量子計算的人才、軟件和硬件：解開你對量子的困惑-創(chuàng)新互聯(lián)

量子計算的人才、軟件和硬件：解開你對量子的困惑

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近幾年，量子計算屢屢登上媒體的頭條，從量子計算機到量子手機，量子計算仿佛已經(jīng)悄然走進我們的生活。量子計算到底是什么？它和量子力學(xué)有什么關(guān)系？它的發(fā)展歷程怎么樣？它能否取代現(xiàn)有的電子計算機？量子計算的軟件能否帶來 AI的跨越式發(fā)展……

針對上述熱點問題， AI Time在5月16日晚上特別邀請了清華大學(xué)計算機系特聘教授、中科院軟件所學(xué)術(shù)副所長應(yīng)明生教授；清華大學(xué)交叉信息研究院馬雄峰副教授；中科院計算所孫曉明研究員；百度研究院量子計算研究所段潤堯所長四位大咖為我們一起剖析量子計算將會帶來的革命性影響，以及量子計算領(lǐng)域人才培養(yǎng)、硬件研發(fā)、軟件設(shè)計、落地應(yīng)用等內(nèi)容。

話不多說，我們現(xiàn)在就開始詳細看一下吧。

認識量子及量子計算

在正式討論前，讓我們先認識一下什么是量子計算。如果對量子計算進行追根溯源，我們要回溯到《費曼物理學(xué)講義》中關(guān)于原子的假設(shè)：世界萬物均由原子構(gòu)成。在這個基礎(chǔ)上， 量子理論的發(fā)展經(jīng)歷了兩次革命 。

第一次革命是量子力學(xué)的建立及其直接應(yīng)用 ，催生了原子 彈、核磁共振、晶體管、激光等技術(shù)的誕生。 第二次革命是我們目前正處在的新的階段，目標是能實現(xiàn)量子狀態(tài)和量子系統(tǒng)的精準制備和調(diào)控，最終造出宏觀的量子計算機 。研究的內(nèi)容包括量子計算、量子通信、量子密碼以及量子測量等。其中，量子計算將量子力學(xué)和計算理論結(jié)合，充分利用了量子的疊加、糾纏、干涉等特性，從而展現(xiàn)出了強大的計算能力。

按照目前的研究情況，段潤堯老師的研究團隊對量子計算技術(shù)發(fā)展趨勢做出了如下判斷。

如果還不了解量子比特、量子疊加、量子糾纏、量子霸權(quán)等基本信息，可以閱讀《一文讀懂量子計算》，網(wǎng)址為 /tupian/20230522/span 。

量子計算：一場從根上開始的革命

活動伊始，應(yīng)明生教授以“量子計算：一場從根上開始的革命”為題，高屋建瓴地介紹了量子計算的發(fā)展歷程和研究現(xiàn)狀。

首先，應(yīng)教授提出計算模型是“樹根”，而今天大火的 AI是 “樹葉”，量子計算將是一場從根本上進行的革命。

之后，應(yīng)教授回顧了量子計算機的發(fā)展歷程，指出圖靈機和量子圖靈機的關(guān)系，并指出量子革命其實早已經(jīng)悄然掀起。

接著，應(yīng)教授特別介紹了“ Turing可計算 ? 量子 Turing可計算 ”定理，并列舉了 Grover算法、Shor算法、量子模擬、量子隨機游走、HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)算法、量子機器學(xué)習(xí)、量子人工智能、VQO(Variational Quantum Optimisation)等研究成果（更多資源請參考http://math.nist.gov/quantum/zoo/），解釋了為什么需要量子革命。因為約翰·麥卡錫曾提出“Artificial Intelligence = Computational Intelligence（計算速度產(chǎn)生智能）”，而量子計算可能成為未來人工智能的核心競爭力。

最后，應(yīng)教授簡要介紹了 Google、IBM、英特爾、霍尼韋爾、Rigetti、 IonQ 等公司在量子計算硬件領(lǐng)域的研究進展，以及Google（Cirq+TensorFlow Quantum）、微軟（Q#）等公司在量子計算軟件領(lǐng)域的研究進展，量子計算在學(xué)術(shù)上的研究機會，并著重指出： 量子計算是一個在我們在初創(chuàng)期就可以參與其中的領(lǐng)域，有非常多的機會，但是機會稍縱即逝，我們需要及時把握 。

人才的培養(yǎng)與儲備

2018年，紐約時報曾報道“全球真正的量子計算科研人員不過寥寥千人”。雖然這一論斷的尚未可知準確性，但卻質(zhì)樸地道出了量子計算領(lǐng)域人才短缺的現(xiàn)象。

近年來，包括百度、阿里巴巴、華為、騰訊、谷歌、微軟、 IBM、Amazon等在內(nèi)的國內(nèi)外頭部企業(yè)紛紛加入量子計算這條賽道，并逐步將校企聯(lián)合培養(yǎng)計劃繪入藍圖之中。但是，研究的準入門檻較高、進展難度大等現(xiàn)實情況仍成為阻礙著補齊巨大的人才缺口的難題。

培養(yǎng)量子計算人才的準入門檻到底高不高？產(chǎn)業(yè)落地周期有多長？人才培養(yǎng)和技術(shù)突破究竟誰先誰后？對此，各位嘉賓分享了自己的看法。

對此，孫曉明老師基于自己 2018年在中國計算機大會上的分享進行了介紹。首先，從數(shù)量上來說，目前量子計算領(lǐng)域的研究者還很少，人員的數(shù)量級大致只在千級規(guī)模，其中物理背景的研究者占到三分之二以上，量子計算其實還需要很多計算機背景的研究者參與，只有多個領(lǐng)域的學(xué)者一起努力，才可能推進量子計算領(lǐng)域的高速、和諧發(fā)展。其次，整個領(lǐng)域處于類似“地理 dafaxian ”的時代，是一個非常好的發(fā)展時期，研究者更容易取得突破性進展。不過從事量子計算的門檻也很高，大家要提前做好心理和知識上的儲備。

作為物理背景的研究者，馬雄峰老師認可依據(jù)物理背景和計算機背景去劃分人才，并解釋了自己其實更關(guān)注如何去實現(xiàn)量子計算機。之后進一步指出：物理背景的研究者可能側(cè)重于打造量子計算機，目前常見的系統(tǒng)包括超導(dǎo)系統(tǒng)、離子阱系統(tǒng)、光學(xué)系統(tǒng)等，這其中的工作是一些非常典型的物理實驗，標準路徑是學(xué)完四大力學(xué)以后按部就班地做實驗，這本身沒有很難的點，需要注意的是 要學(xué)習(xí)一些信息論甚至統(tǒng)計的東西，這對后期的研究非常有幫助 。而計算機背景的人才側(cè)重于使用量子計算機。

段潤堯針對馬雄峰的觀點提出了自己的看法，他首先明確提出： 量子計算既不是量子力學(xué)也不是計算理論，而是量子力學(xué)和計算理論交叉形成的全新學(xué)科 ，是一個單獨的研究領(lǐng)域，有自己獨特的方法論，所以這個學(xué)科的入門非常難，并沒有捷徑可以快速掌握相關(guān)的知識。量子計算涉及計算理論、超導(dǎo)物理等多領(lǐng)域的知識，了解量子物理是必要的，但是不能陷入研究物理的“陷阱”，而是應(yīng)該從計算機學(xué)生的特長入手，夯實數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，掌握形式化的方法，弄懂量子力學(xué)的四條公理，清楚如何用線性代數(shù)刻畫四條公理，掌握基本的“語言”之后再嘗試解決一些小問題，以此逐步進入量子計算的“門”，之后再逐步補充物理的知識，形成一個螺旋式上升的過程。他還提到兩個不同背景的研究人員之間交流量子計算時經(jīng)常會出現(xiàn)這樣有趣的現(xiàn)象：非常投入地進行數(shù)小時討論之后，突然發(fā)現(xiàn)你在說“量子”，我卻聊“計算”。

應(yīng)明生老師最后總結(jié)指出做計算機科學(xué)家去做量子計算機是不容易的，沒有快速成才的道路，要扎扎實實學(xué)習(xí)、做研究。

硬件的現(xiàn)狀、困難與展望

針對量子計算相關(guān)硬件的發(fā)展現(xiàn)狀、核心問題、最亟待解決的挑戰(zhàn)、退相干的影響、近期可能取得的進展與突破，以及 量子霸權(quán) 到底代表什么，各位老師提出了自己的觀點。

馬雄峰指出不同的研究者對量子計算硬件發(fā)展的樂觀程度存在差異。他本人持謹慎樂觀態(tài)度，不過中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)朱曉波教授（研究方向為超導(dǎo)量子計算）認為從目前 50多個量子比特做到成千上萬個量子比特之間，在物理上看，目前尚未發(fā)現(xiàn)不能克服的困難?，F(xiàn)存的問題主要是在工程層面上的，比如超導(dǎo)系統(tǒng)中的低溫電子學(xué)問題。正因如此，Google也選擇超導(dǎo)量子計算作為研究平臺。清華大學(xué)交叉信息學(xué)院金奇奐副教授（研究方向為離子阱）也比較樂觀，認為在幾百個量子比特范圍內(nèi)上，目前看也只是工程問題。但是到幾百個量子比特以后，可能需要一個新的架構(gòu)，需要很多其他領(lǐng)域的力量。

段潤堯老師分享了自己的觀點：（ 1）實現(xiàn)量子計算的技術(shù)路線還需要進一步摸索，如擴展和消除噪聲還存在一些困難；（2）硬件和軟件的研究不能割裂開來，硬件的發(fā)展需要考慮需求的驅(qū)動，也需要軟件工具的協(xié)助，這樣才能提升效率。

針對量子霸權(quán)，段潤堯老師首先表達了自己對這種表述的不認可，認為很容易讓人產(chǎn)生不當(dāng)聯(lián)想引發(fā)不必要的爭議。他接著分享了自己對量子霸權(quán)的理解：所謂量子霸權(quán)是指對于某個具體的計算任務(wù)（可以是目前看起來完全沒有任何實用性的完全人為的問題），比較量子計算設(shè)備和當(dāng)前最先進計算能力的超級計算機完成同一任務(wù)所消耗的時間，如果量子計算設(shè)備比傳統(tǒng)的計算機更快地完成任務(wù)，我們就可以認為基本實現(xiàn)了量子霸權(quán)。段老師指出量子霸權(quán)其實是一種比較形象但粗略地度量量子計算的優(yōu)勢的做法，本身沒有辦法進行嚴格的定義，因為當(dāng)前計算機的性能也在不斷提升，所以某種意義上量子霸權(quán)有點“偽概念”的意味。

當(dāng)我們用僅包含幾十個量子比特的量子計算機和包含上萬塊 GPU的傳統(tǒng)計算機去比較時，其實這已經(jīng)代表了一場革命，展現(xiàn)了一個不可逆轉(zhuǎn)的技術(shù)發(fā)展趨勢。 將傳統(tǒng)計算的“巨人”和量子計算的“嬰兒”進行對比，本身就顯示了量子計算的巨大潛在優(yōu)勢 。

孫曉明老師指出： 量子計算的原理和經(jīng)典計算的原理不一樣 ，如果能做到幾千個 邏輯比特，就能完成很多目前超級計算機都無法完成的情況。但是在未來五到十年，可能大家的目標是做出了含噪的系統(tǒng)（實現(xiàn)物理比特而非邏輯比特），考慮在這種小規(guī)模、淺層、含噪的電路上能做什么。類似于上個世紀五六十年代經(jīng)典計算機科學(xué)家做的加法器之類的事情。

最后，應(yīng)明生老師從 EDA（量子時代應(yīng)該成為QDA）的角度進行了展開，并指出QDA是一個非常有前景的研究方向。

量子計算相關(guān)軟件的發(fā)展

相比于硬件，量子計算相關(guān)軟件的發(fā)展起來好像更快一些。隨著 Noisy Intermediate Scale Quantum（NISQ）計算機（具有約 50 到 100 量子比特和高保真量子門的設(shè)備）的出現(xiàn)，開發(fā)用于探索這些機器強大能力的算法變得越來越重要。

Google與微軟兩大巨頭在這方面已有應(yīng)用成果。Google開發(fā)的TensorFlow Quantum專注于量子數(shù)據(jù)并建立混合量子經(jīng)典模型。它集成了Cirq中設(shè)計的量子計算算法和邏輯，并提供與現(xiàn)有TensorFlow API兼容的量子計算原語，以及高性能的量子電路模擬器。微軟則發(fā)布一種專門針對量子計算機的新編程語言Q#和量子計算開發(fā)套件。

那么，國內(nèi)外量子計算相關(guān)軟件的發(fā)展現(xiàn)狀到底如何？量子計算軟件開發(fā) VS傳統(tǒng)的軟件開發(fā)有何不同？開發(fā)難點在哪里？

對此，應(yīng)明生教授首先給出討論明晰了邊界，指出量子計算的軟件和設(shè)計量子計算機的軟件（ QDA）是不一樣的，然后各位嘉賓進行了發(fā)言。

段潤堯老師首先介紹了應(yīng)明生老師的專著《量子編程基礎(chǔ)》（ Foundations of Quantum Programming），然后批判了“硬件出來了，軟件很容易就會出來了”的誤解，進而指出量子計算的相關(guān)軟件是一個巨大的工程，需要考慮量子的特性，需要既懂量子特性、又懂計算理論的人才，而對應(yīng)的人才目前基本沒有，企業(yè)招聘的人員需要先培訓(xùn)才可以開展工作。最后，段老師還補充提到，早在2017年10月，他和應(yīng)明生老師領(lǐng)導(dǎo)的一個UTS團隊就發(fā)布了一個基于應(yīng)老師專著研發(fā)的量子編程環(huán)境QSI。

孫曉明老師介紹了應(yīng)明生老師在編程語言、量子編譯領(lǐng)域的一整套工作。

馬雄峰老師回顧了自己了解量子軟件的過程，同時介紹了量子軟件從開始到被企業(yè)關(guān)注的過程。

應(yīng)明生教授介紹了國外量子軟件的研究其實應(yīng)該開始于 1996年，并進一步剖析，程序的控制流在經(jīng)典計算和量子計算中是很不一樣的，存在經(jīng)典變量上或者直接去是非常不一樣的，要考慮不同的東西，底層的理論也完全不一樣。并總結(jié)到： 我們可能成不了量子計算時代的阿蘭·圖靈，但是可能會成為量子時代的比爾·蓋茨 。

量子計算機能不能做出來

隨著量子計算日漸火爆，各類不同的聲音也逐漸出現(xiàn)，量子計算機能不能實現(xiàn)，理論上存不存在問題？現(xiàn)實中能不能實現(xiàn)？各位老師從邏輯、公理、實際進展等角度做出了精彩、深刻的討論，這一部分尤其精彩，但是考慮各位讀者都看好量子計算機，因此不再以文字呈現(xiàn)，感興趣的讀者可以觀看我們的視頻回放，相信一定可以刷新大家對量子計算的認識。

未來（ Future）=量子計算（QC）+人工智能（AI）

圖靈獎得主姚期智院士在 2018年8月的墨子論壇中對未來進行展望時提出“F=QC+AI”，即未來（Future）=量子計算（QC）+人工智能（AI）。利用量子計算和人工智能，我們有可能搭建一個足以匹敵人類大腦的系統(tǒng)，利用我們的知識，創(chuàng)造新的智慧。

目前，世界各地的相關(guān)研究團隊在探尋未來量子計算與人工智能的交叉方向。量子人工智能的計算能力為人工智能發(fā)展提供革命性的工具，能夠指數(shù)加速學(xué)習(xí)能力和速度，促進 AI應(yīng)用發(fā)展。而利用人工智能技術(shù)（如深度學(xué)習(xí)框架）也可能突破量子計算研發(fā)的瓶頸。

在下一個十年里，人工智能技術(shù)與量子計算將會如何互相影響 ?人工智能是否會在量子計算助力下，更迅速地進入到“強人工智能”的階段?

段潤堯老師首先羅列了公眾對量子計算機可行性、落地時間等問題的迫切期待，指出了打造量子計算機最基礎(chǔ)的兩個條件：（ 1）一群聰明的頭腦；（2）最先進、最好的技術(shù)。

（ 1）需要通過艱苦而漫長的人才培養(yǎng)來實現(xiàn)。至于（2），他認為目前最先進、最好的技術(shù)就是以深度學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)，探討包括百度飛槳（PaddlePaddle)在內(nèi)的多個最為重要的深度學(xué)習(xí)框架在量子計算的應(yīng)用非常值得關(guān)注，因此，量子計算的發(fā)展肯定離不開AI技術(shù)。另一方面，量子計算可以模擬量子系統(tǒng)，優(yōu)化大數(shù)據(jù)的搜索、處理效果，因此，量子計算對AI很有可能有一個很大促進作用。但是，實現(xiàn)強人工智能應(yīng)該會不太容易，因為強人工智能的定義也還不夠明確，但是量子機器學(xué)習(xí)將是一個很大、很熱的領(lǐng)域，因為已經(jīng)有很多有前景的工作被完成了。毫無疑問，未來十年，AI將會是量子計算一個非常大的發(fā)力點，二者是相互糾纏，密不可分的關(guān)系。

孫曉明老師補充說：量子計算將會推動 AI的發(fā)展，反過來，AI也將會影響量子計算、量子信息，甚至是物理學(xué)的發(fā)展，可能不僅僅是下一個十年，兩個學(xué)科可能一直是互相推動。目前，將量子計算應(yīng)用到AI已經(jīng)看到了好幾個有潛力的研究點，但是理論分析需要認真去做。比對，在圍棋或其他有限步終止的棋類游戲中，基于量子計算，能不能從計算復(fù)雜性角度確定先手和后手誰有必勝策略？換言之，從做理論的角度，量子計算能不能求解多項式空間完全的問題？做到強人工智能，可能比這個目標還要困難。

馬雄峰老師指出，作為一名物理出身的研究者，他個人習(xí)慣把所有問題都看作是量子力學(xué)。但是人腦到底是量子計算為主，還是經(jīng)典計算為主？

應(yīng)明生教授對馬雄峰的發(fā)言做了補充。目前來看，還沒有看到量子計算在邏輯 AI中的應(yīng)用，但是針對機器學(xué)習(xí)有很多應(yīng)用，也有很多優(yōu)質(zhì)的工作，如TensorFlow Quantum平臺，但是這個思路還需要我們認認真真的思考。量子計算提供了一種不同的計算方式，它必定對AI有幫助，因為前的AI還是計算AI。

目前， AI應(yīng)該作為一種技術(shù)而不是科學(xué)，如果把 AI作為科學(xué)，我們可能還處于史前期。仔細思考過后會發(fā)現(xiàn)，我們現(xiàn)在說計算是智能、推理是智能、設(shè)備是智能，但是反過來看，我們從來不知道智能是什么，在這其中，量子計算也許會有幫助。

現(xiàn)在是播種量子巨樹的黃金季節(jié)

量子計算是一個空前的領(lǐng)域，可以在全新的層面上檢驗我們的知識體系，但每一個進展都艱難而偉大，最終建立實際的量子計算體系將會是極其重大的挑戰(zhàn)。面對挑戰(zhàn)與機遇，需要我們保持求知之心，不斷完善自己。前人栽樹，后人乘涼，而現(xiàn)在正是播種量子樹的黃金季節(jié)！對于未來，各位老師也給出了精彩的論述。

段潤堯老師認為：生命短暫，這導(dǎo)致人們往往不愿意做長遠思考。量子力學(xué)已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)了 100多年，但是我們對這一學(xué)科的認識幾乎還停在實驗室以及僅限于一些神秘的現(xiàn)象，廣大人民群眾對它幾乎沒有認識，相對于牛頓力學(xué)已經(jīng)深入人心，量子力學(xué)根本沒有充分發(fā)揮它的實際影響力和價值。他特別提到2007年他在日本京都參加完亞洲量子信息會議（AQIS2007）后在去機場的高鐵上邂逅Charles Bennett博士（量子信息領(lǐng)域的奠基者之一），二人隨即展開了熱烈的討論。這次印象深刻的討論之后，他突然明白了量子信息科學(xué)可以把以前很多無法直觀感受到的微觀量子世界中的神秘現(xiàn)象通過計算和通信等方式最終在宏觀世界加以展示出來，這將是人類文明的一個重大的進展。因為量子力學(xué)是目前我們對這一世界的最精確的刻畫，由此打造出來的機器也將代表了計算的極限。我們今天做的事情，還存在不確定性，但是我們不能因為畏難而退縮?，F(xiàn)在我們最需要的是投入，既包括年輕人的投入、也包括資金的投入。量子計算的生命之芽已經(jīng)孕育，它肯定能破繭而出，但是在這之前，需要我們每一個人的呵護（就實現(xiàn)通用量子計算而言，最重要的是要解決糾錯問題，目前尚無完整的一個量子邏輯比特被做出來，這個問題一旦取得突破，后續(xù)一定會實現(xiàn)指數(shù)增長）。

隨后，孫曉明老師引用姚期智院士的觀點做了總結(jié)：“量子計算只差最后一公里路，但是這會是一個非常艱難的，也是需要經(jīng)過一段時間的最后一公里路”，我們需要前赴后繼，不斷努力。前景非常樂觀，但是需要我們不斷的投入，不懈的努力，需要更多的人加入進來，現(xiàn)在是量子計算的”地理dafaxian時代。在量子算法和復(fù)雜性領(lǐng)域，著名的量子算法好像很少，兩只手都能數(shù)得過來，但這是因為做理論研究，要實實在在嚴格證明出來，要很硬核，要比現(xiàn)有的最好的經(jīng)典算法更快。此外，量子計算的人才培養(yǎng)還不夠，孫老師與段老師、中科院數(shù)學(xué)所尚云老師一起組織了量子計算的 Winter School，并依托中國計算機學(xué)會ADL舉辦了兩次量子計算學(xué)科前沿講習(xí)班（CCF ADL88、CCF ADL101），但覆蓋的人群還不夠多，期待更多相關(guān)老師同學(xué)能加入量子計算領(lǐng)域，促進學(xué)科發(fā)展，實現(xiàn)自身價值, 推動科學(xué)進步。

馬雄峰老師表示完全同意段老師和孫老師的意見。在十幾年前，量子計算可能還是黑夜狀態(tài)，但是今天，量子計算已經(jīng)到了凌晨，第一縷陽光已經(jīng)出現(xiàn)，量子計算是一個朝陽行業(yè)。

最后，應(yīng)明生教授做了總結(jié)。量子計算已經(jīng)走過了半個世紀，以后我們還需要繼續(xù)堅持，今天，行業(yè)內(nèi)的青年才俊做出了出色的工作，量子計算一定是有前途的。

由于活動時間限制，我們對問題沒有全部進行解答，后續(xù)我們將以文字形式整理出來各位嘉賓對問題的解答，期待大家持續(xù)關(guān)注 AI Time和各位老師。

編輯：田志遠

審稿：應(yīng)明生、孫曉明、馬雄峰、段潤堯

/tupian/20230522/p

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