量子計算機的編譯器

㈠ 量子計算機能夠模擬人腦嗎

我理解的「模擬」是指量子計算機與人腦外延等價，也就是說功能上無法判斷出哪個是人哪個是計算機；基於以上定義，我認為是可以的。而且不僅量子計算機可以，普通的計算機也可以，任何與圖靈機等價的計算模型都可以。首先，我們已知的任何物理過程都是可計算的，宇宙的基本粒子數又是有限的（即使無限，根據局部性原則，我們可以只模擬可觀測宇宙，而可觀測宇宙的粒子數仍然是有限的），那麼全宇宙的物理過程都是可計算的（可計算語言的並集仍然可計算）。這樣，任何一台圖靈機，都可以完全模擬整個宇宙。只要承認了人腦的物理性，那麼人腦就是可計算的，也是圖靈機可模擬的。量子計算機作為一種圖靈等價的模型，必然是可以模擬人腦乃至全宇宙的。下面是幾點說明：
1. 本回答只是一個思維實驗，不涉及具體的實踐。我沒有欽定說人類一定能造出強人工智慧。
2. 很多人提到混沌，但是混沌並不是不可計算。
3. 模擬不代表能精確求解。比如我不能精確預知一個原子的衰變時間，但是我可以模擬一個原子在衰變（而且不獲取系統外的信息的話我也不能精確預知被模擬的原子的衰變時間）。

4. 自然語言和形式語言的等價性目前沒有人能夠證明或證偽。但是作為物理過程的神經活動是可計算的，自然語言作為復雜神經活動的產物卻不可計算完全不合理。我認為自然語言表現出的模糊性與擴展性是因為自然語言處於一個高抽象層級。比如一塊x86架構CPU，只能讀取x86機器語言這一種形式化語言，但我們為它寫出操作系統和編譯器之後，它可以接受C++、Pascal等高級語言，如果實現了虛擬機，還可以運行python之類的動態語言，更進一步，我們可以寫自動更新語法的解釋器。這個過程中CPU的計算能力並沒有提升，但是軟體抽象程度的增加給我們一些錯覺：計算機可以「並行運算」了、不用考慮內存分布了、語法發生變化了等等。自然語言就是這種建立於神經活動之上的高層語言。因為不同人的腦結構不同，對自然語言的解釋就不同（一個人的痛苦無論怎麼精確描述都無法讓別人感受到同樣的痛苦），正如不同計算機上運行的python語句，翻譯過來也是不同的機器語句。

㈡ 如果量子計算機被普遍使用；會對現代的編程語言造成沖擊嗎

不會對編程語言造成沖擊，因為編程語言都是按照人設定的邏輯運作的。

㈢ 量子計算機出現後匯編語言和面向過程的編程語言會被淘汰嗎

當然會淘汰。我們現在的CPU，是二進制CPU。CPU並不認識編程語言，它只認識1和0。無論面向過程，還是面向對象，其實都是被編譯成了1和0之後，再交給CPU去運算的。
無論你是用的是什麼編程語言，到了CPU的環節，其實都只是1和0。。匯編是如此，C語言如此，JAVA，C#，PYTHON同樣如此。面向過程還是面向對象？高層還是低層？只是對於「人」來說，有所不同，編寫代碼的方式不一樣，思考的方式不一樣。。。但到了該由CPU「思考」的環節。它們長的全都一樣。
所以編程語言會淘汰，並不在於它是面向過程，還是面向對象？也不在於它是高級語言，還是低級語言？而是在於，它能不能滿足需求。
要說為什麼會淘汰，這就像動物智商的進化一樣。就比如猴子。猴子之間是如何交流的？當然也是靠語言。無論是通過肢體動作，還是吼叫聲，其實都可以看作一門語言。反之，人類之間對話，在猴子看來，也只是在吼叫而已。
猴子的語言，與人類的語言，哪一種語言比較簡單？一定是猴子的語言比較簡單。。。因為猴子之間交流，大概只需要表達吃，喝，拉，撒，求愛，逃跑等需求，就基本夠用了。而人類除了這些，需求更多，因此語言除了表達這些需求之外，還需要表達工作，學習，電影，電視等等很多猴子並不涉及的范圍。
量子計算機與傳統計算機之間的差距也自然如此。。。。就像「猴子語言」無法滿足人類的生活一樣。。。現在的編程語言，也無法滿足量子計算機的需求。

㈣ 一個金融分析師眼中的量子計算

光子盒研究院出品

量子計算是重要的前沿 科技 之一，是延續接近物理極限的摩爾定律繼續發展的重要路徑。 量子計算的特別之處是其計算能力隨著能夠支持的量子比特數的增長呈冪指數增長。全球來看，2019年宣布達到「量子霸權」的谷歌、IBM、微軟、英特爾以及Quantum Computing Inc.在量子計算上較為領先。阿里巴巴、網路等中國公司也在積極布局。

目前制約技術成熟的要素包括硬體和演算法兩方面。市場分析師Luke Lango撰文稱，谷歌在2019年底實現量子霸權，為量子計算在未來幾年內從理論走向現實奠定了基礎。這一轉變將引發全球量子計算市場的巨大增長。量子計算有望在未來十年成為大贏家。

因此，考慮到這一點，可以在接下來的十年中購買以下7隻量子計算股票：

Alphabet (納斯達克：GOOG,GOOGL)

國際商業機器 (紐約證券交易所：IBM)

微軟 (納斯達克：MSFT)

Quantum Computing (OTC市場：QUBT)

阿里巴巴 (紐約證券交易所：BABA)

網路 (納斯達克：BIDU)

英特爾 (納斯達克：INTC)

7隻量子計算股票

Alphabet(納斯達克：GOOG,GOOGL)

在未來十年內要購買的各種量子計算股票中，最好的買入可能是Alphabet股票。谷歌量子計算硬體方面代表了目前全球最高水平之一。 2006年，谷歌量子計算項目由Hartmut Neven 創立，最初專注於演算法和軟體。2014年，谷歌招募了加州大學聖塔芭芭拉分校John Martinis 團隊，谷歌開始在量子計算硬體方面發力。2016年，谷歌量子計算團隊使用3個量子比特對氫分子的基態能量進行了模擬，效果已經可以和經典計算機持平。2018年3月，谷歌推出了72位量子比特晶元Bristlecone。2019年10月，谷歌使用其當時最新推出的53位量子比特晶元Sycamore運行隨機電路取樣，僅用20s時間即完成了結果，而谷歌推算如果使用算力強大的超級計算機Summit需耗時1萬年，實現了「量子優越性」，這也是目前全球量子計算機經過實測的最強算力。2020年3月，谷歌推出了TensorFlow Quantum量子機器學習演算法開發平台，助力於未來全球量子演算法的發展。

盡管，許多人一直在爭論Alphabet是否確實達到了量子霸權。但現實情況是Alphabet建造了世界領先的量子計算機。這種超級計算機相關內容會變得越來越好，Sycamore的計算能力也將提高。Alphabet可以通過其Google Cloud業務將Sycamore轉變為市場領先的量子計算服務業務，並實現巨額收入。Alphabet是可能是今天最好的量子計算股票之一。

國際商業機器(紐約證券交易所：IBM)

量子計算領域中另一個與Alphabet競爭的就是IBM。IBM是全球最早布局量子計算的公司之一，並且至今技術依然保持全球領先。 早在1999年，IBM就採用NMR量子比特技術開發出3位量子計算機。2001年，IBM分別在5位NMR量子計算機、7位NMR量子計算機上成功運行了Shor量子演算法，成功將21分解為3和7，將15分解為3和5，這是人類首次在硬體上實現Shor量子演算法。2016年，IBM推出量子雲計算平台IBM Q Experience，IBM成為全球第一個推出量子雲服務的公司。2017年，IBM採用超導量子比特技術開發出17位量子計算機和50位量子計算機。2019年，IBM推出Q System One，這是一台53位的量子計算機。

IBM多年來一直在量子計算領域占據重要地位，但是他的細分領域卻一直與其他公司不一樣，例如Google一直在追求量子霸權（Quantum Supremacy），但IBM卻迴避了這種想法，轉而稱之為「量子優勢」（Quantum Advantage）。 表面上看，量子優勢與量子霸權並無太大區別。前者處理的是一個連續體，專注於使量子計算機比傳統計算機更快地執行某些任務。後者涉及的是使量子計算機永遠比傳統計算機更快的那一刻。但僅僅是一個哲學上的差異，卻有著巨大的意義。通過專注於建立量子優勢，IBM將其量子計算用在某些垂直行業和某些任務中，使其具有可衡量的實用性和經濟性。從長遠的發展來看，IBM為其量子計算服務創建一個相當於直接進入市場的策略。他可以幫助這個行業做好每一項任務。因此，有了這樣一種可實現的、簡單的、切實可行的方法，IBM的股票是未來10年內最有把握的量子計算股票之一。

微軟(納斯達克：MSFT)

另一個在量子計算領域具有長期潛力的大型 科技 公司是微軟，微軟和谷歌、IBM等 科技 巨頭不同，在量子計算硬體上投入較少，目前僅專注於量子雲服務。 2019年，微軟發布Azure Quantum量子雲服務平台，使用者可以通過平台使用 Honeywell、IonQ、Quantum Circuits等公司的量子計算機。微軟基於龐大的雲業務Azure推出Azure Quantum量子雲服務平台。目前，Azure Quantum是一個安全、穩定和開放的生態系統，為量子計算軟體、硬體和應用程序提供一站式服務。微軟依靠其已經龐大的Azure客戶群來交叉銷售Azure Quantum。這樣做將平台提供了非常廣闊的前景。綜上所述，量子計算只是微軟企業雲增長的一個方面。這種增長的說法在未來幾年將保持強勁勢頭，這將繼續支撐微軟股價的進一步上漲。

Quantum Computing(OTC市場：QUBT)

在給出的列表中，最有趣、最小、最具爆炸性的量子計算股票是Quantum Computing。 未來幾年，量子計算將改變一切，但是他的相關硬體很貴。量子計算的硬體還不能以低成本向普通客戶提供，使他們產生可觀的收益。因此，量子計算正在構建一個經濟實惠的量子計算軟體和應用程序的組合，這些軟體和應用程序可以提供量子計算能力，並在傳統計算機上運行。Quantum Computing希望能夠填補這一空白，並成為一個廣泛的、低成本的量子計算軟體提供商，為那些買不起量子計算硬體的公司提供便捷的量子計算軟體。Quantum Computing在2020年才開始將軟體商業化，通過目前處於beta模式的三個產品，這三種產品可能會在今年下半年開始與金融、醫療和政府客戶簽訂長期合同。這些早期的簽約可能是未來5到10年內成千上萬家公司注冊量子服務的開始。盡管現在這家公司收入基本為0，但可預見到未來能有幾億美元的收入。QUBT股票目前市值只有1200萬美元，未來股價可能會飆升。

阿里巴巴(紐約證券交易所：BABA)

我國 科技 巨頭阿里巴巴近年來也在布局量子計算 。2015年，阿里巴巴和中科院進行合作。2017年，密西根大學教授施堯耕加入阿里巴巴，加速了阿里在量子計算上的發展；同年，阿里巴巴宣布其與中科院聯合打造的量子雲平台上線。阿里巴巴正在打造一個強大的QCaaS分支，以補充其已經龐大的服務業務。事實上，阿里雲擁有全球IaaS市場約10%的份額，他打算利用這一領導地位，向其龐大的現有客戶群交叉銷售量子計算服務，並最終成為中國最大的QCaaS運營商。鑒於阿里巴巴巨大的資源優勢，該公司很可能最終成為中國量子計算市場的第一或第二大公司。因此這是一個長期購買和持有阿里巴巴股票的原因。

網路(納斯達克：BIDU)

另一家率先涉足量子計算的中國大型 科技 公司是網路。 網路於2018年啟動了自己的量子計算研究中心，研究中心的目標是將量子計算整合到網路的核心業務中。網路在最初階段建立量子計算的初衷是希望來改善自己的運營，後來公司希望將量子計算業務作為服務出售給第三方。兩者的結合將為網路帶來很大的回報，量子計算可以使網路的核心搜索和廣告業務顯著改善，計算能力的提高也可以極大地改善搜索演算法和廣告定位技術。由於對量子計算的早期研究，網路股票也有上漲空間。

英特爾(納斯達克：INTC)

最後，在這張量子計算股票的買入名單上是英特爾。 盡管英特爾在傳統CPU方面可能落後於競爭對手AMD，但半導體巨頭卻在創造潛在的量子CPU方面處於領先地位。英特爾新發布的Horse Ridge低溫控制晶元被廣泛認為是當今市場上最佳的量子CPU候選產品。該晶元包括四個可以控制128個量子位的射頻通道，這是英特爾前身量子CPU Tangle Lake的兩倍多。換句話說，英特爾是量子計算晶元的領導者。未來當量子計算機大規模製造時，它們很可能會建立在英特爾的量子CPU上。為此，未來5到10年量子計算硬體市場的潛爆炸性增長對英特爾的股票都是一個巨大的刺激。

雲平台推動量子計算機商用

目前，谷歌、IBM、微軟、亞馬遜、阿里巴巴等全球 科技 巨頭均已推出量子雲服務平台。 用戶可以通過平台提供的編譯器開發量子演算法，並通過雲服務在雲端的量子計算機硬體上進行運行。2017 年，IBM Q Experience 正式上線運行，是全球第一個量子雲服務平台。隨後，阿里巴巴、谷歌、微軟、亞馬遜也相繼推出了量子雲服務平台。

中短期內，量子計算機在達到商業應用程度後，小型化問題依然難以解決，通過雲計算提供服務是其可能的形態。 量子計算機體積較大，且需要運行在較低溫度環境下，由專門的技術人員進行維護，短期內推出小型商用機可能性較小。量子計算機與現有網路系統相適應，用戶通過量子雲服務遠程調度量子計算機算力。具體來說，下游用戶通過客戶端操縱雲端經典計算機，雲端經典計算機通過量子計算機操控程序輸入/讀取量子計算機數據。

參考資料：

https://investorplace.com/2020/08/7-quantum-computing-stocks-to-buy-for-the-next-10-years/

-End-

1930年秋，第六屆索爾維會議在布魯塞爾召開。早有準備的愛因斯坦在會上向玻爾提出了他的著名的思想實驗——「光子盒」，公眾號名稱正源於此。