日美加速开发量子计算机，人工智能真要这么拼？

D-Wave的量子计算机“D-Wave 2X”求解“组合优化问题”的速度，最高可达到现有计算机的1亿倍（10的8次方）（本站报道：D-Wave量子计算机“快1亿倍”，美国宇航局和谷歌举行新闻发布会）。在谷歌刚刚发布这个消息之后，追赶D-Wave的日美研究机构于2015年12月10、11日，在位于硅谷的美国斯坦福大学召开了以量子计算机为主题的研讨会“New-Generation Computers: Quantum Annealing and Coherent Computing”（照片1）。

照片1：在斯坦福大学举办的研讨会的现场

日美向D-Wave发起追击

两国政府各自投入数十亿日元的国家经费，都在研发与D-Wave一样能够高速求解“组合优化问题”的量子计算机（图1）。日本方面是日本内阁府推动的“革新性研究开发推进计划（ImPACT）”中的“利用量子网络连接量子人工脑的先进知识社会基础的实现”项目（以下简称量子人工脑项目），美国方面是美国国家情报总监办公室推动的“情报先进研究项目活动（IARPA）”中的“Quantum Enhanced Optimization（QEO）”项目（以下简称IARPA QEO项目）。

图1：量子计算机的方式与主要开发组织

量子计算机是利用“量子力学”原理进行运算的计算机，被视作计算速度远超现有计算机的“梦幻设备”，从上世纪90年代开始，世界各国就开始开发“量子门方式”的量子计算机。但人们一直认为，“量子门方式”的实现是几十年以后的事情。

然而在2011年，加拿大的D-Wave Systems公司成功使量子计算机投入商用，该公司的量子计算机采用的是基于东京工业大学的西森秀稔教授和门胁正史提出的“量子退火”理论的“量子退火方式”。2013年5月，NASA和谷歌成立了“Quantum Artificial Intelligence Lab”（QuAIL，量子人工智能研究所），引进D-Wave的量子计算机，开始验证其“是否真的采用了量子力学原理”、“能否实际进行计算”。以此为契机，日本和美国加快了非量子门方式的量子计算机的开发速度。

这次在斯坦福大学召开的研讨会上，除了参与量子人工脑项目和IARPA QEO项目的研究者之外，谷歌、NASA、南加州大学等已经开始使用D-Wave的量子计算机的机构也派出研究者，介绍了自己开展的研究。

量子计算机可能成为人工智能的“撒手锏”

在介绍各项研究之前，首先来讲解一下D-Wave的量子计算机为什么受到关注，日美两国政府为什么要追赶D-Wave。

量子退火方式的量子计算机之所以受到关注，是因为这种计算机能够高速求解“组合优化问题”，而这正是人工智能开发中必不可少的“机器学习”、“深度学习”的计算处理的本质形态。

在此次研讨会上，引进了D-Wave的量子计算机的“NASA Ames Research Center”的研究员Eleanor Rieffel透露，NASA正在研究能否将D-Wave的量子计算机应用于深度学习，具体用途包括图像识别的人工智能、机器人控制的人工智能等。

深度学习是使用模仿大脑机制的“深层神经网络”系统的机器学习。NASA正在研究能否将D-Wave的量子计算机应用于名为“玻耳兹曼机（Boltzmann Machine）”的神经网络的组合优化处理（相关英文论文）。

深度学习相关国际学会也探讨量子计算机

谷歌与美国洛克希德·马丁公司（Lockheed Martin）在12月7日～12日于加拿大蒙特利尔举办的深度学习相关国际学会“NIPS（Neural Information Processing Systems） 2015”上，发表了关于量子退火在深度学习中应用的演讲。该学会此次设置了讨论量子计算机与机器学习的研讨会“Quantum Machine Learning”，两家公司在该研讨会上发表了演讲。

使用现有计算机求解机器学习的组合优化问题需要非常长的时间。因此目前只能用来求出低精度的“近似解”，而不是真正的正确答案，即“精确解”。

如果能够使用量子计算机得到组合优化问题的“精确解”，或是比过去精度更高的近似解，或许就能实现更聪明的人工智能。出于这样的想法，很多机构在竞相开发能够求解组合优化问题的量子计算机。[page]

以D-Wave改良版为目标的IARPA QEO项目

参加IARPA QEO项目的麻省理工学院（MIT）“林肯实验室（Lincoln Laboratory）”的Will Oliver教授（照片2）介绍说，IARPA QEO项目正在通过5年计划开发对D-Wave的“弱点”进行改进了的量子退火方式的量子计算机。

照片2：麻省理工学院（MIT）“林肯实验室”的Will Oliver教授

开发的重点大致有两个。一是改进能够在“重合状态”下保持0和1信息的“量子位”的性能，使其优于D-Wave。D-Wave使用超导电路实现量子位，IARPA QEO项目也将采用超导电路。

研究表明，对于量子退火方式的量子计算机，量子位上0和1在“重合状态”下同时存在的“相干时间”越长，得出的计算结果越精确。其原因是，相干时间越短，组合优化问题的解不是“精确解”的概率就越高。

第二个重点是消除D-Wave的量子计算机存在的“Chimera Graph”，即量子位与量子位相互连接方面的弱点。

D-Wave的量子计算机会通过连接量子位，构建模拟特殊磁性体（磁铁）“自旋玻璃（spin glass）”的“三维伊辛模型”。在求解优化问题的时候，要使三维伊辛模型的形状与求解问题的形状匹配，实际诱发“量子力学退火现象（量子退火）”。发生量子退火之后的量子位的数值，即为所求问题的解。

谷歌只是发现了D-Wave能高速求解的问题

按照通常的情况，为了自由构建三维伊辛模型的形状，所有的量子位最好相互连接。而D-Wave量子计算机是只有部分量子位相互连接的“Chimera Graph”形状。量子退火的提出者、东工大的西森教授说：“Chimera Graph是制约D-Wave的量子计算机性能发挥的一个原因。”

西森教授说：“谷歌虽然宣布D-Wave 2X求解组合优化问题的速度是现有计算机的1亿倍，但并不是所有的组合优化问题都能高速求解。谷歌只是想办法制作出了适合利用D-Wave的Chimera Graph求解的组合优化问题。”

IARPA QEO项目计划通过采用三维结构的超导电路，解决量子位连接性方面的问题。计划在5年计划的最后一年，完成具有100个量子位的量子计算机。

由于D-Wave的最新型号D-Wave 2X具有1000多个量子位，因此，IARPA QEO项目想要达到的量子位的数量远远少于D-Wave。但D-Wave量子计算机受到相干时间短和Chimera Graph问题的影响，估计发挥不出与量子位数量相符的性能。由此可见，IARPA QEO项目不只是追求量子位的数量，还追求质量方面的改善。

日本的项目剑指“人工脑”的实现

日本的量子人工脑项目，由曾在日本国立信息学研究所（NII）和斯坦福大学从事量子计算机研究的山本喜久担任项目经理（PM）（照片3）。山本从2015年开始专职担任量子人工脑项目的PM。

照片3：“利用量子网络连接量子人工脑的先进知识社会基础的实现”项目的项目经理山本喜久

量子人工脑项目的目标是使山本在NII开发的激光网络方式的量子计算机实现进一步发展。

制作“玻耳兹曼机”和“海森堡模型”

激光网络方式也是像D-Wave一样构建三维伊辛模型，通过使模型发生量子力学物理现象来求解组合优化问题。与D-Wave和IARPA QEO项目使用超导电路不同，激光网络方式使用的是“简并参量振荡器”和“半导体激光”。

而且，量子人工脑项目除了三维伊辛模型之外，还要构建XY模型（玻耳兹曼机）”和“海森堡模型”等其他模型。通过使用XY模型和海森堡模型，有望解决与三维伊辛模型适合解决的问题不同种类的组合优化问题。

三维伊辛模型原本是物理学家为破解自旋玻璃的原理而构建出的理论模型（数学模型）。实际构建出原先只是理论存在的模型，使用模型进行计算，这是D-Wave的量子计算机实现的划时代的突破。

除了三维伊辛模型之外，物理学家还曾经尝试建立许多数学模型来破解物理现象，其中就包括“XY模型（玻耳兹曼机）”和“海森堡模型”。量子人工脑项目将使用D-Wave尚未构建的模型，进行其他种类的计算。

例如，玻耳兹曼机对脑神经回路的工作机制进行了模型化。按照量子人工脑的基本思路，通过可使量子力学现象发挥作用的器件，构建与脑神经回路的工作机制相同的模型，在模型中产生物理现象，应该可以得到与脑神经回路相同的计算结果。

山本在介绍量子人工脑项目的发展方向时表示：“量子人工脑项目是探索适合不同问题的物理系统，并将物理系统作为特定用途的计算机使用的一项举措。”

IARPA还投资了IBM的量子门方式量子计算机

除政府外，民营企业也在开发量子计算机。谷歌除了引进D-Wave的量子计算机之外，也在开发自己的量子计算机。2014年9月，该公司聘请了超导电路量子位的研究者、美国加州大学圣塔芭芭拉分校的John Martinis教授（本站报道：谷歌开始独自开发量子计算机）。谷歌准备为量子门、量子退火两种方式，都采用Martinis教授开发的量子位。

IBM于2015年12月8日宣布，关于量子计算机的研发，已与IARPA的“Logical Qubits（LogiQ）”计划签订多年协议，享受开发补贴。IARPA向量子退火方式和量子门方式两种方式投资。微软也在推进量子门方式的开发。据称，量子门方式的量子计算机与传统计算机相比，能够高速求解“因数分解”问题。

美国洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Lab: National Security Science）在宣布引进D-Wave 2X时，提出的一个理由是“摩尔法则”将会终结（本站报道：美国洛斯阿拉莫斯国家实验室决定引进量子计算机“D-Wave 2X”）。现有的计算机遵循集成电路的晶体管数量每两年翻一番的摩尔法则，性能稳步攀升。在摩尔法则即将终结的今天，作为取代现有计算机的新生力量，量子计算机的研发正在加速推进。