去年三月，阿裡巴巴宣布啟動“NASA”計劃，說要組建獨立的研發部門，為服務20億人的新經濟體儲備核心科技，解決10年、20後的困難。量子計算就被阿裡視為能“解決20年後計算資源稀缺的秘密武器”，将應用于目前無法處理的重大科技難題上，其中包括通用人工智能的市場化、癌症的治療計劃等等。
今天我們就來聊一聊關于量子計算，全程燒腦幹貨！
任何科技的發展總結起來，都是人才的競争。這似乎是永恒不變的真理。當然量子計算領域也是如此。
量子計算大牛施堯耘加入阿裡雲，擔任阿裡雲技術首席科學家。他在接受采訪時坦然說：目前量子計算領域有一個非常尴尬的處境：人才短缺。既懂量子，又善程式設計，兩者兼顧的鳳毛麟角。對于對黑科技感興趣的程式員，這或許是一個機會！
或許，很多人壓根不知道什麼是量子計算。如果要介紹量子計算，就必須要先介紹量子計算的“爸爸”——量子力學。可能你還是不知道，不過沒關系，馬上你就會知道為什麼你不知道。
量子力學是研究物質世界微觀粒子運動規律的實體學分支，主要研究原子、分子、凝聚态物質，以及原子核和基本粒子的結構、性質的基礎理論，它和相對論一起構成了現代實體學的理論基礎。
前方高能！量子力學打破了我們很多常識性的了解，宏觀世界的生活經驗很多都是表象。比如，你可能認為世界的運作是确定的、可預測的，一個物體不可能同時處于兩個互相沖突的狀态。在微觀世界中，這種表象被量子力學的規律打破了。
量子力學認為，世界的運作并不确定，我們最多隻能預測各種結果出現的機率；一個物體可以同時處于兩個互相沖突的狀态中。簡單的來說，量子力學認為你可以一邊在家裡，一邊在公司。（這才是量子力學真正難以讓人接受的原因，颠覆三觀的理論。）
這個時候，你可能認為這樣颠覆三觀的理論到底有什麼用？現在對于我們人類最直接的用處就是量子計算。
量子計算現在在業界主要兩個應用：一是：模拟量子系統，在材料科學、量子化學、藥物發現等領域人們需要用大量的計算資源來模拟量子系統，量子計算機用來做這樣的計算最自然最直接；
二是：用于幫助現在網際網路公司都需要做的計算，比如機器學習的提速，基于量子硬體的機器學習算法，加速優化算法和提高優化效果等。
量子計算的最直接的産物是量子計算機。量子計算機是一類遵循量子力學規律進行高速數學和邏輯運算、存儲及處理量子資訊的實體裝置。當某個裝置處理和計算的是量子資訊，運作的是量子算法時，它就是量子計算機。量子計算機的概念源于對可逆計算機的研究，研究可逆計算機的目的是為了解決計算機中的能耗問題。
為什麼量子計算機會那麼厲害，它的工作原理到底是什麼？計算機所做的計算，就是操作經典比特。同樣的道理，所謂量子計算機，就是在量子力學允許的範圍内操作量子比特（量子比特暫時沒有明确的定義）。在經典力學中，一個比特的狀态是唯一的，而量子力學允許量子比特是同一時刻兩個狀态的疊加。
量子力學态疊加原理使得量子資訊單元的狀态可以處于多種可能性的疊加狀态，進而導緻量子資訊處理從效率上相比于經典資訊處理具有更大潛力。普通計算機中的2位寄存器在某一個時間僅能存儲4個二進制數（00、01、10、11）中的一個，而量子計算機中的2位量子位（qubit）寄存器可同時存儲這四種狀态的疊加狀态。随着量子比特數目的增加，對于n個量子比特而言，量子資訊可以處于2中可能狀态的疊加，配合量子力學演化的并行性，處理速度要比傳統計算機更快。
上述的解釋可能有些難以了解，并且沒有充分的展現量子計算機的能力。我國量子力學的泰鬥級人物郭光燦對其工作原理的通俗解釋是：量子比特可以制備在兩個邏輯态0和1的想幹疊加态，換句話講，它可以同時存儲0和1。考慮一個N個實體比特的存儲器，若它是經典存儲器，則它隻能存儲2^N個可能資料當中的任一個，若它是量子存儲器，則它可以同時存儲2^N個數，而且随着N的增加，其存儲資訊的能力将指數上升。例如，一個250量子比特的存儲器（由250個原子構成）可能存儲的數達2^250，比現有已知的宇宙中全部原子數目還要多。
在計算機中，由于數學操作可以同時對存儲器中全部的資料進行，是以，量子計算機在實施一次的運算中可以同時對2^N個輸入數進行數學運算。其效果相當于經典計算機要重複實施2^N操作，或者采用2^N個不同處理器實行并行操作。由此可見，量子計算機可以節省大量的運算資源。
好馬配好鞍，量子計算機的新娘是誰？量子計算機巨大的并行計算能力，必須要有量子算法的支援。接下來我們羅列一下實用的量子算法，如果有興趣深入了解，可自行深入學習。
1994年shor發現了第一個量子算法，它可以有效地用來進行大數因子分解。大數因子分解是現在廣泛用于電子銀行（支付寶）、網絡等領域的公開密鑰體系RSA安全性的依據。
1997年Grover發現了另一種量子算法，即量子搜尋算法。這種算法可有效地攻擊密碼體系，經典計算需要1000年破解的密碼，采用Grover算法的量子計算機隻需不到四分鐘的時間。
1998年的量子退火算法，其就是谷歌D-Wave量子計算機的核心算法，這也是為什麼有人稱D-Wave是量子退打火機的原因。量子退火算法已經在超級計算機上模拟過，但是，效果不佳，因為量子退火算法的計算複雜度太高了。
這些科幻技術能投入實用嗎？MIT（麻省理工科技評論）公布了2017年十大突破性技術，實用型量子計算機入選，預計成熟期：4-5年。
實用型量子計算機的技術突破在于它能制造出穩定的量子比特。它的重要意義：在運作人工智能程式以及處理複雜的模拟和規劃問題時，量子計算機的速度可能是傳統計算機的指數倍，而量子計算機甚至能制造出無法破解的密碼。
量子計算機雖然每年都是“十大突破性技術”的奪标大熱門，但每年我們都得出同樣的結論：仍然無法實用。現在，它正在把以前的理論設計變成現實。
從現在起2-5年内，這樣的系統很有可能開始出售。最終，科學家們有望研制出擁有10萬個量子比特的系統。這些系統會制造出精确的分子模型，進而颠覆材料、化學和制藥産業，讓科學家們研制出各種新材料和新藥。
量子計算和 AI 到底是什麼關系？這是我們今天要講的重點。人工智能被視為未來，而且近期在人工智能領域已經取得了不錯的成績，這讓很多人更加堅定了人工智能是未來這句話。
那麼人工智能的能力來源是什麼？現在公認的是三樣：大資料、計算能力、算法。前兩樣是時代發展的産物，大資料是因為網際網路的發展積累的産物，而計算能力是摩爾定律發展的産物。
其實，很多人都應該知道，未來人工智能發展的最大障礙不是資料，不是算法，而是計算能力。特别是對于大資料時代來說，我們今天生産資料的能力和我們處理資料的能力已經嚴重出現了不比對現象。我們需要量子計算機來幫助我們處理未來即将出現的海量資料。另外衆所周知的阿爾法狗，它下一盤圍棋所消耗的能量是人類的幾十萬倍，這一方面是算法上的不足，但是換個角度來看也是計算能力的不足。
另外一個很重要的資訊，對于人工智能發展最大的噩耗：摩爾定律正在失效，中國科學院院士杜江峰認為，摩爾定律最多還能使用10年。并且他舉了一個例子來解釋他的看法：從實體科學基礎上一個電子是不可再分的，不可能擁有從90多納米到60多納米，到40多納米，到30多納米······将來能夠到零點幾納米甚至更小納米的層面。從科學的原理上來講，宏觀問題上，是按照牛頓三大定律主宰的，但到納米層面，牛頓定律不再适用，而會進入一個新的科學，也就是我們經常說的量子力學，描述的基礎就不一樣了。
還有一個問題，就是熱耗散的問題，經典計算機器件，熱耗散不可避免，而且內建度越高，熱耗越嚴重。但對于量子計算機來說，原理上保持可逆計算，沒有熱耗散，它可以在裡面自循環，沒有熱耗散也遵從量子力學規律。
量子計算能夠讓人工智能加速，原來需要一千台機器，或者需要一萬台，現在用量子計算機可能一台就夠了。量子計算機将重新定義什麼才是真正的超級計算能力。同時，量子計算機也将有可能解決人工智能快速發展帶來的能源問題。在量子人工智能這方面，谷歌已經開始建立量子人工智能實驗室。其目的就是用量子計算技術來應對每天産生的海量資料處理，進而優化人工智能。
總結：量子計算機的計算能力将為人工智能發展提供革命性的改變，它能夠指數加速學習能力，輕松應對大資料的挑戰。
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者：虎說八道。