在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，百度研究院量子计算研究所所长段润尧发表主题演讲《量子人工智能：从理论到实践》。在演讲中，段润尧讲述了量子计算的理论基础，对量子人工智能的发展现状和发展趋势进行了探讨和展望，并介绍了百度在量子人工智能方向的理论与实践探索和所取得的成果。

以下为段润尧在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理：

各位亲爱的开发者朋友，大家下午好!今天非常高兴有这个机会和大家相会在上海，一起聊聊量子人工智能。这个领域听起来好像很玄妙，但其实已经发展了很长时间。今天，我希望为大家介绍量子人工智能基本理论背后的一些思考和应用实践。

让我们从熟悉的地方开始讲起。

「一尺之棰，日取其半，万世不竭。」这样一件简单的事情，不仅体现了惠子和庄子的辩论，也体现了智能。这是逻辑学上的辩论：如何以难以辩驳的论据驳倒对方?

我提起这个例子，很大程度上是因为想到了数学里的极限。这句话其实表示了极限为零的过程，和计算机二进制是有关系的。如果把一个小木棍二等分，然后取一个小段再二等分，之后一直重复这个过程;仔细观察你会发现，实际上这就是二进制的表示。继续往下推演，你会发现木棍形状可以是不规则的，这时就会变成微积分的切割，变成了如何把一个立体的东西切成两块的问题。之后可能还会考虑怎么切得公平、快速、精确，这时候开始有工程学、算法优化的东西出现。当然，你也可以选择用这个想法搞个切棰子的游戏…… 所以说，这句话会带来非常丰富的想象。

但当这个东西切到切无可切的时候，这个东西还存在吗?答案是存在。那它遵循什么规律呢?古代的人只能去辩论，而现代人则会思考关于量子的事情。

我有一个不成熟的意见，那就是「切一棰而知天下」。“切一棰”里面蕴含了智能、人工以及量子。

现代的人对于事情的认知，已经远远不止刚才所讲的辩论;实际上，人们已经能够从最根本的层面认知世界。在上个世纪，我们可以看到伟大的物理学家、量子先驱们的不懈努力：1900 年普朗克发现能量需要量子化，爱因斯坦提出光量子，波尔提出氢原子轨道离散化。再接着，德布罗意提出波粒二象性，海森堡、薛定谔建立了微观世界的物质必须遵循的物理规律，狄拉克将量子力学与狭义相对论统一起来。这些成就使人们不仅仅只是在哲学的层面争论世界本源的问题，而是用物理学的方法非常严格地研究这些问题。

后来，冯诺伊曼和希尔伯特把整个物理学规律给公理化了。量子物理学被公理化以后，量子物理学不再局限于物理学家进行研究;其他领域的科学家以及各个行业的人都可以去研究。实际上，虽然量子力学听起来很玄妙，但是利用精确的数学就可以概括描述它。大学里《线性代数》的知识就可以用来刻画量子力学四条公理。这也是为什么今天我们能够在这里进行讨论，而不是像古人那样只限于辩论。

今天我们能够聚在这里共同探讨，还应该感谢图灵。图灵在二十几岁时提出「什么样的问题是可计算的?」并建立精确的数学模型用于回答这个问题。

“根据我的定义，一个数是可计算的仅当其十进制展开可以被一台机器所写出”——这个研究奠定了现代计算机的理论模型。之后图灵又提出另外一个问题：「机器能思考吗?」图灵认为机器也可以有所谓的智能，也会有独特的思考方式。所以，业界普遍认为图灵是人工智能的创始人。

量子和计算，这两个东西结合在一起会出现什么?历史证明，量子力学产生了巨大的革命效应。芯片、激光、原子弹、晶体管、核磁共振等等技术都是依据量子力学原理开发的。

现在，我们把量子和计算理论再次结合在一起，形成新的理论——量子计算。这个理论可以帮助我们去操控量子系统。以前对于材料的研究中，我们首先用量子力学原理去确立材料的性质，然后预测材料的结构;现在我们已经不再满足于这一步。我们希望技术能够针对单个量子系统，用量子力学规律预测出完整的性质，进而完成信息处理任务。这个事情为什么有意义?因为在量子世界里有非常多特性，比如叠加态、纠缠态等;这些特性可以使计算机拥有更强大的信息处理能力。

为什么我们需要量子计算?下面我将从三个方面阐述量子计算出现的必然性。

第一个是逻辑上的必然性。经典逻辑为什么要去关心量子逻辑?因为在经典逻辑层面已经不可避免要面对量子问题。

这个问题是什么?举个例子，考虑经典逻辑中的 “与或非” 操作。「非」就是输入 0 输出 1，输入 1 输出 0 的操作。我们可以把这个操作看成一个黑盒，这个黑盒的作用是不可分割的;这个操作本身也是物理过程。

兰道尔说过“信息的处理都是物理过程”，而只要是物理过程都遵循这个规律。因此，我们可以把看似不可分割的过程看成多个物理过程组合在一起，这时要求两个物理可实现操作的组合和逻辑「非」门等效。最后，你会发现没有任何一个经典逻辑操作能满足这个关系。

我们要解决这样一个困局：物理理论中存在，但经典逻辑中找不到，怎么办?这时需要引入矩阵思维去思考这个问题。引入虚数的概念，这个操作就是一个量子逻辑门的操作。其实，这个 R 是个量子逻辑门，它在物理理论中存在，但是不能被经典逻辑表达，那么它必须由量子逻辑才能刻画。

第二个是技术上的必然性。芯片的尺寸越来越小，现在已经小到一纳米，电子隧穿效应会越来越明显。在这种微观层面，已经没有办法延续经典摩尔定律。所以，我们必须考虑量子效应。另外，耗电量大的问题也必须要考虑，应用量子方法是一个解决的办法。

第三个是应用上的必然性。我们知道，生病了就要吃药，药是大分子，我们可以做一些化学反应去研究新药物。这时化学性质的模拟变得很重要。费曼发现，如果用经典计算机去模拟量子系统，通常需要消耗指数级别的时间，效率非常低下。打个比方，一个拥有 50 个量子比特的系统，记录该系统状态信息所需要的存储量是现在所有存储量的数倍。所以，只能考虑用量子模型去模拟。量子模型几乎可以模拟自然界中所有物质的演化过程。

接下来看一下量子计算技术的发展趋势。在过去几十年中，量子计算技术进展非常快。2001 年我刚进入这个领域，那个时候还没有能够造出一两个量子比特的操作;现在，我们已经能够制造一百个量子比特规模的量子计算机，科学家们也展示了量子计算的各种优势。

从这个意义层面来说，量子是我们在后摩尔时代的必由之路。我们可以用量子保护隐私，作为 AI 发展的突破口;研究更强大算力的算法需要量子;最终，我们希望得到一个可以完全超越经典的解决方案的全新量子解决方案。

需要强调的是，量子计算已上升为国家战略，量子科技的发展战略谋划和系统布局已经变成非常重要的方向。《“十四五”规划和 2035 远景目标纲要》中提出，要把量子信息作为三架马车之一。从海外来看，许多国家已经在量子计算方面有很大投入。另一方面，量子计算市场未来可期。从图中可以看出，根据综合信息得出来的预测显示，量子计算市场基本是呈指数增长趋势。

量子计算的应用方面主要是密码安全、人工智能、量子化学和材料模拟，可以搜索到很多相关的新闻报道。

量子计算和人工智能正在深度融合。很多大家很熟悉的人工智能业务，比如计算机视觉、自然语言处理、语音、自动驾驶，这些业务往往需要好的算法、深度学习框架。量子人工智能应运而生，在算法、框架和硬件三个层面起到节约资源和加速的效果。

量子人工智能的近期目标是什么?当前，我们只有中等规模量子硬件，还没有大规模量子硬件;我们还有一些近期量子算法能够有指数的加速。今后五到十年期间，量子人工智能领域最大任务是研制出比传统技术更好的量子计算方法，进而落地应用。

百度做的事情

最后，我很荣幸向大家介绍一下百度在量子计算方面做了什么。量子计算这样一个革命时代即将来临，作为一家企业，应该如何应对这样的挑战?百度做的事情非常简单：搭建储备技术人才软件平台、开发新业务，并把我们开发的技术提供给所有开发者、合作伙伴使用。