“Devs”中的量子计算真的有可能吗？

决定论的历史

我们可以通过信息预测未来的假设实际上并不像听起来那么现代。 几千年来，哲学家们一直在推测因果关系之间的普遍关系，而因果关系（如果有的话）存在于为对方服务。 原因总是先于结果吗？ 或者任何物质的“潜力”是否已经存在于它的“现实”中，如 亚里士多德 会吗？ 如果是这样，这些知识是否可以访问？ 该节目本身引用了它在第 7 集中探讨的问题的丰富历史，当时物理学家斯图尔特引用了法国学者皮埃尔-西蒙拉普拉斯的话。 引文很长，而且没有署名。

我们可以把宇宙现在的状态看作是它过去的结果和未来的原因。 一个在任何特定时刻都知道赋予自然生命力的所有力量以及构成它的生物的相互位置的智力，如果这种智力足够大，可以将数据提交给分析，那么它可以将最伟大的运动浓缩成一个公式。宇宙的物体和最轻的原子的物体； 对于这样的智慧，没有什么是不确定的，未来就像过去一样，将呈现在它的眼前。

虽然这听起来像是科学思想的前沿，但只有通过整个 20 世纪量子力学的发展才成为可能^th 世纪，拉普拉斯在 1814 年写下了这个想法。

拉普拉斯所想象的全知智慧，后来被称为“拉普拉斯的恶魔’，在他的启蒙时代，他的概念可能不是恶魔，而是上帝。 自古以来，宗教就假定我们的未来是由更高的存在已知和决定的。 知识是否为上帝所持有，是一种先进的文明 全息原理，或通过机器，如 开发者，人类一直想知道我们是否真的拥有自由意志。 如果拉普拉斯或森林是正确的，并且关于我们过去和未来的所有信息都已经存储在宇宙的量子能量中，那么我们就没有。 而未来是可以知道的。

森林的机器可能吗？

量子物理学中有两个主要理论假设宇宙是完全确定的，并且在节目中都提到了它们： 德布罗意-玻姆 或“引导波”理论，以及 多世界解说. 笔的寓言采用了第一种理论的逻辑：历史有一个固定的过程，它可以通过量子信息来确定。 然而，多世界理论指出，每次在粒子水平上做出“决定”时，时间都会分支到不同的现实中，从而实现每种可能性，从而创造出可能无限不同的宇宙。 你可能会从诸如此类的经典中认出这个理论 蜘蛛侠：平行宇宙.

虽然 Forest 的团队最初是在导波理论正确的前提下工作的，但事实证明，多世界的方程是让量子计算机运行的关键。 然而，如果其中任何一个在现实中都是正确的， 开发者的 我们可以窥视我们的未来的主张可能仍然成立。

这两种决定论理论在科学界绝非边缘。 他们有个 相当沉重 得到了大量现代物理学家的支持，随着时间的推移，随着科学家越来越拒绝 哥本哈根的解释.

然而，仅仅因为量子理论成立，并不意味着森林的机器是可能的。

正如计算机科学家 Scott Aaronson 博士在 接受记者采访 关于节目，任何类型的计算机或算法，无论是量子还是无，都只能输出与其接收到的数据等效的信息。 为了让它对所有将要发生的事情进行计算，它必须知道曾经发生过的所有事情的当前和过去的情况。

“我怀疑重建遥远的过去真的是一个‘计算问题’，因为即使是最强大的科幻超级计算机如果缺乏适当的输入数据，仍然无法给你可靠的答案，”亚伦森说，补充说：“据我们今天所知，任何计算机（经典或量子计算机）可能做的最好的事情，即使在原则上，我们可能收集的任何数据，都是预测一系列可能的未来，以及一系列可能的过去.'

人类无法获得将其中之一宣布为‘真实’未来或‘真实’过去所需的数据，而是会在微量的空气中丢失，辐射从地球飞向空间等'

换句话说，为了准确预测一支钢笔的轨迹，您需要从字面上了解使其以这种方式滚动的所有情况。 周围尘埃的微观波动，反过来又受当地天气的影响，又受月球位置的影响，并继续下去。 这是一个 不可能 数据量。

所以，为了建造一台量子计算机 开发者、谷歌或 IBM 不仅要利用量子能量，还要提出一个全新的、史无前例的信息收集系统，比我们现在拥有的任何系统都高出一个愚蠢的数量级。 任何马斯克式的科技亿万富翁可能（并且值得庆幸的是）不太可能在短期内被提升到完全洞察力。

然后怎样呢， 能够 我们期望第一台量子计算机不可避免地朝着我们的方向发展？

更可能的量子未来

好吧，正如我们所知，量子计算的主要卖点是它使我们当前的处理能力相形见绌的能力。 想象一下你可能建造的最强大的计算机，然后建造一万亿个相同的副本，每个副本都在平行维度上运行。 这就是量子计算机的承诺：它们利用概率原理同时执行大量难以理解的方程。

这对社会最直接的影响是在医学、贸易和人工智能领域。 人工智能的基本原理是，你给计算机程序的反馈越多，它就越准确。 借助量子计算，将 AI 推向应用程序所需的“试错”学习曲线 西部世界 模型的感知力和理解力将大大降低。 量子算法将能够加快语言处理能力，使人工智能能够更稳健地理解人类交流。

仔细想想，几乎所有技术发展领域——疾病研究、天气预报，甚至选举投票——都基于算法和数据。 量子计算机可以在几分之一秒内处理所有这些信息，并用它同样快地做出预测。 虽然我们可能无法为这样的设备提供关于整个宇宙历史的原子信息，但我们 能够 输入美国股市的历史、药物试验的结果或当前的可再生能源模型。

我们将能够使用这些信息来确定一个理想的社会“模型”——使用学生数据和学习统计数据来制作个性化课程，准确预测就业市场增长和对熟练和知识渊博的工人的需求，并准确预测收入等社会指标为立法者提供建议的不平等。

谷歌有 已经完成 他们的 53 量子比特量子原型在这方面取得了一些进展（作为参考，当一个角色问 Forest，他的计算机可以处理多少量子比特时，他的回答是“一个用语言来说似乎毫无意义的数字”，所以谷歌还有很长的路要走）。 研究人员在 2019 年初进行了一项试验，据报道，他们要求计算机解决一个计算，证明随机数生成器产生的数字的随机性，而世界上最快的传统计算机 Summit 需要大约 10,000 年的时间来处理。 量子计算机在 3 分 20 秒内得出了准确的证明。

从本质上讲，量子计算机的结果将是前所未有的知识。 量子计算最令人兴奋的应用几乎肯定是我们还无法想象的事情。 虽然现在不可能创建 Forest 的完整无所不知机器的愿景，但知识和技术生产往往呈指数级增长。 反过来，打开量子领域将给我们更多的问题来回答，并产生更多我们不知道存在的门的钥匙。 也许，在其中一扇门之后，就有可能预测未来。

目前，我们所能做的就是希望，无论谁最终将量子计算机的功能商业化，都将为人类服务，而不是为人类服务。