但是量子信息也可以在量子线路中做相应的传递
那它就也可以形成一个类似于神经网络的方式
来表达一些非常复杂的函数
这有什么优势呢？
人们可以证明
如果用量子计算机去做神经网络的话
它可以节省很多内存的资源
就是量子计算机的记忆能力特别的厉害
经典计算机需要100个神经元才能记住的
量子计算机可能只要10个就能记住了
它们之间是一个平方的关系
量子计算机的N个量子比特能记住
经典计算机N^2个比特所承载的信息量
这就特别适合用来做什么呢？
语言模型里面的上下文问题
现在很多大语言模型遇到了一个瓶颈
就是它前文的窗口不够长
导致话讲到后面就忘记了
自己前面的对话到底是什么
所以这个瓶颈都是在于隐藏的变量
没有办法支持足够多的变量
量子计算在这些方面
其实有研究表明
是可以扩展语言模型的记忆能力
现在有公司在尝试吗？
目前还没有公司
但是有一些论文
像郜勋、扈鸿业
他也是我以前的学生
他们写了一些这样的论文
现在论文有一些初步的结论证明是可行的吗？
对 至少在理论上面
N比上N^2的这个scaling
这个比例是他们论文证明的一件事情
它大概是可以到一个多大的模型规模
然后证明它是可行
这是一个数学的证明
它定理上面就是有这样的优势
至于如何将这个数学上的优势
变成实际的优势发挥出来
那就需要我们硬件上面要发展
软件上面要发展
把这个想法真正地去落地
真正的让大语言模型变成量子大语言模型
最后你真正有一天
我们才能看到这个优势真正被实现
这个硬件跟软件的发展大概需要一个什么样的数量级？
我的估计是10到15年
10到15年
除了大语言模型之外
最近不是IBM还做了一个
可以用它们的量子芯片生成一些手写数字的结果
对 这是我们刚才已经涉及到的一个话题
就是量子生成式模型
这也属于是量子计算对AI的一个促进作用
因为生成模型本来就是AI里面非常重要的一个任务
量子计算在这方面其实是有很大的优势的
它在采样速度上是非常迅速的
当然还有一些其他的优势
比如说AI算法在训练的时候
本身就是一个优化的问题
有很多的神经网络的参量需要被调整
然后来寻求损失函数的最优化
这是一个大规模优化问题
在经典计算机上面
往往需要通过一些梯度下降等等的一些算法
非常吃力地去进行
但是量子计算它有一个很厉害的功能
就是有一些算法叫做量子搜索
或者叫做术语叫
QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)
就是有一些搜索算法
这些搜索算法特别适合去找一些函数的最低点
因为量子系统它在运行的时候
它具有一定的并行性
因为它可以把很多状态量子叠加在一起
然后同时来进行计算
所以它的这种并行性
使得我们可以相当于同时搜索
好几个不同的神经网络的参数
有点像这样
它就可以更迅速的找到最优的参数的选择
找到最后收敛的这些解
即使不谈论你要做什么任务
即使是训练一个神经网络
量子计算机也可以帮我们获得一些优势
这些也是一些理论上面可以被证明的优势
所以它是可以极大地降低这种大模型的训练时间
对它也是一个根号N的优势
就是经典计算可能需要T的时间
那它只需要√T的时间
还有其他的吗？
其实人们还谈到了一些
比如说量子的分类算法作为分类器
这个IBM最近也有一些研究工作
也体现了利用量子线路作为一个核函数
就是特征函数来提取数据中间的特征
人们发现在这些任务上面
量子计算机可能可以
表现得比经典神经网络更为优越
不管在分类任务、生成任务上
可能都会有一些优势
IBM它是已经做出来了吗？
它是已经证明了吗？
对 这是一个已经有的研究
在分类任务上面
量子算法的表达能力是更强的
在生成模型上面
我们期待是它的采样速度是更快的
主要是这些优势
所以其实是说量子计算
在处理我们大规模的数据的时候
对这些数据进行分类
就是AI训练的前面数据的这一部分
对 因为量子系统有很多经典系统所没有的关联
它是有优势的
因为量子系统有很多经典系统没有的关联
比如说量子纠缠
所以利用上这些量子纠缠所带来的额外的关联
它其实是有可能更有效地发掘出
数据中间隐藏的这些关联的信息
尽管我们用来训练的数据
往往都是经典数据
你可能觉得不需要量子纠缠
但是即使是经典数据中间的关联
也可能用上量子纠缠以后
模型更好地被训练等等
这些优势都是有可能的
那除了AI它还有什么大家可以理解的
稍微离我们生活近一点的应用
或者说它已经在一些科研上起了一些帮助
比如说制造出了一些新的材料
会有这方面的一些应用吗？
有的 近期能够比较落地的可能是
量子化学和量子制药这些领域
就是说量子计算来帮助我们设计材料
材料其实是很多原子组合在一起变成分子
我们在寻找一个药物的时候
也都是要设计某一种特定的分子结构
很多时候我们需要靠实验来确定
这个药物这么做能不能做得出来
但是这个又要花很多钱
所以人们就想要用计算机去做这个模拟
但是如果用经典计算机去模拟这些分子的行为
这些分子的行为底层上面
都是由量子力学规律来主导的
所以最好就是在量子计算机上面
让它用量子的方式去模拟这些分子的动力学
而不是写一个经典的代码
努力地在经典计算机上面模拟
就像万达刚才说的
如果你要在经典计算机上模拟个40、50个量子比特
那都顶了天了
但是如果你在量子计算机上面
它天然的就是一个量子模拟器
就非常适合于用来研究这些微观粒子
或者原子分子的化学的问题
人们在这个方面也发展了一些算法
这些算法可以去找到一些
原子构成分子以后它的基态的构型
也就是说它最稳定的这个状态应该是什么样
这就可以加速我们对新材料和新的药物研发的进程
我们可以在短时间内
大量地筛选很多可能的候选材料来加速这些研究
另外一方面
人们也有一些想象
量子计算机目前还有一些优势
就是做优化问题
事实上像QuEra也已经
在图论中间的一些优化问题上有过展示
它们可以用量子计算机去显示
比经典计算机要更加有效
因为它们的原子的这些设计
天然的就是可以适合
用来模拟这样一些组合优化的问题
这个组合优化问题
在实际生活中间的应用往往是金融或者这些领域
比如说怎么样去组合你的投资
或者像在自动驾驶中的路线规划
所以可以想象量子计算的发带来的优化方面的能力
可能将来会被应用到
量子金融、量子路线规划等等这些方向上面
量子加密其实我们之前的节目有提到过了
我觉得还有一个是量子超距传输
尤教授你要不要讲一下这个
我觉得特别精彩
对 这个话题非常有意思
可以用量子纠缠作为一种资源
把一个量子态从一个点传递到另外一个点
是非常神奇的一个现象
就好像是一种快递服务
你可以想象未来的邮局
可能它接收了你的包裹以后
不是拿一个汽车或者拿一个飞机
把这个包裹运到一个地方
它先在邮局A和邮局B之间先建立大量的量子纠缠
形成量子纠缠对
然后它把你的包裹拿过来
和邮局A里面的这些量子比特做一些量子测量
因为这个包裹本身作为一个现实生活中的物体
它本身也是一个量子态
所以本质上就是把这个量子态
透过量子纠缠的途径
它其实就已经悄悄得就传到邮局B里面去了
这个时候邮局A
只需要把这些量子测量的经典的结果
通过一些发电报或者打电话的方式告诉邮局B
就基本上能够在邮局B上再经过一些额外的操作
就能够恢复出你这个包裹的内容
基本上这就是一个用讲故事的方式
描述的这个量子超距传输的一个过程
这好像瞬间转移
对 它传输的速度是光速
但原来的那个包裹就自然得会在邮局A消失
因为邮局A在做测量的时候就会消灭掉这个包裹
所以就好像瞬间就把一个物品
从一个地方转移到另外一个地方
所以原则上面来讲
这种事情是可以发生的
这这种技术它就需要依赖于
第一、你要有能力在A和B之间建立大量的量子纠缠
如果你需要传递一个像包裹这么大的一个实体的话
一个普通的包裹里面大概有10^23个原子
也就是说你需要有相应的这么多的量子比特
甚至可能更多
因为每个原子里面还有内部结构
所以你为了精确得描述所有这些原子的状态
你需要有非常多的量子比特跟它对应
所以相当于在A和B之间
可能要建立这种10的多少次方量级的这些量子比特
我们现在的量子计算机上面的量子比特
只是百位数千位数
远远到不了这么10^20、10^30这个量级
这个要多少个量子比特?
这个基本上就是10^20、10^30量级
0的数量是20到30个0
这比我们100是两个0
1000是3个0
这要多得多
所以这是一种未来技术
就是说我们现在还没有办法实现
这么大规模的对量子纠缠的控制的
以及对这些量子比特的精确操纵
但是我们知道
计算机的发展史告诉我们
比特数的发展是指数级的
早期计算机发展的时候
比特也只是一两个比特
但是现在我们那个电脑里面的这个比特
我们大家用过硬盘就有感受
以前就是每隔几年
这个硬盘就好像就能够翻一倍的容量
所以比特数的增长
一旦进入了摩尔定律的轨道
它就是一个指数量级的增加
所以在有限的时间内
在人类文明的发展历程长河中
也许有一天我们就能等到
可能不是我这一辈子
但是也许在将来可能会有一天
人们能实现这种大规模的量子计算
大规模的量子计算给我们带来的
不仅仅是我能把一个计算任务算得更快
而真的是能够有逆天改命
能够改变宇宙底层定律的这样一种黑科技
可能会被产生出来
比如说像量子超距传输这种
像瞬间转移的这种能力
这种能力实际上是什么呢？
实际上非常类比
在星际迷航这些电影中间所描述的虫洞
虫洞作为一种时空几何中间的一个特殊的结构
它实际上是连接了两个相距很远的点
然后你从一个点丢一个
比如说宇宙飞船进去
从另一个点就抛出来
所以这种技术实际上
有一些理论物理学家相信引力的实质
是大规模的量子纠缠
所以如果我们人类有一天
能够通过量子计算技术的发展
做到对量子纠缠的精确控制
人类实际上就获得了改变引力
改变时空结构的能力
你可以通过量子计算的计算来改变时空
来实现比如说星际穿越来实现超距传输
或者光速到别的地方去旅游
这都是有可能的
所以你刚刚提到的这个量子超距传输
我们刚刚打的比喻还是一个传快递
理论上也是可以传送人的
在伦理学通过以后
可能有一天人们可能会做这样的研究
就是传递活人这样子
但是目前我需要再次强调的就是
我刚才讲的这些都还处于科幻的阶段
只是说在物理学原理上
没有禁止这些事情的发生
人们相信这些事情在足够规模时
是有可能发生的
我只是想说
我们眼光可以看得更长远一点
量子计算不仅仅是一个计算技术
它其实后面还代表着很多
我们对宇宙非常深刻的理解和认识
可能有一天大规模的量子计算
真正被发展出来以后
会完全彻底的革命性地改变
我们对时空的理解和我们对时空操作的能力
我觉得量子计算就有点像量子物理
是我们这个宇宙的底层编码
我们人类如果有一天能够掌控量子技术的话
就相当于我们掌握了
这个宇宙的底层编码的root权限
我们就可以从最底层
去和宇宙去做交互
这是我们的终极梦想
对 我其实最近自己还在想一个问题
就是我们到底这个世界是不是模拟出来的？
它是不是一个游戏世界？
我们可能只是这个游戏世界里面的一个小程序
可能我们的感受也不太是真的
或者说其实就是游戏世界中的一小部分
从物理学上这个是有可能的
我觉得这个看法是非常合理的
事实上有很多物理学家是持这样的世界观的
就是说我们的宇宙是一台巨大的量子计算机
每一个人、每一件事情、每一个物品
都是量子计算机里面跑的一些程序
所有的相互作用无非就是程序在运行
时间演化就是程序在运行
您认可吗？
我也认可这样的看法
因此我们去发展量子计算
本质上将来有一天希望能理解
宇宙本身这一台量子计算机的
你要说量子计算机有没有建成？
已经建成了
而且规模还巨大
就是我们的宇宙本身
只是我们没有权限
我们没有办法随心所欲使用它们
我们现在人类的野心就在于
我们希望自己建一台独立于宇宙的量子计算机
来随心所欲的使用量子的规律
甚至于有一天能够反过来操纵这个宇宙本身
尤老师你为什么会学物理跟量子计算呢？
物理可能是因为小时候对科学有兴趣
因为我父母亲都是出版社的编辑
他们是在福建科技出版社工作
所以我母亲经常会把她出版社
编的一些科技的书带回家里
然后我们家里就堆满了这些书
我平时做完作业以后就没事情干
就在家里随便看书
我们家里有一套中国大百科全书
然后我就随便抽一本下来
就随便去看里面的词条
那个词条就是跳跃式的
比如说从恐龙灭绝看到生态系统、看到光合作用
看到太阳能、看到核反应，看到智能方程
在这个过程中间我学了很多科学的知识
然后我对科学的不同领域的联系产生了很多兴趣
所以我就想要学物理、想要学科学
这是我小时候的这种经历
这样产生的梦想
但是年轻的时候并不知道
也不知道做物理学工作是一个什么体会
虽然父母都警告我说
听说这个物理学找不到工作
你学了物理以后一辈子清贫、一辈子寂寞
你可得小心
但是我那时候抱着一个
我一定想要学会量子力学和广义相对论的这个想法
就坚决地去学了物理
走上这条路以后
我当然也体会到了很多学习物理的快乐
和自己后来做出一些科研上小小贡献的一些快乐
但是事实上是你一旦这么做了以后
往往这条路也就走到黑了
等你毕业了以后
出来博士毕业发现自己也没有什么别的技能
所以最后也就进了这个领域
继续做这个行当
就是这么一个故事
我们刚刚其实已经聊了非常宏大的宇宙
我也是在想一个问题
就是量子计算可能跟AI一样
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