比傳統計算機快1億倍！？難怪日本科學家痛心疾首錯過它

遇事不決，量子力學；邏輯不通，平行時空。

這句嘲諷影視作品劇本硬傷的段子除了讓人會心一笑，也無意間揭示了大眾對於量子力學的理解依然處於懵懂階段。

儘管薛丁格那隻半死不活的貓廣為人知，然而更多時候我們只能在科幻作品中一睹量子力學統治世界的風採，這無疑給大眾以「量子力學的應用依然不切實際」的錯誤印象。

量子力學前景可觀，這隻難以馴服的怪獸擁有超越我們常識的能力，下一次科技的巨大飛躍或許就在這頭沉睡的猛獸睜眼之際。

好消息是，現在，我們已經得以稍微借用它的力量來解決一些傳統方式難以突破的問題，所使用的的正是應用了量子力學的量子計算機。

人類科技的發展往往並非直線前進，經常是不被看好的某個方向忽然大放異彩。例如在移動存儲方面，U盤橫空出世，瞬間抹消了即將研發成功的大容量快閃記憶體技術的意義。

量子計算機的誕生也經歷了這一過程。

根據《量子計算機簡史》的介紹，在具有商業價值的量子計算機誕生前，研究者們主要聚焦於量子門算法。然而，加拿大D-Wave公司研發成功的商業化量子計算機，採用的是完全不同的量子退火算法。

對於大眾而言，這兩個名詞都讓人如墜雲霧，不過正如我們能熟練地架勢汽車和使用手機，而無需對產品的運行原理有深入透徹的了解一般，我們也不用糾結於此。

同樣不需要糾結的還有量子力學的基本概念。

基本概念與商業化產品之間的區別經常會讓人不禁懷疑，二者真的應用了同一個物理學原理嗎？

舉例來說，傳統計算機最早的雛形是珍妮紡紗機，其後電子電路加工工藝的突飛猛進讓計算機一步步變成如今司空見慣的模樣。不說紡紗機，單說當年用電晶體製造的計算機，看看那佔據至少兩個房間的龐大設備，與現在輕薄的電腦比是多麼令人震驚啊。

電晶體計算機

量子力學最迷人之處，在於量子具有疊加態——薛丁格的貓不死不活的根源也在於此。這正是它能遠遠超越傳統計算機的重要原因。

傳統計算機用0和1來表示不同的狀態，0和1又可以有多種組合，表示更複雜的狀態，其運算結果也遵循這一法則。而量子計算機上用於進行計算的基本單元量子比特自身即有2種狀態，這就使得它所承載的信息量大幅增加。

以硬幣為例，2枚硬幣可能出現的組合狀態有「正、正」「正、反」「反、正」「反、反」四種狀態（硬幣的順序也是狀態的一部分），傳統計算機中如果想表示完整這4個組合狀態，就需要四組硬幣（每組2枚）。而在量子計算機中，因為每一枚硬幣的正和反同時存在，所以一組硬幣就足以將全部組合狀態表示完整。

僅僅表示狀態還不夠，重要的是參與運算。量子計算機因為上述的性，可以同時進行多種狀態的計算。這和傳統計算機的多線程計算截然不同，如果說傳統計算機是一個人可以邊唱歌邊做手工，那麼量子計算機就是一個人多了一雙手臂，可以同時進行兩項手工作業。

在這兩類計算機中，最小的計算單元都數不勝數，因此這種計算單元自身的屬性差異就會累積成鴻溝——這就是為什麼量子計算機可以比傳統計算機快1億倍。

人類對於計算機的算力需求永無止境。

以谷歌公司打敗了人類棋士的AI產品AlphaGo為例，它是通過機器學習才具有了這番本事。所謂的機器學習，其基礎依然在於計算機強大的計算能力，使得AlphaGo可以以很高的效率進行「學習」，即用算法對圍棋知識進行解析。

圍棋曾經被視為AI絕無可能戰勝人類大腦的領域，那是在第三次人工智慧的熱潮即機器學習尚未發展之前的論調。

我們可以設想一下，如果AlphaGo是以量子計算機為基礎進行深度學習，又會是什麼樣呢？

柯潔對戰AlphaGo

這大概令人有些不寒而慄。不過，以目前的技術來說，激動人心的量子計算機也只能在少數典型問題上發揮顯著作用，更深更廣的應用還在研發中，看來我們一時半會不必擔心AI與人類大戰的問題了。

《量子計算機簡史》除了為我們梳理了當前量子計算機的發展情況，另外有一點也格外引人注意，那就是兩位作者——同時也是相關領域的科學家——對於這一技術尚未在日本開花結果的遺憾。

雖然是加拿大的創業公司實現了量子計算機的商業化，但其創意和核心技術卻多是在日本發明的。

平心而論，日本科學家在量子力學領域進行了不少深入研究，也小有成果，可是被視為重要裡程碑的商業化量子計算機卻最終誕生於加拿大，這讓兩位嗅覺敏銳的作者兼科學家不禁反思這一現象。

倘若是技不如人也就算了，然而量子比特等研究論文均誕生於日本科學家之手，這讓人不得不思考技術以外的原因。

在本書中，兩位作者進行了深刻地思考。他們注意到，歐美的研究人員並不固守本領域。當某個領域出現突破性進展後，這一領域就會吸引大量非本領域的研究人員，甚至超越了國界和區域的限制。

科學研究往往如此，他山之石可以攻玉，觸類旁通和融會貫通也不鮮見，意料之外的組合經常能帶來出乎意料的新發展。

另一個原因是日本的科學與工程涇渭分明，而在歐美等地區，研究人員也時刻關注著研究成果如何化作社會應用的問題。這導致的差異體現在日常活動中，則是企業、國立研究機構、創業公司、高校和政府部門之間的人員流動性很強，這顯然與我們通常所認為的「隔行如隔山」相悖，不過事實證明其對於科技的發展行之有效。

日本能否再次追上錯失的機會呢？這尚未可知。

一切，就交給未來吧。