Quantum Computing is Tomorrow's Computing, Today
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您好，您好。我是马尔科姆·格拉德威尔。我想告诉您普希金工业公司正在推出的一个关于1936年奥运会的新系列节目。阿道夫·希特勒的奥运会。法西斯主义、反犹太主义、种族主义、崇高的奥运理想、卑鄙的自私自利、赤裸裸的野心、幻想、妄想，所有这些都在通往历史上最具争议的奥运会的漫长而充满争议的筹备过程中发生了碰撞。德国人上演了一场宣传秀，而美国也对此表示赞同。为什么？

本季的《修正主义历史》讲述的是奥运会背后的故事。您可以在任何收听播客的地方收听本季的《修正主义历史》。如果您想在节目公开发布之前收听，请在Apple Podcasts或pushkin.fm/plus上订阅Pushkin Plus。

您好，您好。这是IBM的《智慧对话》，是由普希金工业公司、iHeartMedia和IBM联合制作的播客，主题是如何以新的方式看待当今最具挑战性的问题。我是马尔科姆·格拉德威尔。在本集中，我将与达里奥·吉尔博士讨论量子计算的能力。吉尔博士是IBM研究院的高级副总裁兼院长。

他还被全球公认为量子计算领域最杰出的人物之一。我们知道，它在理论上是可靠的、可能的，并且我们在实现这一目标方面取得了非常显著的进展。这就是为什么这是一项前所未有的探索。但这绝对是可能的。

今年早些时候，在《华尔街日报》的虚拟首席信息官网络峰会上，吉尔博士宣称，未来十年将是量子计算真正成熟的十年。那么什么是量子计算，它将在未来十年如何发展？量子计算机将如何改变我们与技术互动的方式？让我们深入探讨。

吉尔博士，感谢您的加入。很高兴见到您。感谢您的邀请，马尔科姆。很高兴与您在一起。我想先从了解一下您自己开始。您在麻省理工学院完成了研究生学业。您在那里学习了什么？

我在麻省理工学院学习纳米技术。我加入了纳米结构实验室。它隶属于电气工程和计算机科学系，导师是汉克·史密斯教授，他是纳米制造领域的先驱之一。如何操纵和构建我们世界中极其微小的部分？是的。所以这为您现在所处的世界奠定了基础。

对于您现在所处的世界，对吧？量子计算自然而然地源于“底部还有足够的空间”这一理念。

是的，这是因为不同的物理理论。当然，与微观世界极其相关的一种是量子物理学。因此，如果我们要了解物质在原子尺度上的行为、电子结构以及相互作用以及材料层面发生的事情，就必须了解量子物理学世界中正在发生的事情。对于那些

不是技术背景的人来说，您能给我一个关于量子计算的最简单的定义吗？我们都习惯于使用计算机。我们每天使用的计算机和智能手机的基础是位或二进制数字的概念。

有趣的是，这种对世界所有复杂性的迷恋，我们可以用0和1的模式来重用它，可以追溯到生命存在的年代。但在2040年代，

在20世纪40年代和50年代，克劳德·香农，他是计算领域的一位伟大领导者，告诉我们，我们可以通过将世界上所有复杂性和信息映射到0和1的字符串来创建这些极其复杂的通信和计算模式。计算机是能够非常高效地操纵0和1的机器。因此，在量子计算中，它实际上重新审视了这一理念

事实证明，计算最基本的构建块不是0和1，不是位，而是称为量子位的量子比特。在其核心，它将信息的概念与物理的概念融合在一起。因此，量子计算机所做的是操纵信息，利用量子物理定律进行简单的不可能进行的计算。

如果您只使用二进制数字，即0和1，这是一种更丰富的信息表示和操纵方式，它通过利用量子力学的特性来完成基本上不可能完成的事情。是的。你会说……

你现在可以解决那些机械上不可能解决的问题。那是什么？你能说明这两种计算方式的容量差异吗？量子计算和传统计算之间有多大的差距？在其全部潜力中，差距是指数级的。让我解释一下我的意思。如果你想模拟

比如说，为了非常实际起见，你想为电动汽车制造更好的电池技术。所以这些都是基于锂化学的。如果你想，比如说，制造一个更耐用、更安全或充电速度更快的电池。所以现在你面前有一个材料科学问题。

你可以做的是浏览元素周期表，看看不同的元素，并弄清楚你将如何将它们组合起来创造出具有你喜欢的特性的材料。好的，你该如何去做呢？一种方法是凭经验去做。试试看。自古以来，人类一直在这样做，对吧？组合元素，看看效果如何。

另一种方法论方法是，如果你有一个关于事物如何运作的理论，你可以尝试长期解决这个问题，看看你是否可以找到问题的封闭形式解。随着计算机的出现，第三个角度是你可以模拟它，对吧？你可以用计算机来模拟原子的行为，并使用这些方程来尝试进行计算，看看特性会是什么。问题是什么？

问题是，无论我们今天使用多么大的计算机，我们必须计算的变量数量都与这些元素中存在的电子和电子轨道数大致相关。因此，我们制造的材料越复杂，我们就必须计算这些电子之间的相互作用越多。

而这个数字呈指数级增长。很快，我们就需要一台拥有比宇宙中原子数量还多的组件的计算机。所以这是不切实际的。那么我们该怎么办呢？我们对事物进行近似。当我们进行近似时，我们得不到正确的答案。所以我们陷入了这种进步速度受阻的循环中。量子计算的有趣之处在于，对于模拟这类问题，

与其指数级增长，即我们添加的电子越多，计算量就越大，现在这种关系更像是线性的，这意味着我只需要大约再增加一个量子位来模拟另一个电子。

因此，即使我有一个复杂的分子，我需要进行几十个或几百个轨道计算，我也只需要一台拥有几十个或几百个量子位的机器，而不是一台拥有10万亿个晶体管的经典机器，对吧，我们不知道如何制造这种机器。

哦，我明白了。所以它不是我们一直在使用的计算机的扩展或衍生品。它是一种全新的计算机类别。完全正确。这就是如此有趣的地方。所以会有经典计算和量子计算。这就是它的重要性所在，对吧？你表达得非常好，这不仅仅是另一种进化，而是我们实际上没有将当前信息计算模型的任何假设元素视为神圣不可侵犯的，对吧？甚至位，对吧？

在量子信息的世界观中幸存下来，对吧？必须重新审视其基础。那么我们现在处于什么阶段呢？我们离拥有量子计算机还有多远？实际上，你描述了试图弄清楚如何制造更好的电池的任务。你认为我们什么时候才能将量子计算机用于这样的任务？

我们已经制造出了量子计算机。实际上，IBM是世界上第一家在2016年制造出小型量子计算机并使其普遍可用。所以答案的第一部分就像我们已经拥有量子计算机一样。所以你可以学习如何编程它们。你可以开始绘制关于如何做到这一点的问题。我们面临的挑战是很难制造这些机器。所以我们还没有跨越。

它们可以做一些我们的经典机器无法做的事情。所以我们现在必须关注这个交叉点何时会发生。这就是信息计算的这一前沿，很可能在未来几年内就会发生。然后这将开启一个全新的机遇空间。是的。

你之前说过，我们现在正处于机器出错的阶段。目前困难的根源是什么？是的，蒂姆，你可以制造出这些具有特殊属性的机器，以独特的方式表示信息，这与经典机器相比赋予它们指数级的强大功能。

这些机器容易出错，但有一种理论和一种方法可以实现纠错技术，这将使我们能够无限期地进行计算，并且错误水平极低，因此它具有实际价值。

但是实现这种大型机器仍然是一段漫长的旅程，需要进行大量的科学和工程突破。但我们知道，它在理论上是可靠的、可能的，并且我们在实现这一目标方面取得了非常显著的进展。这就是为什么这是一项前所未有的探索。但这绝对是可能的。

是的，是的。你从电动汽车电池的例子开始。再举一个行业或问题的例子，量子计算机可以很好地解决这个问题。

量子计算将在三个类别中发挥作用。模拟自然、数学世界、对机器学习和其他问题至关重要的线性代数，以及搜索和图的世界以及你可以用它们做的事情。但我想要举一个关于量子计算后果的非常著名的例子，那就是它对网络安全和整体安全的一些影响。

这来自于一个非常非常著名的算法，它在20世纪90年代重新激发了量子领域的活力，称为肖尔算法。它来自彼得·肖尔，他当时在贝尔实验室，现在是麻省理工学院的教授。他发表了一个算法

它解决了一个与因式分解有关的问题。所以基本上问题是，如果你取两个素数，比如说很大的素数，并将这两个素数相乘，得到它们的乘积，即这两个数的乘积。如果进行乘法很容易，任何人都可以做到，对吧？这只是将两个数字相乘。但如果我给你乘积……

我问你，你能告诉我，给定这个数字，构成这个乘积的两个素数是什么吗？事实证明，这在计算上非常非常昂贵。在他的算法中，他证明了，如果你有一个足够大的量子计算机，你就可以有效地做到这一点。你会说，好吧，这为什么重要呢？好吧，事实证明这很重要，因为这就是我们今天进行加密的方式。

以及我们如何保护所有形式的通信和金融系统以及其他一切，其中你的私钥是你的素数。我会拥有另一个私钥，这是我的素数。这两个数字是秘密的。当我们把它们相乘时，这就是我们在互联网上共享的公钥等等，协议。每个人都能看到我们的公钥，但他们无法计算出我们的私钥。但是如果你有一个足够大的量子计算机，现在你可以了。

因此，世界上的加密协议需要改变，以防止未来的量子计算机进行解密。这不是量子计算机的错，而是一个后果的例子。我们在世界上建立了各种各样的假设，关于哪些问题在数学上容易解决，哪些问题难以解决。这项技术将改变这个等式。是的，是的。当你在谈论的时候，我一直在想

我当时想象的是一个有前景的新药的临床试验世界，现在进行临床试验的方式基本上与100年前一样。你把它放入人体，观察实验组和对照组之间的差异。这是因为模拟药物与非常非常不同的药物的相互作用的任务

人类太复杂了。这是将来我们可能能够模拟药物试验的那种事情吗？是的，这些进步的机会在于加速发现。从发明到实现能力的时间，可以非常显著地缩短，也许是时间的10倍或成本的10倍。

所以，是的，你完全正确，我们提高实验能力的唯一途径，能够确定并压缩我们能够做到这一点的效率，就是对我们需要测试多少进行更复杂的处理。

而权衡，你可以平衡的事情是，如果我可以计算基本上进行虚拟实验，但要达到所需的精度水平和我们在现实世界中看到的保真度水平，那么这是一个净收益。事实上，这将成为量子计算的主要用途和应用向量之一。我当时在想mRNA新冠疫苗，它

是用可以想象到的最尖端的科学构思和开发的，然后使用最不尖端的科学进行测试。你从这项21世纪基因生物医学的令人眼花缭乱的壮举开始，然后你费力地召集人们。

把他们带进来，给他们注射，问他们问题，让他们填写表格。我的意思是，就像，这也是一个例子。你刚才提到了当我们将这项新技术与现有技术结合起来时会发生什么。在这个假设的情况下，这是一个组合。你正在采取这种

全新的生物医学领域，并将其与彻底改变医学临床方面的方法结合起来。这两个系统结合起来，会在你的结果中产生一种指数级的变化。

是的。而这正是我们人类一直以来都在努力的部分，对吧？因为，你知道，时间对我们来说是线性发展的，技术以指数形式存在的事实就是一个例子。但我们也看到了指数级增长。我认为人们对指数级增长的理解越来越好，在这个悲惨的例子中，在流行病的背景下，指数级增长的力量。

但这些指数级增长存在于我们的世界和宇宙中，并且通过技术，你可以得到这些技术的组合，使你能够创造它们

这既是巨大机遇的来源，也是与治理有关的方面，我们必须足够聪明，才能正确地引导它们。但你是对的。我的意思是，这是你提出的关于mRNA实验能力的一个很好的例子。有趣的是，

这些想法的更理论上的统一是，mRNA技术再次基于生物学是信息这一理念。

如果我们能够，在这种情况下，解码，就像在这种情况下涉及病毒的基因测序一样，并从中找出我需要带回你的免疫系统才能有效对抗它的代码部分，这是一种关于能够读取信息、处理信息、将其发送回你，而你本身就是计算机，对吧，有了这个新的程序来处理它的生物学。所以，

带来这方面的信息，关于我们计算它的效率，你如何进行临床试验，所有这些方面都是拥有更多掌控我们环境的机会。是的。我能问你一个私人问题吗？如果你回顾技术史，每隔一段时间，就会有一些人处于这些神奇的时刻，他们意识到他们正在从事的工作将极大地改变他们所生活的这个世界。

你可以想象一下在爱迪生的实验室工作的人，或者在1943年在沙漠中进行曼哈顿计划的人。或者，你知道，我们都可以认出你处于那个位置。

你知道，我从心底里相信这一点。而且我确实，就像，我有这种感觉。团队也有这种感觉，我们组建了一个世界上最好的团队，它正在设计、想象和创造这些量子计算机。我们毫不怀疑，这项任务虽然困难，

它具有这种潜力。这是那些能够回答用技术可以做什么的问题的事情之一。这将是那些在信息和计算以及它的意义方面肯定会被载入史册的事情之一。

我认为这给我们带来了巨大的能量，对吧？因为当我们每天来上班时，当我们看到我们正在取得的进步时，这种感觉是绝对处于最前沿，团队每天取得的进步都是知识的实际边界，

以及该领域的可能性。这感觉就像魔法一样，对吧？无论是我们的成功还是我们在前进过程中面临的挑战，都充满了这种激情，说，伙计，但这确实是人类的前沿。而且，你知道，我们都在一起努力，尽我们所知地去做。

让我们来探讨一下这个想法，即结合这些不同的计算形式的潜力。再举一些关于组合看起来像什么的更实际的例子。如果我们要将它们放在正确的背景下，量子和人工智能等技术正在发生什么，我喜欢说它们需要适应一种方法的背景。而我们最热衷的方法并不是一种新方法。它是一种科学方法。

我们的论点是，我们应该扩大科学方法的范围。对于我们面临的最重要的问题，让我们以全球变暖或抗击疫情为例，加速发现速度非常重要，对吧？时间的这个方面。所以问题来了。这些计算方面的进步如何才能加速科学方法？

所以让我们剥开一层。如果我们非常非常简单地看待科学方法，那么科学方法的背后是什么？我们会说，这是从过去学习的行为。所以你必须了解并利用已经积累的知识。这通常以文件和书籍等形式存在。然后你需要能够生成可以被验证或证伪的假设。你必须进行实验，然后你必须与一个社区分享

以获得反馈，并再次循环。你会说，这些技术如何帮助你？先从第一个开始。

从过去搜索和学习。因此，人工智能，以自然语言处理的形式，以能够处理文档并构建巨大的知识图谱来搜索已经存在的知识的形式，正在极大地帮助我们。我的意思是，我们每天都在生活中通过，你知道，像网络上信息的搜索能力一样生活。但作为科学家，你

如果你能极大地增强阅读科学文献并了解其联系的能力，并帮助你作为一名科学家快速获取信息，你就可以做到这一点。这就是人工智能用于搜索的一种用途。然后你进入下一步，生成假设。好吧，要生成假设，人工智能领域有一个美丽的新领域，称为生成模型。

我们可能对在人工智能中使用神经网络进行分类任务更熟悉一些，对吧？如果我给你看图像，你给我标签，对吧？说，好吧，这是一辆黄色的汽车，一辆红色的汽车，等等，它用神经网络完成。

也许人们不太熟悉现在使用这些神经网络进行分类方面的生成。所以我会给你，你知道，我说，嘿，给我设计一把看起来像鳄梨的椅子，对吧？系统可以自动给你提供成千上万种不同的设计，等等，对吧？

所以现在你可以使用这种生成能力来想象新的分子，回到我们关于化学和锂化学的想法。所以我有一些我想要的特性。给我一些可能符合这个标准的分子。

如果我的人工智能创建了这些生成模型，我想验证它们是否按预期工作。所以现在我可以在未来使用量子计算机来判断它们是否像他们所说的那样工作，因为我正在模拟化学模型。所以现在我正在结合人工智能、量子和模拟来更好地做到这一点。然后下一步是，好吧，让我们在实践中实现它。让我们现在进行实验。

所以我可以让人工智能引导的机器人进行化学合成，以优化创建分子的合成路线和编程步骤等等。所以我想说的是，采用我们知道有效的方法，即科学方法。

把它想象成一种方法，然后问问自己，我们正在创建的技术循环如何与科学家和人类一起增强和改进它。我认为这将具有革命性的潜力。因为，我将以它所产生的差异来结束这个想法。你提到了mRNA。拥有能够将疫苗的平均发现时间从14年缩短到不到一年的工具对我们来说有多大的不同。

想想这会有什么影响。好吧，在未来的流行病中，在气候变化中，我们将如何压缩发现时间？这将是科学方法与计算（包括量子和人工智能）相结合的力量。最后一个快速问题。听起来，做量子计算不可能悲观。

我喜欢这个。所以可能是真的，你知道，因为当你面临如此多的挑战和如此多的困难时，需要某种类型的人才能有勇气克服它们。

但是当你了解到这个理论非常可靠和正确时，它就会结合起来。事实上，我们还没有能够实现允许表达理论的技术……

本身就是一个能量来源，对吧？事实上，如果你想成为这项技术的最前沿，你就不能悲观。而且它的影响对一些最根本的问题来说也是如此深刻，这是这项技术所需的另一种乐观主义来源。是的。这太吸引人了。非常感谢您。我真的很喜欢这个，吉尔博士。非常感谢您。

再次感谢达里奥·吉尔博士对量子计算未来的见解。看看新旧技术的融合如何彻底改变我们的生活和沟通方式，这将是一件非常有趣的事情。IBM的《智慧对话》由艾米丽·罗斯塔克制作，卡莉·米格里奥里和凯瑟琳·吉劳杜克斯参与制作。由卡伦·沙克吉编辑。

马丁·冈萨雷斯负责工程。杰森·甘布雷尔混音和母带处理。格拉马斯科普作曲。特别感谢莫莉·索查、安迪·凯利、米娅·拉贝尔、雅各布·魏斯伯格、海达·费恩、埃里克·桑德勒和玛吉·泰勒，以及8 Bar和IBM的团队。IBM的《智慧对话》是由普希金工业公司和iHeart Media联合制作的。您可以在ibm.com/smarttalks上找到更多剧集。

您可以在iHeartRadio应用程序、Apple Podcasts或您喜欢收听的地方找到更多普希金播客。我是马尔科姆·格拉德威尔。下次再见。

您好，您好。我是马尔科姆·格拉德威尔。我想告诉您普希金工业公司正在推出的一个关于1936年奥运会的新系列节目。阿道夫·希特勒的奥运会。法西斯主义、反犹太主义、种族主义、崇高的奥运理想、卑鄙的自私自利、赤裸裸的野心、幻想、妄想，所有这些都在通往历史上最具争议的奥运会的漫长而充满争议的筹备过程中发生了碰撞。德国人上演了一场宣传秀，而美国也对此表示赞同。为什么？

本季的《修正主义历史》讲述的是奥运会背后的故事。您可以在任何收听播客的地方收听本季的《修正主义历史》。如果您想在节目公开发布之前收听，请在Apple Podcasts或pushkin.fm/plus上订阅Pushkin Plus。