量子演算法、DNA計算與後經典計算時代

資本實驗室·今日創新觀察

聚焦前沿科技創新與傳統產業升級

李鑫

二進位與偉大的計算機相結合，推動人類進入了信息化時代。在這個基於物質世界的，由0和1構成的新世界中，我們依靠演算法和電子技術不斷解決了大量曾經無法解決的問題。

然而，好奇的人類總是善於提出新的、更加複雜的問題，這又反過來推動了計算技術的進步。這一次，我們開始處於一個新的節點，那就是伴隨著摩爾定律的逐步失效，我們將迎來後經典計算（post-classical computing）時代。在這個時代，量子計算、生物計算等將開始登上歷史舞台。

這兩種新的演算法將幫助我們解決現在看起來很難解決的問題。儘管它們目前都處在發展初期，但兩者的探索和持續進步值得我們長期的關注。

1.經典計算機何處去

毫無疑問，英特網是經典計算力量的完美體現。全世界各種形狀和尺寸的數十億台計算機，通過演算法、無線電信號和光纖電纜形成網路，相互協作，創造出一種我們所知的宇宙中獨一無二的生活方式。更令人難以置信的是，經典計算在不到兩代人的時間裡就完成了這一壯舉，這是一個沒有歷史先例的技術進步速度。

在這種進步的背後，1965年提出的摩爾定律一直發揮了神奇的理論引領作用。但在該定律下，硅計算機晶元畢竟是一種物理材料，因此它受到物理、化學和工程規律的支配。當我們把集成電路上的晶體管縮小到納米級後，晶體管就不能再像以往一樣每兩年變小一次。

以英特爾最近不斷被曝出其處理器中的安全漏洞為例，在一定程度上，這是由於工程師們必須想盡辦法來提高處理器的性能和速度，而這在物理上已經不可能改善集成電路本身。

隨著晶體管縮小到只有7納米長，工程師們已經達到讓晶體管使用最少數量的原子來製造工作元件的節點。任何更小的晶體管，其結構的完整性都會很快崩潰，並失去控制和引導電流的能力，而正是電流傳遞的信息讓計算機得以如此強大。

當電流的轉換和控制得以提升時，計算機可以更快速、更靈活。但是，你不能讓電子以超過它所通過的介質所決定的速度而運動。要「加速」電子的流動，唯一的方法就是減少它在邏輯門之間的移動距離，而這種操作產生的結果可以比以前快幾萬億分之一秒，這就是40年來我們一直在做的事情。

經典計算機的處理器無疑速度很快，但不幸的是速度還不夠快。儘管經典計算機已經具備不可思議的能力，但它在難以解決但又極其重要的數學問題（如優化和蛋白質摺疊）面前卻又一籌莫展。經典計算機操作的順序性意味著其自身永遠無法趕上一個O(2n)或O(n!)問題的增長速度。

沒有人願意接受，過去半個世紀我們所享受的不可思議的技術之旅即將結束，但除非我們發現一種演算法能夠提供這種增長速度的捷徑，否則我們必須超越經典計算機。

2.量子演算法的到來

自Peter Shor發表第一個量子演算法（分解大數質因子量子演算法）以來的25年里，數學家和計算機科學家們已經開發出其他量子演算法來解決經典計算機難以解決的問題。

在這幾十種量子演算法中，許多都比我們所知道的最有效的經典演算法快幾個數量級。當然，這些演算法只有在它們所處的獨特量子環境中才能實現。

量子計算領域的一些最重要的工作是創建模擬各種量子系統的演算法，這些系統從激光技術到醫學無所不包。這些演算法將在很大程度上超過類似的經典計算模擬。目前，進行分子模擬的經典演算法僅限於它可以模擬的分子類型。這些演算法通常只限於自旋軌道少於70個的分子，而且模擬的複雜性增長得如此之快，以至於變得越來越難以處理。

而一個量子比特能足夠有效地代表這些軌道中的一個，一個只有100個量子比特的量子計算機將能夠進行經典計算機望塵莫及的分子模擬。這些模擬可能揭示各種以前未知的化合物，並且可以為各種疾病提供新的治療方法。

從深度優先搜索（depth-first search）到絕熱優化（adiabatic optimisation），量子演算法應用廣闊，而且在不斷進步。當這些演算法真正投入使用，商業、行政、醫學、工程等領域一些最令人沮喪的，棘手的，指數級的問題都將迎刃而解。然而，這些演算法所缺乏的是與之相對應的，具有足夠量子比特的，足夠強大的量子計算機。

總體來看，量子計算技術目前還處於初級階段，這不僅涉及你必須掌握的量子比特，你還必須發現一種能夠室溫超導的材料，並弄清楚你如何維持量子比特的內部環境，使其儘可能接近絕對零度才能工作。

此外，一台計算機需要做的絕大多數工作在量子計算機上的執行速度不會比在經典計算機上更快，因為順序化的操作並不是量子計算機的設計對象。在量子計算機完全到來之後的很長一段時間內，我們仍將使用經典計算機，而量子計算機可能被放置在企業和國家實驗室，通過雲計算提供處理服務。

3.為後經典時代重新定義計算機

經典計算機所面臨的問題是計算機本身的電子性質所固有的。計算機從簡單的電子電路發展而來，並使用一種非常具體的計算方法來解決問題，因此它被永久地鎖定在電子技術已經使用了一個多世紀的連續二進位數計算模型中。但這個模型在我們目前的技術中佔主導地位並不意味著它是執行計算的唯一方法。

我們可以把視線從對硅晶元的痴迷移開，來看看計算研究的另一個主要領域：DNA計算。這是一個有著令人難以置信發展潛力的領域。這個概念乍看上去可能有點奇怪，讓人凌亂。但如果你仔細想想，它顯然是後經典計算研究和開發的候選技術。

DNA編碼已經成為一種強大的數據傳輸和存儲機制，但研究人員現在正在深入挖掘DNA本身的各個組成部分，而它本身也有可能成為一種計算機制。

研究表明，四種不同的氨基酸（A、T、C和G）作為DNA的構建基塊，可以作為可編碼的比特被重新利用。當混合後，這些氨基酸自然地自我組裝成DNA鏈，而不僅僅是任何DNA，而是所有可用材料可能的DNA排列。

這是一個可能改變遊戲規則的創新，因為在量子比特的疊加上執行操作與真正的並行計算不同。量子計算機只會給你一個單一的輸出，要麼是一個值，要麼是一個結果量子狀態，所以它們解決指數或階乘時間複雜度問題的效用完全取決於所使用的演算法。

然而，DNA計算利用了這些氨基酸構建和組裝成長鏈DNA的能力。混合這些氨基酸，它們自然會形成一組更長更複雜的氨基酸排列。排列都是關於優化的，即使是量子計算機也很可能發現這種優化超出了它的能力。

這就是DNA計算如此令人興奮的原因。正在進行的DNA計算的研究將及時揭示其真正的功效，但自組裝的DNA鏈提供了真正並行計算的前景，即使是量子計算也不能宣稱這一點。

總體而言，不論是量子計算還是DNA計算，它們將重新定義我們所知道的計算，我們將通過集成這些不同的模型來創建新的系統，併產生持續的影響。

雖然推測具體的進展可能很有趣，但比任何一項進展更重要的是這些不同的進展共同產生的協同效應，例如區塊鏈、5G網路、量子計算機和高級人工智慧。

（參考信息：interestingengineering）

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