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科學家發明了一台能夠「預測多個未來」的量子計算機


在時間穿梭電影《回到未來》中,邁克爾?J?福克斯(Michael J。 Fox)飾演的角色名叫麥克弗萊。對他來說,未來並不是固定不動的,而是由各種各樣的可能性組成。科學家發明的裝置可比片中的Delorean跑車(即時光穿梭機)小得多了。

  在時間穿梭電影《回到未來》中,邁克爾?J?福克斯(Michael J。 Fox)飾演的角色名叫麥克弗萊。對他來說,未來並不是固定不動的,而是由各種各樣的可能性組成。科學家發明的裝置可比片中的Delorean跑車(即時光穿梭機)小得多了。


不同於經典粒子,量子粒子可以作為「量子疊加態」、同時朝多個方向移動。科學家Mile Gu和格里菲斯大學的研究人員利用這一現象,打造了一台能夠生成由多種未來構成的疊加態的量子計算機。

  不同於經典粒子,量子粒子可以作為「量子疊加態」、同時朝多個方向移動。科學家Mile Gu和格里菲斯大學的研究人員利用這一現象,打造了一台能夠生成由多種未來構成的疊加態的量子計算機。


  新浪科技訊 北京時間4月15日消息,據國外媒體報道,科學家打造了一台如同電影《回到未來》風格的裝置,能夠預測另一種現實和可能的未來。這台機器其實是一台量子計算機,能夠同時生成多個「未來」,就好像用不同的水晶球占卜一樣。不過,要想預測未來的彩票中獎得主,這台機器目前還做不到。


  該量子計算機在亞原子尺度上運行,最多能同時模擬16條光子位置的時間線。


  在時間穿梭電影《回到未來》中,邁克爾?J?福克斯(Michael J。 Fox)飾演的角色名叫麥克弗萊。對他來說,未來並不是固定不動的,而是由各種各樣的可能性組成。只有在其中一條時間線上,麥克弗萊的父母才會墜入愛河、讓他降臨人世。而在其它時間線上,他在這個世界上根本不存在。

  激動的科學家們認為,這項最新突破以一種實際的方式證明了量子力學的奇異特性。


  新加坡南洋理工大學科學家Mile Gu指出:「我們在設想未來時,會想像出無數種可能性。隨著時間線不斷向未來延伸,這些可能性的數量也會呈指數級增長。例如,如果我們每分鐘都要從兩個選項中選擇一個,不到半小時後,可能的未來就會多達1400萬個。而要不了一天時間,這一數字就會超過宇宙中的量子總數。」


  他的研究團隊意識到,如果在一個小得多的尺度上運作,量子計算機便可以對一次決策過程造成的所有可能結果進行逐一分析。這可以通過量子「疊加態」來實現,即同時處於多種狀態。只有當這一系統被人觀察到、或被干擾時,它才會「坍縮」成其中一種狀態。


只有在其中一條時間線上,麥克弗萊的父母才會墜入愛河、讓他降臨人世。而在其它時間線上,他在這個世界上根本不存在。激動的科學家們認為,這項最新突破以一種實際的方式證明了量子力學的奇異特性。

  只有在其中一條時間線上,麥克弗萊的父母才會墜入愛河、讓他降臨人世。而在其它時間線上,他在這個世界上根本不存在。激動的科學家們認為,這項最新突破以一種實際的方式證明了量子力學的奇異特性。

圖為研究中採用的實驗裝備。科學家的研究顯示,由多個可能未來組成的疊加態的權重由系統坍縮時、其中各個結果發生的可能性決定。

  圖為研究中採用的實驗裝備。科學家的研究顯示,由多個可能未來組成的疊加態的權重由系統坍縮時、其中各個結果發生的可能性決定。


  著名的思想實驗「薛定諤的貓」就是對這一量子力學支柱理論的形象說明:貓既不是死的,也不是活的,而是處於兩種狀態的疊加態,這一理論還促成了「多重世界」假說的提出:也許存在無數個平行宇宙,其中每個人都在經歷另一種命運。


  在此次新研究中,一個決策過程的可能未來結果由光子的位置表示。科學家的研究顯示,由多個可能未來組成的疊加態的權重由系統坍縮時、其中各個結果發生的可能性決定,這台機器已經展示了一種應用場景:評估我們目前對特定選項的偏好會對未來產生怎樣的影響。


  該研究的主要作者、澳大利亞格里菲斯大學博士生法扎德?加法里(Farzad Ghafari)表示:「我們的方法是,將每種偏好造成的所有可能結果合成為一個量子疊加態。目前有許多人工智慧演算法會觀察自身行為的微小變化對不同的未來結果造成的影響,並藉此進行學習。因此我們的技術或能讓量子增強人工智慧更高效地學習自身行為造成的影響。」

  這項研究發表在期刊《自然通訊》上。它受到了已逝諾貝爾獎得主、理論物理學家理查德?費曼的啟發。他是第一個意識到亞原子粒子從位置A前往位置B時、不一定只選擇一條路徑的人。相反,亞原子粒子可能會同時沿著所有連接AB兩點的路徑運行。新加坡研究團隊成員傑恩?湯普森博士(Dr Jayne Thompson)表示:「我們的研究工作對這一現象進行了擴展,並利用它建立了未來的統計學模型。」


  雖然該原型設備目前最多只能模擬16種未來,但研究人員指出,從理論上來說,其採用的量子演算法能夠預測的未來數量堪稱「無窮無盡」。


  負責帶領格里菲斯大學研究團隊的傑夫?普萊德教授(Geoff Pryde)表示:「這正是該領域如此激動人心的原因。它很容易讓人聯想起上世紀60年代的經典計算機。就像上世紀60年代時、很難想像出經典計算機能有這麼多用途一樣,我們目前對量子計算機的用途同樣所知甚少。」(葉子)

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