OpenAI 剛剛聘請了一位光子量子計算研究員，他最近獲得美國空軍/國防部贊助的專利非常有趣。
我看到了本-巴特利特（Ben Bartlett）發的這條推特，他今天開始在 OpenAI 擔任新的研究職位。我不知道他將在 OpenAI 做什麼，但他在自己的網站上說，他的研究 "基本上就是為光子設計一些小賽道，誘使它們進行有用的計算"。
我對他的研究進行了調查，發現了最近發表的非常有趣的專利，標題為 "合成時間維度中的確定性光子量子計算"。
很顯然，這種東西極其複雜，如果用我的話來解釋會很傻，所以我請 Claude 3 Opus 給我一份簡化的要點清單。雖然還是有點長，有點複雜，我們說的是光量子計算是：
1、可擴充套件性：
- 該提案使用單個原子控制多個光子量子位元之間的相互作用，與系統中的量子位元總數無關。
- 這使所需的量子硬體數量與量子位元數量脫鉤，是光子量子計算機可擴充套件性方面的重大進步。
- 傳統的量子計算架構通常要求量子元件的數量與量子位元的數量成比例，這對構建大規模系統構成了重大挑戰。
2、合成時間維度：
- 該方案採用了 "合成時間維度"，即光子量子位元在光纖環路中迴圈時，在不同時間與單個原子相互作用。
- 這樣，原子就可以控制許多量子位元，而無需額外的原子或量子元件。
- 合成時間維度是實現單原子控制機制的關鍵創新。
3、確定性操作：
- 擬議的遠傳方案允許確定性而非機率性的量子門。
- 許多線性光量子計算方法都依賴於機率操作，但由於相關過程的基本性質，這些操作只能在一小部分時間內成功。
- 相比之下，該方案中的確定性門在本質上不受機率成功率的限制，因此可以提高計算的效率和可擴充套件性。
4、最小化量子硬體：
- 無論系統中的光子量子位元數量有多少，該方案都只需要最小的量子硬體（腔中的單個原子）。
- 與硬體需求隨量子位元數量而增加的量子計算架構相比，這是一個顯著優勢。
- 最小化所需的量子硬體可以大大簡化大規模光子量子計算機的實驗實現。
5、對瑕疵的穩健性：
- 論文中的分析表明，該方案即使在現實實驗不完美的情況下也能保持高保真執行。
- 估計錯誤率低於容錯量子計算的閾值，而容錯量子計算是實用量子計算的一個關鍵里程碑。
- 該方案對缺陷的魯棒性增強了其可行性和實用性。
我絕不是專家，但我發表這篇文章的原因是，這看起來是在人工智慧應用中大規模使用量子計算機的一條非常有前景的道路，因為它使用單個原子來充當所有光子量子位元的控制中心。這項前沿研究似乎克服了我們長期以來聽說的許多問題，這些問題使得量子計算成為 "永遠 20 年後 "的技術之一。
更重要的是，這讓我想起了 OpenAI 最近聘請諾姆-布朗（Noam Brown，OpenAI 研究多步驟推理、自我遊戲和多代理人工智慧的研究科學家）的情況，他曾在 Meta 工作，並創造了 CICERO（能和人類一樣玩外交遊戲的人工智慧）以及 Libratus 和 Pluribus（能擊敗人類頂級撲克職業玩家的超人撲克人工智慧）。在去年 11 月的 Q* 事件中，Yann LeCun 對 OpenAI 聘請諾姆-布朗的原因是這樣說的：
"Q*很可能是OpenAI在規劃方面的嘗試。他們幾乎僱傭了諾姆-布朗（Noam Brown，Libratus/撲克和西塞羅/外交名家）來從事這項工作。"
我想說的是，這些人才對 OpenAI 來說意義重大，他們很可能是為了特定專案而受僱的。
我不記得以前從 OpenAI 那裡聽說過什麼量子計算，所以這似乎是他們正在探索的一條新途徑。這讓我不禁好奇，如果量子計算、核聚變（薩姆-奧特曼和微軟大力投資的專案）和人工超級智慧都匯聚到一個系統中，10 年後的世界會是什麼樣子。當然，這只是我的猜測，請謹慎對待。