量子 VS. 经典:狂热之后,重新思考量子计算机的价值-集智俱乐部

毕竟,量子计算机也并非无往不利。| Nature

导语

量子计算机发展正呈现出势不可挡的趋势,但人类真的需要量子计算机么?18 岁的计算机科学家 Ewin Tang 就高调表示:不需要!

编译:集智俱乐部翻译组

来源:Nature

原题:Classical and quantum computers arevyingfor superiority

量子计算机能在 2019 年展现出它的优势所在么?位于谷歌加利福尼亚州圣巴巴拉的实验室给出了肯定的承诺:他们最新量子计算芯片的计算能力能超越现有最好的超级计算机。

在这条道路上,谷歌并不是在孤军奋战,还有其他大大小小的公司也在朝着同样的目标奋斗。风投资金也已经投资了数十家量子计算机初创公司。人们对这个领域愈发兴奋,期望值也愈高。

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今年5月,两位计算理论科学家解决了一个长达 25 年的猜想。这使得量子计算机的计算能力得以证实。在理论环境中,量子计算机处理复杂问题的能力要比经典计算机高很多,比如鉴别数列是否是随机数。

集智推文:

量子>经典——科学家们找到了量子计算有用性的关键证据!

论文题目:

Finally, a Problem That Only Quantum Computers Will Ever Be Able to Solve

论文地址:

https://eccc.weizmann.ac.il/report/2018/107/

反转?为经典计算机正名

尽管有这样的进展,但也不能证明我们对量子计算机的期望是适当的。近期,美国国家科学院、工程和医学研究院发布了一份由谷歌、微软等机构的研究员撰写的报告。这份报告指出了建造量子计算机的难点所在,并表示打造出量子计算机还有至少十年的光景。

麻省理工学院的理论物理学家Seth Lloyd 认为:整个领域都处在蓬勃发展阶段,但也处在失控爆炸的边缘,因为其中的参与者都太狂热了。

我们真的需要量子计算机么? 18 岁的计算机科学家 Ewin Tang 就高调表示:不需要!至少,在一些特定的场合下是这样。Ewin Tang 就能让老电脑学出新花样。一些以前被认为只有量子计算机能做的事情现在发现——经典的计算机也能做。

论文题目:

A quantum-inspired classical algorithm for recommendation systems

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1807.04271

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18岁的计算机科学家Ewin Tang

Ewin Tang 开发出了一个更快捷、更高效的经典推荐系统算法 —— 一个可以在经典的计算机上运行的算法。不过,因为只适用于海量的数据,Ewin Tang 的算法并不一定实用,除非能有巨大的改善。她的算法不会替代现有的东西,尽管如此,现在给这个问题开发一个量子版本的解决方案就已经意义不大了。

上个月,现在西雅图华盛顿大学的Ewin Tang 在这个问题上下了重注。她和两位同事(András Gilyén,Seth Lloyd)一起打破了量子计算对另一种机器学习算法的优势地位。

论文题目:

Quantum-inspired low-rank stochastic regression with logarithmic dependence on the dimension

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1811.04909

并且,德克萨斯大学奥斯汀分校的另一个研究小组也独立得出了同样的结论。

论文题目:

Quantum-inspired sublinear classical algorithms for solving low-rank linear systems

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1811.04852

有趣的是,计算机科学家却用调侃的方式回敬了这些新进展,Ewin Tang 被视为”屠杀学术界量子梦想的角斗士“。对于 Tang 的合作者 Seth Lloyd 而言,由他研发出的量子算法就被攻破了。

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”这是一个喜忧参半的时刻“ ,计算机科学家 Seth Lloyd 说到。

前景展望

一些人士认为,这些经典领域的成功恰恰说明了量子计算的成功。因为这表明人们已经在应用量子计算的思想,甚至在量子计算机出现之前,相关的思想就已经得以应用。专家同时表示量子计算机在诸如网络搜索这样的领域具有优势。至于大整数值因数分解,模拟材料导电性能等其它问题,虽然未经数学证明,但科学家仍然相信量子计算存在优势。

我们要承认,对于量子计算机,我们是在给一个还不存在的东西寻找可用之处。同时,科学家也在探究经典的研究领域还用有何作为,这两条路径都不会放弃。虽然量子计算机不是通往未来的唯一途径,但这仍然值得关注。

翻译:Leo

审校:李周园

编辑:王怡蔺

原文地址:

https://www.nature.com/articles/d41586-018-07801-3

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