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谷歌量子人工智能實驗室近日宣布量子計算機最新進展：在兩次測試中D-Wave 2X的運行速度比傳統(tǒng)模擬裝置計算機芯片運行速度快1億倍。
這項突破性的成果也打破了業(yè)內(nèi)對于量子計算機真?zhèn)蔚拇嬉伞＿@次，谷歌和NASA一同證實了量子計算機的可操作性。
(圖為量子計算機)
2013年，谷歌從D-Wave系統(tǒng)公司購買了一臺量子計算機，并與NASA共同開展量子計算機的研究項目。事實上業(yè)內(nèi)對于量子計算機是否真正能夠投入商用存在多方質(zhì)疑，D-Wave系統(tǒng)公司自2007年推出首臺量子計算機開始就備受爭議。一些學者認為由于量子形態(tài)并不穩(wěn)定，量子計算機只是在理論層面可行，加上能夠運用量子計算的算法有限相對編程也較傳統(tǒng)計算機難度更大，因此并不具備可行性。
即便谷歌與美國宇航局已經(jīng)取得突破性進展，但谷歌量子人工智能實驗室負責人也表示，要將這項成果轉(zhuǎn)化成實用技術還需要一段時間。
D-Wave的黑科技
谷歌這臺量子計算機D-Wave 2X從加拿大量子計算公司D-Wave手中購買。這家公司早在2007年就宣布研發(fā)出量子計算機，并在2012年獲得亞馬遜創(chuàng)始人Jeff Bezos與美國中情局旗下投資機構(gòu)In-Q-Tel的投資。
但一直以來業(yè)界對于D-Wave所生產(chǎn)的量子計算機是否能夠最終實現(xiàn)還存在爭議。一部分學者認為，對于量子計算機的假設過于玄幻，事實上，計算機還有許多需要克服的技術問題，比如量子的不穩(wěn)定性決定信息狀態(tài)不穩(wěn)定，這將影響到計算的準確性。
今年8月，D-Wave公司發(fā)布了2X系統(tǒng)，其中運用了1152 Qubit的架構(gòu)(對比第二代系統(tǒng)多了640 Qubit)，這也是谷歌和NASA階段性成果研發(fā)所運用的系統(tǒng)。
對比之前的系統(tǒng)，研發(fā)團隊重點從提升量子的運行速度轉(zhuǎn)移到保持量子穩(wěn)定性以提升性能上。
與傳統(tǒng)計算機有什么不同？
量子計算機與傳統(tǒng)計算機最大不同之處是運算方式的不同。相較于基礎的計算單位不同，傳統(tǒng)的計算單位是bit(比特)，也就是我們常說的二進制中的0和1，這是計算機所能夠辨認的最小信息單位，根據(jù)不同的組合排列能夠蘊含復雜的信息內(nèi)容。
傳統(tǒng)的運行方式就像一群七歲的小朋友組成的小組，每個小組只需要運行一部分簡單信息，最后再把這些信息運用算法(相加或者相乘)來組合成新的信息，因此當給計算機拋出一個問題，計算機要對多種信息組合方式進行驗證，來算出正確答案。以往的方式只是在于加快計算機的組合運算速度。
量子計算機蘊含信息的最小單位被稱為(Qubit)，是通過了“囚禁”原子技術，降低原子溫度讓原子保持量子形態(tài)。
這些量子的最大特點是其包羅萬象，一個量子能夠同時代表0和1，這視用戶所要提取信息而定。
這種設置從根本上提升了計算機的運行速度。按照傳統(tǒng)算法，當用戶需要提取某一個詞組信息或者需要解決一個問題時，計算機要先把所有可能性列舉出來并驗證一遍才能得到正確的信息，而量子計算機能夠直接計算并提取出相應信息。
提高運行速度能做什么？
在電影《模仿游戲》中，Alan Turing發(fā)明了圖靈計算機減少排列信息組合時間，破譯德軍加密信息，讓二戰(zhàn)提前至少兩年結(jié)束。而在圖靈研發(fā)計算機的時候政府當局并不看好，認為通過計算機來驗證排列組合是天方夜譚。
可見提升計算機運行速度能夠帶來突破想象的改變。
量子計算機最大的功能莫過于大幅縮短提取用戶所需信息要用到的時間，因此能夠用于解決一些目前懸而未決的問題。比如傳統(tǒng)計算機花費上萬年才能計算出來的算式，對于量子計算機來說可能只需要短短幾秒鐘的時間。因此，量子計算機最大的用途可以說是幫助提升科學研究的質(zhì)量，比如幫助解決廣為人知的組合優(yōu)化類問題，包括基因序列分析和蛋白質(zhì)折疊的風險分析等。
即便克服量子穩(wěn)定性的問題，量子計算機在實際落地推廣方面也會遇到一些實質(zhì)問題，最大的障礙是，并不是所有的算法都能運用量子計算機，以及對于程序員來說，要掌握一套比現(xiàn)有算法更為復雜的編程方式。
量子計算被認為是解決計算的臨近物理屏障，但其運行背后的物理學是一門非常復雜的問題，谷歌量子人工智能實驗室負責人也認為有未來還將面臨更多的工作：“雖然這些結(jié)果是有趣和非常令人鼓舞的，還有更多的工作要做轉(zhuǎn)向量子增強優(yōu)化成一門實用技術。”
同時，谷歌還表示，最新的進展結(jié)果將對進一步商用以及解決有關機器智能的任務有所幫助。
