姚期智院士專訪：量子計算的未來 | NSR專欄

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NSR：量子通訊和量子計算受到媒體的廣泛關注。二者是兩個不同的概念嗎？

姚：量子通訊和量子計算是兩個相互關聯，但是彼此獨立的概念。量子計算所需的技術更為高階。驅動量子通訊發展的主要目標是為保密通訊建立密碼學保障，在量子通訊中，從一地到另一地的待傳送訊號不必是高度準確的。但量子計算卻要求訊號的高準確性。在過去十幾年中，谷歌等大型公司開發出了一些量子計算相關的新興技術。一般的看法是，可用的技術將在未來五六年中出現。量子計算的理論基礎在20年前就已經建立了，現在的問題是如何實現它。

NSR：量子計算已然成為熱點話題。它的基本原理是什麼？

姚：半導體電路小型化的快速發展使得傳統計算機的效能不斷提升。然而，這個小型化存在一個固有極限——當晶片上電路元件的尺寸縮小到奈米尺度時，量子力學效應將會佔據主導地位，並影響元件的效能。這將是摩爾定律的終點。（譯註：摩爾定律認為在價格不變的前提下，積體電路上可容納的元器件數目每隔18-24個月增加一倍，其效能也提升一倍。）

對於傳統計算機來說，這是不可避免的命運；但是科學家們已經開始考慮，能否把這種情況下有害的量子現象轉變為有益的——構建一個利用由薛定諤方程描述的量子力學邏輯進行計算的計算機，而不再是利用布林邏輯進行計算的傳統計算機。量子計算機這個理念是費曼在1981年首次提出的。他說，原則上，人們可以設計一種計算機，該計算機通過量子力學特性來工作，模擬量子系統並採用量子方程得到解。費曼的這個理念在學術領域吸引了很大重視。

姚期智 ，清華大學交叉資訊研究院院長

傳統計算機通過積體電路利用雙值布林邏輯（0和1）發揮功能。其計算是：把由位元表示的輸入點對映到更高層次，通過多重對映，得到輸出點以提供最終解。然而，量子計算機的量子位元可以表示1、0或者這兩個態的任意疊加。量子計算機系統的計算類似於固體的旋轉；在這個類比中，量子計算機的計算結果類似於測量固體旋轉所得到的讀數（旋轉角度可以是連續的任意角度）。傳統計算機的一個操作，對應一個確定的路徑；量子計算機的一個操作，可以沿著多個計算路徑進行，而最終達到的是同一個目標，因為量子波函式允許在同一時刻存在多個態。這個現象就是量子並行性。量子平行計算是量子計算機的速度可以遠快於傳統計算機的關鍵原因。

NSR：就硬體設計而言，傳統計算機與量子計算機的主要區別是什麼？

姚：量子計算機是一個相對閉合的系統；其計算幾乎能夠做到瞬時完成。基本上，量子計算機表現得十分“羞怯”：一經檢視，計算就會被打斷並停止。此外，量子計算機是非常複雜的系統，其涉及到多重前沿性技術。例如，量子計算機的儲存單元、多個單元之間的通訊、量子位元態的調製等，都需要用到鐳射器。就量子計算機的材料與製造工藝而言，其不僅代表著過去三四十年中諸多先進技術的整合，還涉及到各學科間的緊密合作。

NSR：量子現象的不確定性會影響量子計算的精度嗎？

姚：會的，但是一個不確定的答案並不一定是錯誤的。事實上，有些量子計算總是能夠得出正確的答案。而且就實際計算而言，有一些誤差是可以被接受的，無需100%精確。

NSR：量子計算機的概念早在1980年代初期就已經出現，但在之後幾十年中似乎進展緩慢。

姚：的確如此。在費曼提出這一理念後，主要是物理學家在進行深入的理論探索。直到上世紀90年代初期，在物理學家基本上闡明瞭量子計算機的執行機制後，電腦科學家才開始進入這一領域——我本人也是其中之一。1994年，貝爾實驗室的Peter Shor設計了破解密碼的量子計算演算法，引發了計算學界的廣泛興趣，美國政府和美國宇航局開始投入這一領域。多個相互競爭、嘗試製造第一臺實際量子計算機的研究團隊也開始出現。

NSR：從那時開始，主要的進展有哪些？

姚：自那之後的主要工作是對實現量子計算機的方案進行探討和選擇。在過去十幾年裡，為製造量子計算機，科學家們嘗試了各種材料，例如離子阱、超導體和鑽石。最近，拓撲絕緣體也因其自身優異的可校正功能而成為備選之一。但是前面還有很長的路要走，主要困難之一是保持功能態的超低溫度。

NSR：您認為第一臺量子計算機將在何時出現？

姚：許多人預測第一臺量子計算機將在未來五六年中出現，但我認為，要製造出能夠在數千量子位元水平上進行可靠計算的量子計算機，絕非易事。谷歌和IBM等大公司都在量子計算機研發上斥入巨資。特別是谷歌，它招募了該領域中最重要的專家John Marinis以及他在加州大學聖芭芭拉分校的整個團隊，而他們的研究進展良好。

NSR：在您的倡議下，清華大學在2011年建立了量子資訊中心（CQI），這個中心的目標是什麼？

姚：我們的目標是打造量子資訊的世界級中心，併為該領域培養下一代科學家。因此，我們的當務之急就是招募高質量研究人員，例如我們招募到的美國密西根大學費米講席教授段路明。過去幾年裡，他在我們中心做出了優秀的工作。他的團隊研究的鑽石色心量子計算在同行業中保持前列。他們還採用固體自旋實現了普適幾何量子門 [Zu C, Wang W-B, He L etal. Nature 2014; 514: 72-75]。

NSR：採用鑽石系統的優勢是什麼？

姚：鑽石系統有兩個優點：其一，它可以在室溫下執行；其二，它具有固態晶體結構，如果系統能在幾個量子位水平表現良好，就有可能擴充套件到更大的尺度。除了鑽石系統，我們中心也在進行離子阱、超導體ƒ和光子網路的研究，而且正在做出很好的進展。

NSR：量子計算機效能卓越，它們是否將會替代傳統計算機？

姚：我認為傳統計算機和量子計算機將會共存，因為二者各具優勢。傳統計算機具有量子計算機尚不具備的準確性和成熟度。但相比於傳統計算機，量子計算機將在解決涉及量子力學效應的問題上具備優勢。例如，在材料設計、藥物研發和物理化學領域，量子計算機將會展現出優勢，而使用傳統計算機則很難解決這些問題。

NSR：量子計算機的硬體和軟體都與傳統計算機有很大不同。目前的主要挑戰是什麼？

姚：量子計算是一個典型的跨學科領域，需要相關領域的科學家與工程師密切合作，尤其是量子物理學家與電腦科學家之間的合作。演算法的突破將激發硬體的改進，反之亦然。例如，我在上文中所提到的Peter Shor教授，他不僅證明了量子計算可以解決密碼破解的問題，還解決了量子計算中的誤差修正問題。正是基於他的這一研究，物理學家們開始確信量子計算機的可行性。而當量子計算機發展到一定階段，將會需要電腦科學的變革。傳統計算機的資料儲存、運算系統和程式語言都需要被重新設計。目前尚不清楚這將怎樣完成，但這是一個重要的研究方向。許多IT行業的領軍公司早已構建了大量的專案來發展量子軟體。

量子計算方法和演算法的研究是一個具有巨大潛力的領域。過去數十年中已經出現了多個優雅的計算方法，理論上都很有吸引力。我希望看到更多與實際相契合的量子計算方法出現，諸如用於材料設計的方法。

NSR：量子計算機似乎需要科學和製造技術的共同發展？

姚：沒錯。我已經強調過，在中國，製造量子計算機的重要性遠遠超過只研究量子計算——因為這將帶動相關技術行業的發展。與中國登月計劃類似，這種大工程將激發科學家和工程師的潛力，他們會為了求解特定問題而創造出新方法和新技術，這些方法和技術可以在工業發展、國家安全等諸多領域中做出有益於社會的貢獻。70年前，中國錯過了佔據微電子學高地的機遇；希望我們這次不會錯過發展量子計算機的機遇。現在全球很多國家都大力投入量子計算，以期未來在這一領域中佔據領先位置。

在進行實際實驗時，還會有一些眼前的顧慮。例如，適合於量子計算機的鑽石材料依賴於國外進口。當競爭變得更加激烈，其它國家可能會拒絕將材料出售給我們。如果我們不自力更生髮展這些材料，未來將很容易受到限制。另外，在該領域工作，無法在短期內發表個人評價和職位晉升所需的文章。除非我們改變現有的評價體系，否則很難激勵研究人員從事這種基礎性研究工作。這些都導致了我們目前仍然依賴於進口的材料和技術。

NSR：您為改進中國的電腦科學教育付出了巨大努力。而清華“姚班”也已經成為培養年輕學子的典範。姚班是怎樣誕生的？

姚：2005年，我與時任微軟亞洲研究院主任沈向洋進行了一場關於中國電腦科學高等教育的深入探討。我們都認為中國有很多優秀的學生，但是由於課程設定和教育方式的問題，他們中的大多數人都落後於美國學生。即使是那些赴美攻讀更高學位的頂尖中國學生，也會由於在本科階段缺乏對獨立和深度思考能力的培養，而不得不在研究生期間經歷一個艱難的過渡期。而這種不足的另一個反映是：在獲得美國終身教職的電腦科學領域研究者中，華裔的數量遠遠少於印度裔。在經過廣泛討論和細緻考慮之後，我們決定在清華大學建立一個新模式，來培養在電腦科學領域具有天分的本科生。

NSR：您怎樣為姚班選拔學生？

姚：我們每年都會為清華大學的新生舉行一場自選性質的入學考試，選拔大約30個學生；他們大多為新生中的尖子生，或是數學、物理和資訊科學的國際奧林匹克競賽獲獎者。

姚期智教授給姚班上課（圖片由姚期智提供）

NSR：姚班的課程設定有什麼特別之處？

姚：首先，我們加強了計算機演算法課程。這是美國電腦科學專業的本科課程，但在中國的大多數高校中還未開設。其次，我們主要從課程的質量而非數量出發，來優化課程設定。中國的本科教育傾向於設定大量課程以使學生獲得學分，而不是鼓勵他們進行深入研究。我們的新教學方法強調發掘學生的天賦和潛力。在我們的課程設定中，包括了最新的挑戰性課程，這些課程由我們聘請的最好的教授來講授。我們也通過研究課題來激發學生的興趣和想象力。最後，姚班的全部課程都採用英文教學，併為所有學生提供去國外交流一個學期的機會。這些努力的結果便是：在本科一二年級時，姚班的許多學生就能提出很好的問題，並能夠持續對自己所提出的問題進行研究。而到本科三四年級的時候，他們就具備了做研究的能力，甚至達到了研究生的水平。這一點是非常值得我們驕傲的。

NSR：這著實令人欽佩。但是，有資質的導師同樣也很重要？

姚：事實上，在這一點上我們不同於其它大學。姚班的大多數教授都很年輕；他們非常具有創造性，並且樂於與學生互動。在教學之外，他們也對本科生的研究進行指導。

NSR：研究生的教學情況如何？

姚：研究生院的培養著重於研究。教授們開設與其自身研究領域相關的高階課程。院方希望學生們學習自己導師的課程，並與他們一起工作。也就是說，研究生的培養方法與全球其它地方並無二致。研究生培養的質量如實地反映了研究院的質量。在我們院（交叉資訊學研究院，IIIS），我們盡職盡責地建立了一個高質量教研團隊，在教學和研究兩方面都獲得了極高的聲譽。

NSR：跨學科研究和跨界創新在全球都是一個新趨勢。對於電腦科學也是這樣嗎？

姚：是的，這是不可避免的。正是由於預見到這一趨勢，我們早在2011年就在清華大學建立了IIIS，這可能是全世界第一批交叉研究機構之一。你們可能知道，在過去近半個世紀中，電腦科學是一個有些閉門造車的學科，主要致力於研究領域內部的問題，積累了大量理論和知識。過去十幾年來，情況發生了變化。隨著網際網路的快速發展，電腦科學的許多技術突然變得非常有用起來。例如，電腦科學領域中有一個叫做分散式計算的分支學科，它能夠保證計算系統的穩固性和準確性。幾年前，區塊鏈概念逐漸流行，並在金融系統中得到了廣泛應用，而它正是對分散式計算的改進和應用。對於電腦科學家而言，這是一個黃金時代——他們的研究能夠走出象牙塔，對世界產生巨大沖擊。這也將改變我們對於研究成果的評價準則。

NSR：在其他許多領域，類似的變化也正在發生。神經科學和電腦科學之間也有越來越多的交叉。作為中國2030主要前沿科學計劃之一的“中國腦計劃”即將啟動，其中有很多內容與新的計算方法和基於大腦資訊處理原理的演算法相關。

姚：這個領域很有前景。腦科學涉及多層次和多方面的探索，而且腦科學和電腦科學都關心學習問題。AlphaGo已經擊敗了最出色的人類圍棋手，但是，我們距離理解人類的大腦學習過程仍然很遠。這個困難問題也許可以通過這兩個領域之間的融合來解決。

NSR：這個問題確實是中國腦計劃的目標之一。類腦智慧研究著重於把腦特徵整合於機器學習，旨在超越大多數當前正規化的監督學習模型，例如需要大量資料組和計算功率的深度學習網路。

姚：對於進入該領域的不同學科的科學家而言，這也是個挑戰，也正是我們需要交叉研究和跨學科合作的原因。

NSR：對於您的個人經歷，我們同樣備感興趣：您總是處於電腦科學的前沿，這是如何做到的？

姚：在我轉行進入電腦科學之前，我曾從事物理學研究，並獲得哈佛大學物理學博士學位。物理學是一門問題驅動型的科學，有助於研究人員養成開放性思維習慣。在進入電腦科學領域之後，我沿襲了這一習慣：首先找出核心問題，然後嘗試找出適當的解決方法。

在1975年獲得電腦科學博士學位後，我開始研究計算理論和複雜性問題，並取得了一些成績。1980年前後，個人計算機和計算機網路的計算方案開始發生改變，我意識到網路安全和密碼學是重要課題。於是我及其他科學家建立了基於複雜性理論的密碼學體系，這是電腦科學領域中的一項重要成果。

1990年前後，我注意到物理學家們正在研究量子計算機。我發現這個想法非常有趣。它開始引導我涉足量子計算和量子通訊，於是我也在這些新學科裡做出了一些貢獻。

NSR：您最近的研究興趣是什麼？

姚：除了量子計算之外，我最近還對計算經濟學感興趣，尤其是拍賣理論——包括人們在拍賣市場中的行為模式，以及拍賣市場的特性。在過去10年裡，電腦科學家開始加入經濟學家的行列，使拍賣理論成為一個新的交叉領域。通過對拍賣機制和策略的設計與分析，我們能夠建立數學公式，來描述為達到特定目標而採取的最佳市場法則和拍賣機制。

NSR：您放棄美國國籍，獲得了中國公民身份。您為何會做出這個決定？

Yao：這是一個非常自然的決定，我非常高興能夠成為一名100% 的中國公民。我已經在清華大學工作了14年，深切體會到了與這裡的同事和學生一起收穫成果的喜悅。

蒲慕明：中國科學院神經科學研究所所長，NSR執行主編；王玲：NSR特約撰稿人。