量子計算機重塑人類未來(上)

1.瞬移

對于我們來說，理解量子力學的基本規律或屬性并非易事，如量子疊加態，即一個量子系統可以處在不同的疊加態，著名的思想實驗“薛定諤的貓”就形象地將這種狀態表述為“一只貓可以同時既是活的又是死的”。量子力學中另一個重要概念是量子糾纏，它是指兩個微觀粒子處于糾纏態，不論它們的距離有多遠，對其中一個粒子的狀態做任何改變，另一個會立刻感受到，并做相應改變。因此，從理論上說，可以根據量子的糾纏特性實現任意距離的旅行。不過，如果人需要通過量子糾纏態的形式實現瞬移，那么這個人可能要處于既是“死”又是“活”的狀態。目前死亡依然是很多文化的禁忌，醫學上也不存在一個既是死的又是活著的人。但在量子的世界，每個人都有望成為“孫悟空”，不僅不懼生死，也能去任何地方旅行。

當然，目前我們對生死的認知基本上延續了過去數千年的生老病死觀。根據神經生物學家大衛·伊戈曼對人腦工作原理的理解，在未來或能自由下載或上傳我們的感知（包括任何情感、知識等）到任何一臺服務器，那么人類的延續或能徹底脫離肉身，變成電子或量子態的形式。若果真如此，人類的生死觀將會被徹底改變，瞬移將會變成我們日常的一部分，就像孫悟空，一個筋斗云飛出十萬八千里。民間有句俗語：“光腳的不怕穿鞋的，不要命的不怕光腳的?！碑斠粋€人為了做成某事可以不要命，那么不管這件事有多難達成，最終也不會有太差的結果。英國詩人迪倫·托馬斯也有一句類似的名言“死亡也并非是所向披靡”，或許唯有如此，人類才能實現瞬移。

2.量子藥物設計

前段時間，美國麻省理工學院的科學家用深度學習模型發現了新型抗生素分子—halicin。halicin可以對抗多種細菌，展現了前所未有的廣譜抗菌能力，這是人類首次完全利用人工智能發現的新型抗生素。發現halicin的過程是漫長而復雜的，科學家用到了2335個已知具有抗菌活性的分子，包括大約300種已獲批使用的抗生素和800種從植物、動物和微生物中得到的天然產物，最終通過深度學習模型才篩選出最終結果。這一過程如果能在量子計算機上完成，可能只是一瞬間的事情。

藥物設計面臨的最大挑戰往往是新型病原體的變異速度遠超藥物設計速度，這導致很多正處于研發階段的藥物被迫終止研發。以這次肆虐全球的新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）為例，導致高傳染、高致死的新型冠狀病毒其本質上是一種冠狀病毒科冠狀病毒屬的普通病毒，與2003年導致SARS疫情的病毒差別很小，那么為什么我們不能使用之前的藥物或疫苗來對付它呢？原因是，之前的藥物藥效的發揮都有特定的病毒結合位點，當這些結合位點改變時，藥物將不再起作用。病毒的變異是非常快的，一個蛋白質外殼或DNA/RNA鏈上一個堿基的改變都會使其轉變成新的毒株。以這次的新型冠狀病毒為例，它在短短幾個月的時間內就至少變異出北美洲、亞洲和歐洲三種類型，讓人防不勝防。如果使用量子計算機，我們或能根據病毒在不同人群中的傳播途徑，精準預測它們的變異方向并提前設計出特效藥。

3.量子解密

現在比較火的“量子密碼學”是一門通過量子計算機強大的計算能力進行加密/解密的新興學科。在密碼學領域，著名的RSA加密算法（RSA以三位發明者的姓氏首字母命名）是一種十分可靠的加密技術，只要其密鑰的長度足夠長，用RSA加密的信息曾被認為是不能被破解的。作為一種非對稱加密算法，目前世界上還沒有任何可靠的攻擊RSA算法的方式。但該神話將被量子計算機終結。確實，破解1024位長的RSA算法，傳統的計算機可能需要幾十萬年，而用一臺512個量子比特（qubits）的量子計算機理論上可以做到1秒破解。

隨著密鑰位長的增加，破解難度急速增加。不少計算機科學家認為傳統計算機幾乎不可能破解出大于2048位長的RSA加密內容，而2048位長是RSA加密最常用的基礎形式。但是，谷歌的科學家于2019年發表的一個研究結果顯示，使用量子計算機僅用8小時就破解了2048位長的RSA加密信息，這個運算量對于超級計算機而言則需要80年！

怪不得有人戲稱，我們現在使用的計算機在量子計算機面前，充其量只是個算盤。可以說，當今世界的加密算法在量子計算機面前沒有秘密可言。不過，量子解密所破解的并非量子世界的密碼。道高一尺，魔高一丈，與量子解密這支鋒利的“矛”相抗衡的是量子加密這面厚實的“盾”。世界上幾乎所有有遠見的國家都在積極開展量子加密/解密的研究，科學家們夜以繼日，正在展開激烈的角逐。毫無疑問，誰先掌握量子加密/解密的技術，誰就擁有至高無上的“量子霸權”。

4. 物種分類

看了前三個“驚心動魄”的量子計算應用實例，你或許覺得使用量子計算機進行物種分類是大材小用。非也。事實上，物種分類也是“大科學”，它與人類的登月計劃、基因組計劃及現在進行得如火如荼的火星探索計劃一樣，都屬于大科學范疇。

傳統的植物分類確實可能只需要一支筆、一張紙或一根登山桿，但現在我們早已進入基因時代，一個物種的系統演化位置不應該僅由其形態學上的特征決定，還應包括遺傳序列、表型、蛋白表達等其他生理生化信息?，F在的問題是，當分子生物學研究結果與傳統形態分類系統相沖突時，大多數科學家（包括分子生物學家）都會站在傳統形態學這方，可見我們對分類或物種的了解是多么有限。通過量子計算機整合基因組、轉錄組、蛋白質組、代謝組和表型組的多套數據重新定義一個物種，可能是未來的研究重點和難點。

遺憾的是，雖然物種分類學是一門歷史悠久的學科，但是目前科學家依然不能確定地球上到底有多少物種。據估計，物種的數量介于500萬到5000萬。如此之多的動物、植物、真菌、細菌和病毒，它們的關系到底是什么，它們到底存在怎樣的演化關系，一直懸而未決。這些基礎科學難題或能通過量子計算機找到一些答案。

5.天氣預報

“天氣預報是世界難題”，這點從過去沒有計算機的年代到現在有超級計算機做大量運算的時代一直是成立的。如果你想知道未來一周的天氣情況，天氣預報還是比較可靠的，準確率可達80%;如果時間縮短到5天，準確率則高達90%;未來3天或3天以內的天氣幾乎是100%的預報準確率。但這樣的準確率不是通過天數的增減可以線性推演的，如果預測10天后的天氣，準確率不會降到65%，而是50%或更低;如果預測一個月以后的天氣狀況，即使使用世界上最強大的計算機也幾乎是不可能的。天氣預報看似簡單，實際上是一個浩大的系統工程，里面牽涉到大量的運算。預報的每個環節都存在某些不確定性，當這些不確定性疊加在一起就會使預報結果變得沒有意義。天氣預報不準，從本質上講是我們對地球天氣系統的認知還十分有限，另外一個原因是算力不夠。如果使用量子計算機或能大幅提高對天氣系統的實時測算能力，將大幅提高預報準確率并延長預報天數。以臺風預報為例，我們現在雖能預測臺風的路徑，但對臺風強度的預測能力相當有限，而有時臺風強度可能是更有意義的天氣參數。