周期表, 你看这里都编了码, 有零个, 三个, 四个, 五个, 这个五个有不同种的. 当时做这个事情是为了解释这个元素周期表, 当然最后弄出来, 这是跟元素周期基本上没有关系的. 但是实际上, 后来认为说还是很有用, 有一个用处是所谓的超悬理论在高能物理中得到了一些启发. 另外一个用途用于拓扑量子, 就是说这个结作为拓扑量子比特, 怎么做? 这个就是说对于两维的是可以做的, 这里举一个例子, 爱因斯坦跟他的学生, 爱因斯坦到处跑, 在地图上可以这样跑, 但是我们知道爱因斯坦说时空是一样的, 有一个时间轴在这个两维上就构成了一个三维的时空间, 你这样看这个轴是怎么走的, 是这样走, 学生不动, 使这个白线, 这样的话会形成一个这样的结, 但是他们两个都不动, 光看初始态和末态, 两个一模一样, 但是时间节不同, 导致拓扑态不同, 这是两个不等价的量子态, 可以把这个说成是拓扑量子比特一态, 二态, 可以去做, 这样的话就成为一个所谓任意值的想象, 这个有什么好处, 编制过程或者是说这个结的过程, 只是和拓扑有关, 和它具体的形状, 你说有一些噪声, 有一些扰动的话不会改变它的结果, 所以这样的话会收到一个拓扑保护的量子计算, 有天生的高容错的现象, 用什么准粒子, 就要用到马越拉纳准粒子, 当时马越拉纳通过一个方程印证的, 普通的照一个镜子, 正电子和负电子, 电核相反, 对于马越拉纳, 照镜子一模一样, 这个也被命名为天使粒子, 照起来一模一样, 在材料中怎么样实现, 当然现在主要有三个方法, 一个是所谓的本真的拓扑超导体, 第二个是用空间静凝效应把拓扑和超导结合起来, 2008年实现傅亮和他的老师, 今年我们正式其实还有第三种方法就是用了导空间的近邻效应来实现这里有三个方法, 最近我们做的一些文章逐步证明了铁基超导体中存在马越那纳准粒子激发, 这是几个试验的过程, 我不讲了, 因为我的时间已经到了, 最后讲一下量子计算的应用, 无论是人工智能, 还是说机器学习, 精准预报天气加速太空探索到快速算法, 解决交通堵塞问题, 这里都是会带来巨大的变化, 所以是下次工业革命的一个引擎, 谢谢大家.