美国量子研究员哈罗提醒：换加密方案别等10年，破解可能更早

据《国家报》6月5日报道，阿拉姆·哈罗量子计算研究员：“留给这类计算机的时间不会还有10年，它们会更早到来”。这位麻省理工学院科学家一向持审慎态度，如今却认为，量子计算技术的真正到来可能比人们想象得更快。

不过，它究竟会在多大程度上改变现实世界，仍有待观察。阿拉姆·哈罗46岁，出生于密歇根，过去25年一直从事量子计算研究。他是麻省理工学院研究人员，最为人所知的成就是在2008年共同开发了HHL算法。该算法被视为量子计算机相较经典计算机具备指数级优势的早期证明之一。

前不久，他将在马德里数学科学研究所结束为期一年的访问。在那里，他接受了《国家报》采访。多年来，量子计算一直被寄予厚望，被认为可能带来惊人的技术突破。但2022年ChatGPT出现后，人工智能取代了它，成为最有希望解决人类重大问题的技术焦点。

不过，哈罗表示，如今看来，量子计算机硬件和量子软件这两个彼此独立的挑战，终于都有可能取得成果。问：过去25年里，你做过最糟糕的预测是什么？答：我一直太悲观了。我总是说还要再等10到15年。现在我认为，我们必须做好准备，迎接更早出现的、真正有意思的量子计算机，规模大约会达到数千个量子比特。

问：你是认真的吗？答：我们已经有了小型量子计算机。下一步的问题是，它们何时能做出真正有用、而且现有计算机无法完成的事情。到了那时，量子计算才算真正到来。

问：会不会有一个像ChatGPT横空出世那样的“量子时刻”？答：它会是渐进式的。其实，这样的日子已经有过一次了。当时谷歌运行了自己的量子计算机，而没有任何经典计算机能够模拟他们完成的任务。那一天已经来过，也已经过去了。

问：确实如此。那个项目里甚至还有一位西班牙研究人员。但那个里程碑似乎很快就过去了。答：而我们现在还在继续。问：现在走到哪一步了？答：我们确实到了一个更高的位置，但也只是高了一点。就软件而言，我们取得的一项进展，是更好的纠错能力。

问：这可不是那种会登上头条的事情。答：没错。可以把它类比为普通计算机的摩尔定律。过去，计算机性能大约每18个月提升一次。也有人提出过类似的“舍尔科普夫定律”，意思是量子计算机中量子比特的质量每年都在提升。真正决定我们能否造出可扩展量子计算机的关键，是在噪声毁掉数据之前，你能在一个量子比特上执行多少次操作。

问：这条“定律”成立吗？答：性能一直在持续改进。每年噪声水平都会略有下降。这个领域有两个方向：一方面，每年都在一点点降低噪声；另一方面，挑战在于集成更多量子比特。这两方面必须同步推进。

问：量子算法的发展似乎领先于量子计算机本身。答：如果你去想量子算法，可以把它想象成这样：你等了20年，等一辆车被造出来。在这期间，人们已经修好了道路、停车场，甚至连洗车设施都准备好了，大家都在设想这辆车会是什么样。有些事情你可以提前做，但也有些事情，只有等车真正出现后你才会知道。

问：也就是说，等真正的量子计算机出现。答：人工智能就是我们最近看到的一个例子。它的一些算法早在20世纪60年代就已经提出，但在拥有今天这样的海量数据之前，它们并不好用。你事先无法预测它们会如此有效，只能真正试过之后才知道。量子计算机也是类似的情况：有很多事情我们目前只是在理论上知道。比如我们知道，它在化学领域会发挥作用。但随着量子计算机逐步建成，我们还会学到更多。

问：你说的“化学领域”具体指什么？答：一个重要应用，是为化学或材料科学问题模拟分子；另一个，则是破解加密代码。这两件事都可能比预期更早发生。

问：分子模拟和加密终结，一直是人们最常听到的两个例子。答：做量子计算软件的人，总是希望找到更多它能做的事情。一方面，我们想更高效地完成那些已经知道它能做的事。30年前我们就知道量子计算机可以模拟分子，但当时效率很低。至于加密，我不认为人们应该再等10年才去更换自己的加密方案。

问：也许真正登上头条的那一天，会是量子计算打破传统加密的时候。到那时，人们才会说，它真的来了。答：其实它现在就已经来了。只是它还没有产生经济层面的影响。它目前最主要的用途，还是帮助我们弄清楚未来的量子计算机能拿来做什么。

问：普通消费者会直接感受到什么影响？答：也许会是某种药物。即便是在它真正有用的领域，比如分子和材料模拟，量子计算机擅长的也往往不是现有计算机已经非常拿手的那些问题。所以，更有可能发生的情况是，我们会做更多这类工作：更多化学研究、更多材料科学研究，因为我们将能够发现更多东西。

问：人工智能的爆发带来了天量投资。量子计算也会如此吗？答：我当然希望量子计算能发展到那么大的规模。但我认为，它的应用范围不会那么广。每个人都能看到人工智能如何在自己工作中的某个环节派上用场。量子计算会非常有用，但适用的事情会更少。

问：也就是说，它会是一个更小的行业？答：是的。你想想今天有多少人在使用超级计算机。确实有一些问题，只有超级计算机才能解决。但大多数人的日常工作并不需要它。

问：这些年围绕量子计算的巨大声势，是不是反而成了问题？答：有时人们会抱有不切实际的期待，以为它能解决所有问题。事实上，仅仅是量子计算机有可能存在这件事，本身就已经非常惊人了。它意味着，我们这个宇宙解决数学问题的方式，并不一定是我们一直以来想象的那样。

从古希腊开始，人们就认为，解决一个数学问题，就是按部就班地执行一套指令。比如你要做乘法，先处理这两个数字，再做下一步，如此继续。大家都觉得，信息处理理应如此。可量子力学告诉我们，宇宙处理信息的方式可能完全不同，而我们也许能够利用这一点，去解决那些原本做不到的事情，这本身就令人着迷。

当然，它是否会带来巨大的经济效用，是另一回事。它在智识层面上令人兴奋，并不意味着它就能解决所有问题，也不意味着我们会活在《蚁人》那样的世界里。

问：那量子世界究竟该怎么解释？答：就好像我的工作是当魔术师。它确实很疯狂，但仍然遵循规则。有些事情你就是做不到。

问：比如你不能瞬间传送自己。答：不能。你也可以说，黑洞的存在很令人兴奋，但那并不会直接改变你的生活。不过，量子计算的一些间接用途可能非常有意思。我最喜欢的一个例子，是建造聚变反应堆。

人类已经尝试了很长时间，但始终没有成功。有人认为，更好的路径可能是建造更小的反应堆，并使用基于新型超导体的更强磁体。超导性是材料中的一种量子效应，而我们对它的理解仍然有限。围绕超导性，长期以来一直存在许多未解之谜，量子计算机也许可以帮助我们理解它。

因此，通往聚变能源的一条路径，可能是更好的超导体；而通往更好超导体的一条路径，可能是量子计算机。问：但这真的可能实现吗？答：我现在的工作，就是改进量子计算机对材料的模拟能力。一旦这件事在量子计算机上真正实现，它就会帮助我们理解超导体所使用的材料。从这里到更好的聚变能源，中间还有很多步骤。我不想承诺这一定会发生，但它确实是一个能让人看到潜力的例子。

问：人工智能的兴起，是否让更少的科学家投身量子计算？答：这很难判断，因为同时还有很多其他因素在变化。我们的领域仍然在增长。如果没有人工智能，它会不会增长得更快？很难说。一直以来，都有人读完量子计算方向的博士后转去做别的工作。以前，他们可能会去谷歌或金融公司；现在，他们会去人工智能公司。这种情况在物理学博士中一直都很常见。