中國首次實現量子優越性后,Science審稿人坐不住了
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作為量子計算領域最重要的專家之一,Scott對于這項成果不吝贊譽,甚至親自發了一篇博客解析這件事情。
在Scott看來,潘建偉、陸朝陽團隊這次實現的研究成果,不僅是量子計算優越性的有利證明,所求解的玻色子采樣 (BosonSampling)問題,也是證明量子計算超越傳統方法的又一重大突破。
畢竟在這之前,有關量子計算優越性的爭議,一直沒有停止過。
此前Gil Kalai (著名數學家)曾撰文稱,多光子做玻色子采樣,理論上絕不可能成功。
而IBM也曾質疑過谷歌取得的量子計算優越性,認為這種證明方法上完全不靠譜,相比之下,IBM用傳統方法也能做到相同的結果。
但「九章」的實驗結果,無疑從理論、方法上都證明了量子計算的優越性,不留情面地給質疑者來了有力的一擊。
那么,什么是量子優越性,什么又是玻色子采樣?
Scott對量子優越性進行了科普,并介紹了潘建偉、陸朝陽團隊這次實現的成果。
量子優越性是什么?
先來回答這個問題。
根據陸朝陽的介紹:
量子優越性是指當新生的量子計算原型機,在某個問題上的計算能力超過了最強的傳統計算機,就證明其未來有多方超越的可能。
就在去年,谷歌率先首次實現了這樣的量子霸權。
它所打造的量子計算原型機,名叫懸鈴木。
懸鈴木在解決“隨機線路采樣”問題時,在100萬個樣本情況下,僅需200秒時間。
而當時全球最快的超級計算機Summit,在解決這個問題時,卻要花費2天的時間。
對此,谷歌CEO皮猜評價道:
這是量子計算領域的 Hello World moment。
而現如今,隨著九章的問世,量子計算與傳統計算的差距拉得更大了:
在解決波色采樣問題時,5000萬個樣本情況下,九章僅需200秒。
而當今最快的超級計算機富岳,則需要花費6億年之久。
若是樣本數量繼續擴大,例如100億個樣本,九章需要花費10個小時,而對于富岳,則是1200億年。
橫向對比來看,九章的速度,更是懸鈴木的100億倍!
根據微博用戶“木遙”的介紹,量子霸權這個詞的發明人 John Preskill 當時是這么評論的:
他在 2012 年提出量子霸權這個概念的時候問過,大規模量子計算究竟是非常非常困難,還是不可思議地困難?
前者意味著還有幾十年的路要走,后者意味著可能還要幾個世紀。Google 這個成果讓他更相信前者了。
Scott表示,相比于谷歌,潘建偉團隊的這項實驗的意義在于,這是首次通過光子學,證明量子計算優越性的做法。
當然,對于這次潘建偉團隊解決的玻色子采樣問題,Scott也調侃:
除了證明量子計算優越性以外,這也是駁斥Gil Kalai理論的有利證據。
那么,Gil Kalai一直認為理論上不可能實現的玻色子采樣,究竟難在哪里?
玻色子采樣是什么,難在哪里?
玻色子采樣解決的,本質上是這個問題:光子的分布是什么?
對于量子計算機來說,只需要讓自己符合光子的分布,就能夠解決這一問題。
然而,傳統的計算機,則必須通過計算名為積和式 (permanent)的矩陣,來計算光子的分布。
如果只是兩個光子的輸入,計算機只需要計算2×2的矩陣。

但是,隨著光子輸入和檢測器數量的增加,矩陣的尺寸也會隨之增加,從而成倍地增加了問題的計算難度。
據Scott介紹,普通經典計算機想要模擬BosonSampling實驗的難度,目前大約增加了2^n,其中n是檢測到的光子數。
除了要考慮噪聲等實驗影響條件以外,還要不斷地對結果進行統計測試,以驗證這些影響給實驗造成的欺騙性結果。
Scott表示,相比于這些驗證過程,給出欺騙性的結果對于團隊來說,可能會更容易(但他們沒這么做)。
事實上,Scott在審稿時,發現潘建偉團隊只用了30個光子來驗證他們的實驗結果,而且還依靠了合理的外推法。
Scott覺得奇怪,如果按照團隊給出的這種方法,應該有可能達到40個光子甚至50個光子?
目前來說,直接驗證n光子的BosonSampling,結果大約需要2^n倍的時間,但目前的超級計算機應該可以滿足計算條件。
幾周后,團隊作者給出了回應,表示他們現在已經驗證了40個光子的結果,只不過花了40萬美元左右……
聽起來有點貴,不過陸朝陽也對此做出了回應:錢不是我們出的,是無錫那邊的超級計算機“神威·太湖之光”(在世界超算性能榜上排行第4)幫忙出的。
而冷卻超算所用的水,太湖之光的負責人表示可以給周圍的居民區供暖……

“感謝陸朝陽送我的200個口罩”
最后,Scott也談及了這次審稿中的一些趣事。
Scott表示,在疫情發酵一段時間后,口罩當時在中國已經恢復生產,然而美國卻幾乎買不到。這時候,團隊負責人之一陸朝陽給他寄了200個口罩 (Scott稱,他完全沒有提過這方面的要求)。
對此,Scott表示:
我非常感激這件事,雖然這并不會對我的審稿結果造成影響。
有網友調侃,以后在提交稿件的時候,是不是可以順便給審稿人寄點口罩?

Scott博客原文:
https://www.scottaaronson.com/blog/
參考鏈接:
https://weibo.com/1644684112/JwTSjD34L