中国首次实现量子优越性后,Science审稿人Scott Aaronson坐不住了。
作为量子计算领域最重要的专家之一,Scott对于这项成果不吝赞誉,甚至亲自发了一篇博客解析这件事情。
在Scott看来,潘建伟、陆朝阳团队这次实现的研究成果,不仅是量子计算优越性的有利证明,所求解的玻色子采样 (BosonSampling)问题,也是证明量子计算超越传统方法的又一重大突破。
毕竟在这之前,有关量子计算优越性的争议,一直没有停止过。
此前Gil Kalai (著名数学家)曾撰文称,多光子做玻色子采样,理论上绝不可能成功。
而IBM也曾质疑过谷歌取得的量子计算优越性,认为这种证明方法上完全不靠谱,相比之下,IBM用传统方法也能做到相同的结果。
但「九章」的实验结果,无疑从理论、方法上都证明了量子计算的优越性,不留情面地给质疑者来了有力的一击。
那么,什么是量子优越性,什么又是玻色子采样?
Scott对量子优越性进行了科普,并介绍了潘建伟、陆朝阳团队这次实现的成果。
先来回答这个问题。
根据陆朝阳的介绍:
量子优越性是指当新生的量子计算原型机,在某个问题上的计算能力超过了最强的传统计算机,就证明其未来有多方超越的可能。
就在去年,谷歌率先首次实现了这样的量子霸权。
它所打造的量子计算原型机,名叫悬铃木。
悬铃木在解决“随机线路采样”问题时,在100万个样本情况下,仅需200秒时间。
而当时全球最快的超级计算机Summit,在解决这个问题时,却要花费2天的时间。
对此,谷歌CEO皮猜评价道:
这是量子计算领域的 Hello World moment。
而现如今,随着九章的问世,量子计算与传统计算的差距拉得更大了:
在解决波色采样问题时,5000万个样本情况下,九章仅需200秒。
而当今最快的超级计算机富岳,则需要花费6亿年之久。
若是样本数量继续扩大,例如100亿个样本,九章需要花费10个小时,而对于富岳,则是1200亿年。
横向对比来看,九章的速度,更是悬铃木的100亿倍!
根据微博用户“木遥”的介绍,量子霸权这个词的发明人 John Preskill 当时是这么评论的:
他在 2012 年提出量子霸权这个概念的时候问过,大规模量子计算究竟是非常非常困难,还是不可思议地困难?
前者意味着还有几十年的路要走,后者意味着可能还要几个世纪。Google 这个成果让他更相信前者了。
Scott表示,相比于谷歌,潘建伟团队的这项实验的意义在于,这是首次通过光子学,证明量子计算优越性的做法。
当然,对于这次潘建伟团队解决的玻色子采样问题,Scott也调侃:
除了证明量子计算优越性以外,这也是驳斥Gil Kalai理论的有利证据。
那么,Gil Kalai一直认为理论上不可能实现的玻色子采样,究竟难在哪里?
玻色子采样解决的,本质上是这个问题:光子的分布是什么?
对于量子计算机来说,只需要让自己符合光子的分布,就能够解决这一问题。
然而,传统的计算机,则必须通过计算名为积和式 (permanent)的矩阵,来计算光子的分布。
如果只是两个光子的输入,计算机只需要计算2×2的矩阵。
但是,随着光子输入和检测器数量的增加,矩阵的尺寸也会随之增加,从而成倍地增加了问题的计算难度。
据Scott介绍,普通经典计算机想要模拟BosonSampling实验的难度,目前大约增加了2^n,其中n是检测到的光子数。
除了要考虑噪声等实验影响条件以外,还要不断地对结果进行统计测试,以验证这些影响给实验造成的欺骗性结果。
Scott表示,相比于这些验证过程,给出欺骗性的结果对于团队来说,可能会更容易(但他们没这么做)。
事实上,Scott在审稿时,发现潘建伟团队只用了30个光子来验证他们的实验结果,而且还依靠了合理的外推法。
Scott觉得奇怪,如果按照团队给出的这种方法,应该有可能达到40个光子甚至50个光子?
目前来说,直接验证n光子的BosonSampling,结果大约需要2^n倍的时间,但目前的超级计算机应该可以满足计算条件。
几周后,团队作者给出了回应,表示他们现在已经验证了40个光子的结果,只不过花了40万美元左右……
听起来有点贵,不过陆朝阳也对此做出了回应:钱不是我们出的,是无锡那边的超级计算机“神威·太湖之光”(在世界超算性能榜上排行第4)帮忙出的。
而冷却超算所用的水,太湖之光的负责人表示可以给周围的居民区供暖……
最后,Scott也谈及了这次审稿中的一些趣事。
Scott表示,在疫情发酵一段时间后,口罩当时在中国已经恢复生产,然而美国却几乎买不到。这时候,团队负责人之一陆朝阳给他寄了200个口罩 (Scott称,他完全没有提过这方面的要求)。
对此,Scott表示:
我非常感激这件事,虽然这并不会对我的审稿结果造成影响。
有网友调侃,以后在提交稿件的时候,是不是可以顺便给审稿人寄点口罩?
Scott博客原文:
https://www.scottaaronson.com/blog/
参考链接:
https://weibo.com/1644684112/JwTSjD34L
— 完 —
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