什麼是量子計算，能給我們帶來哪些不一樣的變化？

作為一種新型計算模式，現在仍有許多人會困惑量子計算是什麼，能做什麼，面臨怎樣的機遇與挑戰。

量子計算機使用量子位來處理資訊， 可以用超導電子電路來表示。這些量子位能夠同時以多種狀態存在，讓並行進行大量計算成為可能，從而加快解析的時間。

傳統電晶體可以表示0或1，但是不能同時表示0和1。而量子計算則可以同時表示0和1；這被稱作兩種狀態的疊加。當許多量子位相互結合，或“相互糾纏”時，它們會作為一個實體來執行，即所謂的“超級狀態”，賦予量子計算極為強大的平行計算能力。這種功能使量子計算機能夠解決某些常規計算機難以解決的複雜問題。

跟所有新事物一樣，量子計算帶來的影響具有正負兩面性。一方面，量子計算對機器學習有很重要的意義——量子演算法可以加快深度神經網路、玻爾茲曼機或者感知器等的訓練速度，更重要的是，量子計算機讓我們有能力對大自然進行建模，可以實際模擬出大自然的執行方式，用來解決諸如清潔能源、糧食生產、氣候變化等等問題。

但另一方面，量子計算也會在很多方面帶來潛在的風險，比如密碼學、安全學、隱私等。最早的量子演算法可以追溯到 1994 年由 Peter Shor 提出的一種可以在量子計算機上高效執行因式分解的演算法。因式分解幾乎是現在所有密碼系統方案（例如 RSA 加密演算法）的基礎，因此量子計算機會對現有的密碼系統產生潛在威脅。

量子計算機並不會取代經典計算機，就像超級計算機一樣，量子計算機只會被用來解決某一類特殊的問題。人工智慧、機器學習、醫學、健康、量子化學等問題才是量子計算機的用武之地，這些問題的解決需要經典計算機花費數十億年的時間，而在量子計算機上，幾周、幾天、幾小時甚至幾秒鐘，難題就能迎刃而解。

演算法對大型資料集進行處理以找到噪聲中的訊號，目標是最大程度地增加資料之間的比較次數，以找到描述該資料的最佳模型。使用量子計算，與傳統計算相比，我們將能夠更有效地完成這個數量級的處理。量子計算將使您能夠並行，同時以及對該資料的所有排列進行比較的資料要多得多，以發現描述資料的最佳模式。

量子計算還將使我們能夠在原子水平上對複雜的分子相互作用進行建模。這對於醫學研究和藥物發現特別重要。很快，我們將能夠對人類基因組中編碼的所有20，000+蛋白質進行建模，並開始模擬它們與尚未發明的現有藥物或新藥物的相互作用。基於對這些藥物相互作用的分析，我們將能夠找到治療先前無法治癒的疾病的方法，並有望縮短新藥的上市時間。使用量子計算機模擬將是我們設計和選擇下一代藥物和癌症治療方法。

科學家認為，世界上許多地方都建立在量子系統之上。例如，光合作用等過程可能取決於量子力學系統。因此，當我們尋求自然界的靈感來構建更好的能源系統或更堅固的材料時，只有在我們可以使用量子計算機對這些過程進行建模時，我們才能充分認識到它們的潛力。這將帶來許多進步和發現。

事實上，對量子計算的研究也反過來推動了經典計算的研究。

例如，機器學習中的某些量子演算法的思路同樣可以運用到傳統的機器學習中去，從而推動了傳統演算法的演進，這種類似的情況也經常出現在最佳化、理論計算科學中。透過研究量子計算和量子演算法，我們對經典計算的瞭解也越來越深入。