量子优越性的诚实性难题：当计算机比宇宙还快时如何验证答案

当量子计算机声称在几分钟内完成传统超级计算机需要数千年才能完成的任务时,我们如何确信它的答案是正确的?这个问题正在成为量子计算从实验室走向商业应用的最大障碍。斯威本科技大学的研究团队提出了一种巧妙的解决方案,让普通笔记本电脑就能在几分钟内检验那些理论上需要9000年才能验证的量子计算结果。

这项发表在《量子科学与技术》期刊上的研究,聚焦于一种被称为高斯玻色子采样器的特殊量子系统。这类设备利用光子来生成复杂的概率分布,是当前最有希望实现量子优越性的技术路线之一。但正如研究主要作者亚历山大·德利奥斯所指出的,即使世界上最快的超级计算机也无法在合理时间内重现这些计算,除非你愿意等待数百万年甚至数十亿年。

无法复制的计算如何可信

量子优越性的核心悖论在于,当量子计算机解决了经典计算机无法处理的问题时,我们就失去了最直接的验证方法,即用传统方法重新计算一遍。这种困境不仅是技术挑战,更是科学方法论的根本性问题。如果一个结果无法被独立验证,我们怎能确信它的正确性?

传统的计算验证依赖于冗余检验。一个复杂计算可以用不同算法在不同系统上重复执行,如果结果一致就增强了信心。但量子计算打破了这种逻辑。当问题复杂到只有量子系统才能处理时,用传统方法验证就变得不现实,而建造第二台量子计算机来交叉验证又面临同样的可信度质疑。

高斯玻色子采样器通过光学网络让大量光子发生干涉,最终探测它们在不同输出端口的分布。这个概率分布的精确计算涉及矩阵永久式的求解,其计算复杂度随着光子数量呈指数级增长。目前的实验已经使用了上百个光子和数百个模式,对应的计算量远超任何现存超级计算机的能力。

2024年12月谷歌发布的Willow芯片声称实现了新的量子优越性里程碑,但随即引发了关于验证方法的激烈争论。量子计算理论家吉尔·卡莱在博客中质疑,当声称的保真度只有千分之二时,如何能够确认系统真正执行了量子计算而不是产生了伪随机噪声?IBM也在2025年8月发布白皮书,提出量子优越性必须同时满足两个标准:输出的正确性必须得到验证,且任务的完成时间必须显著短于经典方法。

部分验证的数学巧思

斯威本大学团队开发的方法不试图完整重现量子计算,而是通过数学技巧提取可以在经典计算机上高效验证的特征。他们利用正P表示法等相空间模拟技术,将量子态映射到经典概率分布上。虽然完整模拟仍然不可行,但可以计算某些统计量,如低阶关联函数或边缘概率分布。

通过比较理论预测和实验测量的这些特征,研究人员能够判断量子系统是否按预期运行。如果观察到显著偏差,就表明存在未被识别的误差源。在应用这种方法检验一项需要9000年经典计算的实验时,团队发现生成的概率分布与理论目标存在差异,揭示了实验装置中存在额外的噪声。

这种验证是部分的而非完整的。它不能百分之百保证量子计算机产生了正确答案,但能够识别明显的错误并量化系统性能。更重要的是,它在笔记本电脑上只需几分钟就能完成,使得验证变得切实可行。

加州理工学院的研究人员也在开发类似的方法,利用经典计算机检查复杂量子系统的准确性。他们的策略包括构造特殊的测试问题,这些问题对量子计算机和经典计算机都具有挑战性,但经典算法能够高效验证答案的某些性质。这类证明验证问题在复杂性理论中被称为交互式证明系统。

噪声与量子本质的边界

验证方法揭示了一个更深层次的问题:当量子系统存在噪声时,它是否仍然保持计算优势?如果误差导致系统实际上执行的是某种经典可模拟的过程,那么声称的量子优越性就站不住脚。

斯威本团队的下一步工作正是要回答这个问题。他们发现的额外噪声是否使得实验结果可以用经典算法高效复制?还是说即使存在噪声,复制这个分布仍然是计算上困难的任务?这个问题直接关系到系统是否保留了所谓的量子本质。

DARPA在2026年启动的量子基准测试计划正在系统性地解决这些问题。该项目旨在建立标准化的验证和确认方法,用于评估量子计算机是否真正实现了工业应用价值。最终阶段的目标是验证一台具有实际应用价值的量子计算机,这需要在保真度、可扩展性和可验证性之间找到平衡。

IBM设定了在2026年底实现量子优势、2029年实现容错量子计算的目标。微软和Atom Computing等公司也在竞相开发小规模的纠错量子机器。这些雄心勃勃的计划都面临同一个核心挑战:如何证明你真的做到了你声称的事情?

信任还是验证

从哲学层面看,量子计算验证问题挑战了科学的基本原则。科学方法依赖于可重复性和独立验证,但当一个实验需要数千年才能重复时,这些原则如何适用?我们是否需要重新定义什么算作充分的证据?

一些研究者提出了概率认证的概念。与其寻求确定性的正确答案,不如建立统计框架来量化结果可信度。通过重复执行相对简单的测试,积累足够的证据来支持或反驳量子系统的性能声称。这类似于粒子物理学中使用的标准,重大发现需要达到五西格玛的统计显著性。

另一个方向是利用量子系统本身的特性来实现自我验证。量子纠错码不仅能够纠正错误,还能提供错误发生的证据。通过监测纠错过程中的伴随子测量,可以推断系统的整体保真度,而无需完整重建量子态。

随着量子计算机开始处理药物设计、材料模拟和金融优化等实际问题,验证的紧迫性将进一步提升。德利奥斯强调,可扩展的验证方法是实现商业规模无误差量子计算的关键组成部分。只有能够识别错误、理解错误来源并加以纠正,量子计算的承诺才能真正兑现。