谷歌计划如何解决量子计算的准确性问题

在本周发表于《自然》杂志的一篇论文中，谷歌量子人工智能研究人员展示了一种通过增加运行中的“量子比特”数量来减少量子计算机错误的方法。谷歌首席执行官 Sundar Pichai 表示，这是朝着“让量子应用对人类进步有意义”迈出的“一大步”。

传统计算机使用二进制位（可以是 0 或 1）进行计算。无论是玩视频游戏、编辑文本文档还是创作 AI 生成的艺术作品，所有底层计算任务都由二进制字符串表示。但有些复杂的计算（例如对原子相互作用进行建模）无法在传统计算机上大规模完成。研究人员必须依靠近似值，这会降低模拟的准确性，并使整个过程变得毫无意义。

量子计算机正是为此而生。它们使用的不是常规比特，而是可以同时为零、一或两者的量子比特。它们甚至可以以其他量子特定方式纠缠、旋转和操纵。一台实用的量子计算机不仅可以让研究人员更好地了解分子相互作用，还可以让我们模拟复杂的自然现象，更容易检测信用卡欺诈，并发现新材料。（当然，也有一些潜在的缺点——量子计算机可以破解当今保护一切事物的传统算法，从密码和银行交易到公司和政府机密。）

不过，目前这一切还只是理论上的。量子计算机目前太小，而且容易出错，无法改变世界。谷歌的最新研究在某种程度上解决了后半部分问题。（IBM 正在尝试解决前半部分问题。）

问题在于量子计算机对一切都极为敏感。它们必须在密封的低温冷却箱内运行。即使是杂散光子也会导致量子比特“退相干”或失去其量子态，从而产生各种干扰问题计算的严重错误。到目前为止，增加更多量子比特也意味着增加出现随机错误的几率。

据谷歌介绍，其第三代 Sycamore 量子处理器拥有 53 个量子比特，其错误率通常为 1/10,000 到 1/100。这一错误率高出几个数量级，无法解决现实世界的问题；谷歌的研究人员认为，要实现这一目标，我们需要错误率在 1/1,000,000,000 到 1/1,000,000 之间的量子比特。

不幸的是，目前物理量子比特的设计不太可能实现性能的提升。但通过将多个物理量子比特组合成一个逻辑量子比特，谷歌已经能够展示出一条潜在的发展道路。

研究团队给出了一个简单的例子来说明这种设置为何可以减少错误：如果“Bob 想要通过嘈杂的通信信道向 Alice 发送一个读为‘1’的位。Bob 意识到如果该位翻转为‘0’，则消息会丢失，因此他发送了三个位：‘111’。如果其中一个错误翻转，Alice 可以对所有收到的位进行多数投票（一种简单的纠错码），并且仍然能够理解预期的消息。”

由于量子比特可以切换到其他状态，因此事情会变得稍微复杂一些。当我们处理量子时，直接测量它们的值可能会导致它们失去“叠加”——一种量子怪癖，允许它们同时具有“0”和“1”的值，这也无济于事。为了克服这些问题，你需要量子纠错 (QEC)，其中信息被编码到多个物理量子比特中以创建单个逻辑量子比特。

研究人员在棋盘上排列了两种类型的量子位（一种用于处理数据，一种用于测量误差）。据谷歌称，“顶点上的‘数据’量子位构成逻辑量子位，而每个方格中心的‘测量’量子位用于所谓的‘稳定器测量’。”测量量子位能够判断何时发生错误，而不会“泄露单个数据量子位的值”，从而破坏叠加态。

为了创建一个逻辑量子比特，谷歌研究人员使用了 49 个物理量子比特：25 个数据量子比特和 24 个测量量子比特。至关重要的是，他们用 17 个物理量子比特（9 个数据量子比特和 8 个测量量子比特）组成的逻辑量子比特对这一设置进行了测试，发现较大的网格比较小的网格准确率高出约 4%。虽然只是很小的改进，但这是该领域首次通过增加更多量子比特来减少错误数量，而不是增加错误数量。（理论上，577 个量子比特的网格的错误率接近目标 1/10,000,000）。

尽管最近裁员，但谷歌似乎仍致力于更多的量子研究。皮查伊在博客文章中表示，谷歌将“继续努力，争取有一天量子计算机能够与传统计算机协同工作，拓展人类知识的边界，帮助我们找到世界上一些最复杂问题的解决方案。”