中國首次實現量子優越性后，Science審稿人坐不住了
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作為量子計算領域最重要的專家之一，Scott對于這項成果不吝贊譽，甚至親自發了一篇博客解析這件事情。
在Scott看來，潘建偉、陸朝陽團隊這次實現的研究成果，不僅是量子計算優越性的有利證明，所求解的玻色子采樣 （BosonSampling）問題，也是證明量子計算超越傳統方法的又一重大突破。
畢竟在這之前，有關量子計算優越性的爭議，一直沒有停止過。
此前Gil Kalai （著名數學家）曾撰文稱，多光子做玻色子采樣，理論上絕不可能成功。
而IBM也曾質疑過谷歌取得的量子計算優越性，認為這種證明方法上完全不靠譜，相比之下，IBM用傳統方法也能做到相同的結果。
但「九章」的實驗結果，無疑從理論、方法上都證明了量子計算的優越性，不留情面地給質疑者來了有力的一擊。
那么，什么是量子優越性，什么又是玻色子采樣？
Scott對量子優越性進行了科普，并介紹了潘建偉、陸朝陽團隊這次實現的成果。
量子優越性是什么？
先來回答這個問題。
根據陸朝陽的介紹：
量子優越性是指當新生的量子計算原型機，在某個問題上的計算能力超過了最強的傳統計算機，就證明其未來有多方超越的可能。
就在去年，谷歌率先首次實現了這樣的量子霸權。
它所打造的量子計算原型機，名叫懸鈴木。
懸鈴木在解決“隨機線路采樣”問題時，在100萬個樣本情況下，僅需200秒時間。
而當時全球最快的超級計算機Summit，在解決這個問題時，卻要花費2天的時間。
對此，谷歌CEO皮猜評價道：
這是量子計算領域的 Hello World moment。
而現如今，隨著九章的問世，量子計算與傳統計算的差距拉得更大了：
在解決波色采樣問題時，5000萬個樣本情況下，九章僅需200秒。
而當今最快的超級計算機富岳，則需要花費6億年之久。
若是樣本數量繼續擴大，例如100億個樣本，九章需要花費10個小時，而對于富岳，則是1200億年。
橫向對比來看，九章的速度，更是懸鈴木的100億倍！
根據微博用戶“木遙”的介紹，量子霸權這個詞的發明人 John Preskill 當時是這么評論的：
他在 2012 年提出量子霸權這個概念的時候問過，大規模量子計算究竟是非常非常困難，還是不可思議地困難？
前者意味著還有幾十年的路要走，后者意味著可能還要幾個世紀。Google 這個成果讓他更相信前者了。
Scott表示，相比于谷歌，潘建偉團隊的這項實驗的意義在于，這是首次通過光子學，證明量子計算優越性的做法。
當然，對于這次潘建偉團隊解決的玻色子采樣問題，Scott也調侃：
除了證明量子計算優越性以外，這也是駁斥Gil Kalai理論的有利證據。
那么，Gil Kalai一直認為理論上不可能實現的玻色子采樣，究竟難在哪里？
玻色子采樣是什么，難在哪里？
玻色子采樣解決的，本質上是這個問題：光子的分布是什么？
對于量子計算機來說，只需要讓自己符合光子的分布，就能夠解決這一問題。
然而，傳統的計算機，則必須通過計算名為積和式 （permanent）的矩陣，來計算光子的分布。
如果只是兩個光子的輸入，計算機只需要計算2×2的矩陣。
但是，隨著光子輸入和檢測器數量的增加，矩陣的尺寸也會隨之增加，從而成倍地增加了問題的計算難度。
據Scott介紹，普通經典計算機想要模擬BosonSampling實驗的難度，目前大約增加了2^n，其中n是檢測到的光子數。
除了要考慮噪聲等實驗影響條件以外，還要不斷地對結果進行統計測試，以驗證這些影響給實驗造成的欺騙性結果。
Scott表示，相比于這些驗證過程，給出欺騙性的結果對于團隊來說，可能會更容易（但他們沒這么做）。
事實上，Scott在審稿時，發現潘建偉團隊只用了30個光子來驗證他們的實驗結果，而且還依靠了合理的外推法。
Scott覺得奇怪，如果按照團隊給出的這種方法，應該有可能達到40個光子甚至50個光子？
目前來說，直接驗證n光子的BosonSampling，結果大約需要2^n倍的時間，但目前的超級計算機應該可以滿足計算條件。
幾周后，團隊作者給出了回應，表示他們現在已經驗證了40個光子的結果，只不過花了40萬美元左右……
聽起來有點貴，不過陸朝陽也對此做出了回應：錢不是我們出的，是無錫那邊的超級計算機“神威·太湖之光”（在世界超算性能榜上排行第4）幫忙出的。
而冷卻超算所用的水，太湖之光的負責人表示可以給周圍的居民區供暖……
“感謝陸朝陽送我的200個口罩”
最后，Scott也談及了這次審稿中的一些趣事。
Scott表示，在疫情發酵一段時間后，口罩當時在中國已經恢復生產，然而美國卻幾乎買不到。這時候，團隊負責人之一陸朝陽給他寄了200個口罩 （Scott稱，他完全沒有提過這方面的要求）。
對此，Scott表示：
我非常感激這件事，雖然這并不會對我的審稿結果造成影響。
有網友調侃，以后在提交稿件的時候，是不是可以順便給審稿人寄點口罩？
Scott博客原文：
https://www.scottaaronson.com/blog/
參考鏈接：
https://weibo.com/1644684112/JwTSjD34L
