AI公开课:19.05.15施尧耘-达摩院量子实验室主任《量子计算:前景与挑战》课堂笔记以及个人感悟

简介: AI公开课:19.05.15施尧耘-达摩院量子实验室主任《量子计算:前景与挑战》课堂笔记以及个人感悟

施尧耘1997年本科毕业于北京大学,后在普林斯顿大学取得计算机科学博士学位,是密西根大学安娜堡分校终身教授。在理论量子信息科学领域,施教授涉猎颇广, 研究主题包括:量子算法和复杂性,量子通信复杂性,量子系统和量子计算的 经典模拟,量子信息学和量子密码学。

       2017年6月,施博士加入阿里巴巴集团,担任高级研究员,并创建了达摩院量子实验室(Alibaba Quantum Laboratory, AQL)。目前,AQL地跨太平洋两岸,分处杭州和西雅图;其跨学科、国际化的团队正在迅速成长,并为实现量子计算的潜力而努力奋斗着。 目前担任阿里云量子技术首席科学家,他的主要工作是组建并负责阿里云量子计算实验室。施尧耘主要的工作地点是在西雅图。西雅图算是云计算的圣地了,亚马逊和微软两大科技巨头、也是两大云计算厂商坐落于此。此前曾听马化腾讲过一个故事,说腾讯为了方便从微软挖人,把腾讯的美国实验室就建在微软的对面,^~^,哈哈……

       什么是量子计算?量子计算=利用量子物理非经典性质的计算,这是有别于经典计算的最不同之处。他曾说:“我正在迫切要招量子体系结构、量子编程语言、量子编译等等。这些领域是大规模量子计算必须的,也是学界、工业界都非常稀缺人才的。所以我面临的一个挑战时如何找到理想的人才:既懂量子,又善编程。两者兼顾的凤毛麟角。所以我需要把量子科学家工程化,或者把软件工程师量子化。”


问答环节


小编正在使劲整理中……


雷鸣教授:传统的计算是看CPU,但是量子计算是不是量子位,运算能力能够提升一倍,这句话怎么理解?

施尧耘教授:从科学来看,并不是从N到N+1。其实,关键是看到背后,能够做的更多才是最好的。

雷鸣教授:量子计算,假如以后实现后,如何衡量或者什么指标判定?

施尧耘教授:其实IBM有尝试做这样的事情,Quantum 量子体积来去量化量子芯片的算力。如果精度不提高,有时候比特再多也是垃圾,还没有完全的一个定义。但是对我来说,主要看比特个数和精度。

雷鸣教授:如果定量很难得话,那么定性的话,如果位数提升,比如从10位到11位,会有怎么样的提升。如果到可用的精度,会怎么样?

施尧耘教授:对于三岁的小孩,让他了解论,这其实很难判定的。到底量子比特到底能活多久,信息保存多长,比较关键。理论上,量子计算可以无情无尽的往下去做。这也是一个很好的课题。50个比特,有2^50的参数(是一个超大的数字),这个数字,其实蛮有意思。真正到了这个个数的时候,或许可以与强大的计算机媲美。

雷鸣教授:量子计算,从产业角度分析落地应用。

施尧耘教授:我觉得在模拟量子系统方面最先落地,本身问题就是用量子语言去描述。还是有一个规模的。其实,经典计算也不差,比如人脸识别,采用量子计算可能还不如物理计算。材料方向,更有可能先需要用到量子计算。材料方面,比化学方面,量子力学依赖更大。

雷鸣教授:量子计算的期待,现在看到的通用计算,比如执行C++语言的现实场景。

施尧耘教授:不同的计算工具有各自的用途,虽然量子计算很神奇,但是物理计算也是不差的,不会迅速发展到去替代或者超越物理计算。如果用量子计算去做排序问题,会发现量子计算做排序也不一定会比物理计算更快。总的来说,量子计算和物理计算,未来的发展,各有所长。

雷鸣教授:中国的量子计算在世界的水平?

施尧耘教授:量子计算主要来源欧洲,当下,美国还是比较厉害的。就像走在最前的人,不一定是最后成功的人,对于中国来说,中国还是有希望弯道超车的。在杭州,有很多学术界华人、工业界大佬,都汇聚到了阿里巴巴。

雷鸣教授:量子领域需要什么样背景的人才?

施尧耘教授:第一个是你的专业专长,最好是量子计算或者与其相关的,比如材料科学的实验。第二是,你的潜能,科学素养和理解能力。第三个是你的激情,在阿里,我们真的都是为量子而纠缠的学子。

雷鸣教授:关于量子密码学的看法。

施尧耘教授:后量子密码学。我来阿里巴巴之前,花了四五年研究了量子密码学,其实,到现在没有多大改变。现在的密码学,比如RSA算法,这东西是安全的,没有人聪明的去破解它。量子把物理学引入到量子密码学里面。大部分量子密码学的研究主要在两个方面,一个是研究生产生随机数;另一个是量子密钥,量子粒子有一个特点是不能复制,而经典可以无穷复制。

雷鸣教授:模拟量子计算机和量子计算机的区别或者理解。

施尧耘教授:量子退火算法,比如几个量子比特,计算机可以调整几个比特之间的强度,你的输入会变成量子比特之间耦合的参数。一开始相互作用的初始状态很简单,根据退火定理,慢慢的演化过程中,最后的状态会有你的答案。在实际操作过程中,量子模拟其实并不是很高的,所以噪音有时候会使计算结果没有意义。


个评:关于今天的量子讲解,博主也就听懂了30%左右吧,说实话,听的有点懵懂。在最前沿、最新的领域,跑在最前头的人,不一定会跑到最后,后来者,弯道超车的机会更大!比如,当大家都在沙漠中,迷路的时候,任何方向都有可能是出路!所以,前行的路上,冷静思考,很重要!

备注:以上对话环节的文本编辑,为博主总结,与原文稍微有异,请以原文录音为准。时间紧迫,如有错误,欢迎网友留言指出、探讨。


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