量子问题：你永远无法真正知道未来

人们已经争论了十多年，量子计算机是否对比特币网络构成现实威胁。这个话题在我第一次发现比特币时，13年前就已经是一个严肃的讨论。

自那时以来，无论是在理论还是实际工程方面，都取得了相当大的进展，那时我只是一个笨拙的傻瓜，试图弄清楚这里发生了什么。

自那时以来，已经达成了两个主要里程碑，这在未来十年内实际生产出可行的量子计算机的可能性上产生了实质性差异。这并不意味着它将达到普及的程度，甚至对于拥有大量资本的人来说也不一定容易获得。

但在不久的将来，确实有可能会生产出一些可行的机器。

错误修正的改进

第一个主要改进是在错误修正方面。为了考虑在这种微小尺度下工作的固有噪声，获得在实践中有用的逻辑量子比特需要使用多个冗余的物理量子比特。

之前的最先进方法是表面码，这是一种将多个物理量子比特捆绑在一个网格中，并使用其中一些作为检查量子比特，定期“检查”它们的邻居，以确保超位置中没有发生内部错误（而不破坏超位置）。每个网格的空位需要用检查量子比特填充。

这种检查量子比特的要求产生了一个额外的开销，总体上接近每个逻辑量子比特需要1000个物理量子比特，而在规模上会变得糟糕，因为检查量子比特只能检查紧挨着它们的量子比特。因此，每组量子比特需要在等距间隔中有检查量子比特。

量子低密度奇偶校验（qLDPC）码消除了这一瓶颈，允许检查量子比特在较大距离上检查其他量子比特（通过交织的痕迹在芯片部分之间通信，或通过物理移动原子，如中性原子设计）。这使得产生可靠逻辑量子比特所需的物理量子比特数量减少了10倍。

这不是小事。虽然它可能不是一个完全功能的机器在提高效率方面取得进展，但在支撑完全功能量子计算机生产的工程过程中确实实现了实质性的效率提升。

基础证明的进展

第二个进展与一个更基本的问题有关，即增加更多物理量子比特是否会导致系统整体噪声的减少，而不是增加。这在目前仍然是理论，必须记住的是，到目前为止，从未有完全功能的量子计算机能够完成经典计算机无法完成的计算。

谷歌使用他们的Sycamore（后来是Willow）芯片进行了一项实验，以实验性地验证增加更多物理量子比特的效果。要明确的是，这不是执行计算的演示，而仅仅是演示在内存中存储信息而不衰减。

他们通过使用由17个物理量子比特、49个物理量子比特和101个物理量子比特组成的逻辑量子比特，展示了逻辑错误率（数据损坏的频率）随着物理量子比特数量的增加而减少。这个测试通过了一个关键阈值，即由独立物理量子比特创建的逻辑量子比特的相干性保持时间超过了其组成的任何单个物理量子比特。

再次强调，这并不是跳跃到一个完全功能的量子计算机执行经典机器无法完成的计算，但这是证明量子计算机基本假设之一的实质性进展。

人工智能

这些并不是我们在这个问题空间中找到更好解决方案的唯一方面。人工智能已成为这些系统中的一个重要组成部分。它被用于实际读取和解码来自量子计算机的信息，这是在大规模实际使用中一个重要的瓶颈。

人工智能还被用于开发针对这些类型机器的新量子算法，考虑到最近人工智能帮助解决（甚至反驳现有猜想）数学领域重大问题的情况，考虑到人工智能带来的重大突破并不是那么疯狂。

它们也被用于实际设计使用不同架构构建的物理量子电路。这实际上是一个非常复杂的问题，找到在物理空间中布置量子门的最佳方式，以最小化量子级别的噪声，而不引入过多的空白空间，从而导致延迟、低效和其他问题。

这是一个非常可能会加速解决必要基础问题的因素。

前景展望

最终，在我看来，这归结为一个问题：增加更多物理量子比特减少噪声的假设在计算和主动操纵量子信息时是否成立。

如果这个假设成立，并且在不久的将来没有被实验性地推翻，那么我认为在未来十年内生产出可行的量子计算机的可能性是非常现实的。

在这个问题上投入了大量资源，在解决问题的各个方面取得了显著（但不压倒性的）进展，如果从根本上有办法做到某件事，人类通常会找到解决方案。

我并不是说现在是恐慌的时候，但也不要低估这种可能性。