我在上文《量子计算有多神奇（上）》的最后，提及了量子计算的“神奇”。

文章发出后有读者问，量子叠加态不都是概率的吗？那么一次操作的结果又怎能保证代表性呢？

好问题！这也正是迄今为止，为何量子计算还只能解决特定问题的主因之一。

不过在回复上述问题之前，先“纠正”一下上文中把我们目前使用的计算机，统一称为“传统”，其实有时使用“通用”计算机更为精准。

这样说吧，通用计算机好似我们的一双手，既能工作又能娱乐，而量子原型机则犹如一把菜刀，即使削铁如泥，也只能切菜而已。如“九章”光量子计算原型机，目前就只能“高斯玻色采样”，做其他事情暂时还不行。而通用计算机却像字面的意思，任何事情“通通”都能做；而迄今为止，量子计算原型机只能根据工作原理完成单一任务。

谈到这儿，我们再从量子计算机的缘起开始，回顾一下几个标志性的历史事件。

最早关于量子计算的设想，由物理大师费曼在1982年提出建议，用它去模拟量子力学的过程。

1985年，英国物理学家德意奇提出量子图灵机的概念，指出通用计算机能够实现的计算功能在量子模型下也能实现，奠定了量子计算机的基础。

1992年，德意奇和澳大利亚数学家乔萨给出了第一个量子算法，在他们提出的特定问题中，在精确求解的前提下，量子计算相对于经典计算具有指数的加速。

1993年，科学家伯恩斯坦、瓦济拉尼和西蒙提出以他们名字命名的量子算法，这些算法都表明量子计算在解决某些问题上，具有经典计算难以比拟的优势。

比如，哪怕只有一个量子比特，就可以生成真正的随机数（random number），但这是传统计算机还根本做不了的。迄今，通用计算机产生所谓的“随机数”，其实都不是真的随机数，而只是使用数学算法来产生的“伪随机数”［生成太多的话，还会被人抓到模式（pattern），从而倒过来破解所使用的算法］。而量子力学里面的随机是真正的随机，具有绝对的不可预测性。也就是说，量子计算机产生随机数的过程，就是在模拟量子力学的过程。

然而，单靠模拟量子力学过程，很难获得经济上的收益，量子计算机必须做人们很想做、而通用计算机又很难做到的事情，科研投资经费才可能不断地投入。

到了1994 年，麻省理工学院的数学家彼得·秀尔发明了一个算法，用量子计算机分解质因数，被称作“秀尔算法（Shor's algorithm）”，它比通用计算机最快的传统算法要快得多！传统算法使用了一个非常聪明的办法，让可能的质因数一层层地筛选出来；而秀尔算法则是同时尝试所有可能的质因数。其中，错误的答案在这个量子力学体系中会发生相消干涉，自动给你留下正确的答案！

真是江山代有才人出！1996年，计算机科学家洛夫·格罗弗又提出了“格罗弗算法”，能以很高的概率，从一大堆可能的输入值中快速找到能得到特定输出值的那个解；通用计算机面对这个问题只能把那些输入值一个一个地比试，而量子计算机却可以一起试算。

从此，科学家开始严肃地对待量子计算了，因为这些算法意味着量子计算机可以运用比通用计算机快得多的方式，来破解现行的加密系统，比如现在最流行的 RSA公共密钥体系（在下篇文章中，我将谈一下量子通信中最关键的密钥问题）。很显然，如此优秀的量子计算机肯定有用，人类还需要不断地探索。

目前，从设计上而言，业内有两大量子计算机派别：

一派是以谷歌、IBM、英特尔为代表的固态器件派，它们用超导或者离子阱技术制作量子，这一派暂时为主流，全球大约80%的量子计算机是这个路线的；

另一派就是以中科大、麻省理工（MIT）为代表的光学器件派，它们以光作为量子，“九章”光量子计算原型机就是其中的佼佼者。

最后小结一下：

由多少个量子纠缠态组成，决定了一台量子计算机的水平高低。“九章”中处于纠缠态的光量子达到了76个，比谷歌的“悬铃木”多了23比特，自然受人瞩目；

今天所有的量子计算机都还处于科学研究阶段，量子计算机的通用化，至少还需要30-50年的时间；

量子计算还因为有个退相干的问题，出错太容易了，像谷歌在之前的一次演示中，最后的结果中只有 1% 是有用的信号，其余 99% 都是噪声，这样的信噪比对通用计算机是不可想象的；

但是无论如何，量子计算机是前景无量的，它必将是21世纪最重要的科学发现，一定要“下好先手棋”。

总之，跟爱因斯坦、玻尔那一代先辈相比，我们已经幸运地看到了量子力学后来的进展——而我们还需要再幸运一点，才能看见带有“量子”这两个字的产品真正改变世界！

（中）  

（作者系加拿大某国际财团风险管理资深顾问，科幻作家）