John Preskill 因在量子学习与计算方面的工作获奖
加州理工学院教授兼某机构学者 John Preskill 因将经典计算和量子计算应用于从量子实验中学习的问题而获得贝尔奖。
2024年8月，在第10届量子信息与量子控制国际会议上，加州理工学院理论物理学教授、某机构学者 John Preskill 将获得约翰·斯图尔特·贝尔量子力学基础问题及其应用研究奖。该奖项以欧洲核子研究中心物理学家 John Bell 命名，他证明了如何验证量子纠缠的存在（即量子系统物理状态之间的强相关性，即使它们相距遥远）。颁奖公告特别提到 Preskill 在“量子信息的高效学习与处理在量子计算中的交叉领域”所做的工作，这些工作探索了利用机器学习加深对量子系统理解的经典和量子技术。
问：能描述一下获奖的工作吗？
答：可以分为两类：使用经典机器学习和使用量子机器学习来了解量子世界。人们现在已经拥有数百个量子比特的量子计算机，而完全描述数百个量子比特的状态超出了我们的能力，因为完整描述会随量子比特数量指教增长。要取得进展，必须找到某种方法将量子信息转换为我们能理解的经典信息。因此，我们的一部分工作（与两位出色的合作者：学生 Robert Huang 和博士后 Richard Kueng）是找到一种方法，将非常复杂的量子系统转化为简洁的经典描述。我们发现，通过进行相对适中数量的实验，可以得到对量子系统的描述，并从中预测非常多的属性——比必须进行的测量数量多得多。我们将这种描述称为“经典阴影”。
计算“经典阴影”类似于将3D物体沿多个轴投影到二维空间。假设有一个三维物体，试图理解其几何形状。可以从不同方向拍摄快照，将其投影到二维。这有点像其增强版，因为量子系统生活在某个难以想象的高维空间中，而我们将其投影到少量信息上。结果表明，不需要很多这样的快照就能预测物理学家通常感兴趣的许多事物。希望利用从量子实验中获得的数据进行泛化，以预测观察相关量子系统或以不同方式观察同一量子系统时会看到什么。如今人工智能无处不在，很多人都在考虑应用机器学习来理解量子系统。但大多数是非常启发式的：人们尝试不同的方法，希望这能赋予他们泛化和做出良好预测的能力。
目标是为泛化过程提供严格的性能保证，即不需要那么多快照就能以小误差进行泛化。在某些情况下成功证明了这一点。
当谈到用量子机器进行学习时，情况则有所不同。获取一些量子数据（可能在量子计算机上产生，或者某个传感网络从某处收集了光子），并将其存储在量子存储器中。不仅仅是测量它并将其放入经典存储器；而是将其存储在量子存储器中，然后对数据进行量子计算。最后，在计算结束时，得到经典答案（因为量子计算结束时总是这样做）。结果表明，对于某些可能想了解的量子系统属性，用量子计算机进行处理比用经典计算机高效得多。
问：在“经典阴影”的情况下，每次测量后是否需要重置系统？
答：假设拥有许多相同制备的副本。可能是用量子计算机制备的，每次都经过相同的计算步骤。也可能是在实验室里做了一个可以反复重复的实验。这项工作的主要意义是：不需要原本以为那么多的副本。从技术上讲，基于对同一状态的多次测量，以特定精度可以做出的预测数量，与测量副本数量呈指数关系。
问：是否需要在开始测量之前就知道要问什么问题？
答：有一句口号：“先测量，后提问”。事实证明不需要在测量时就得知将要学习哪些属性。因此，创建经典阴影所需的测量在当今实验上是可行的，因为所要做的就是测量各个量子比特。
技巧在于以随机基进行测量。观察量子比特有不同的方式。可以垂直、水平或前后观察。因此考虑三种类型的测量，对于所有量子比特，随机选择以其中一种方式进行测量。随机性带来了一定的力量。之后，可以说：好的，我想用这些数据来预测某些东西，例如这里和那里一簇量子比特的关联函数，或者某个量子系统的能量期望值，通过处理这些随机化数据，就可以做出预测。
问：量子学习场景的设置是怎样的？
答：量子设置是可以同时获取两个副本，将它们存储在量子存储器中，然后对两个副本进行计算。这称为对两个副本的纠缠测量。这就是力量所在。当每次对两个副本进行纠缠测量时，在某些情况下能够大幅减少预测属性所需的实验次数。当然，在实际计算机中，噪声始终是一个因素。但如果一切无噪声，那么对于所研究的特定情况，当对这些副本进行纠缠测量时，足够测量的次数是一个常数。它不依赖于系统的大小。但如果一次测量一个副本，定理表明要达到同样的测量精度，需要测量的副本数量与量子比特数量呈指数关系。
问：这有什么应用？
答：最终设想做的（认为这将非常有帮助）是一种新型量子感知。如果观察来自某个光源的光，现在是怎么做的？通常是计数光子：用相机，像素被光子击中时会闪光。
如果来自某个光源的多光子状态（比如用望远镜观察来自太空的某个物体），原则上这些光子之间的量子关联包含了大量信息。如果只是计数光子，就会丢失这些信息。在那个多光子状态中丢弃了大量信息。可以设想，当拥有相应的技术时，望远镜将不仅仅是计数光子。它们将收集这种多光子状态并将其存储在量子存储器中，包括多个图像，然后可以对多个副本进行这种集体测量。这将能够看到信号中那些用传统方式（一次测量一个副本）会错过的内容。
问：最后一个问题：该奖项以 John Bell 命名，他提出了一个实验来证明纠缠粒子上的测量确实相互依赖，即使粒子相隔很远。您的工作与 Bell 的工作有某种联系吗？
答：负责评选获奖者的委员会的任务是识别能够推动量子理论基础的研究。当然，Bell 通过提出贝尔不等式做到了这一点，表明量子纠缠使我们能够完成没有量子纠缠就无法完成的事情。这就是违反贝尔不等式的实验演示的意义所在。Bell 的部分遗产是，量子纠缠是一种资源，如果知道如何利用它，就能完成原本无法完成的事情——更强大的计算、新型测量、新型通信。因此，至少在这个意义上，所讨论的工作很大程度上是在追随 Bell 的脚步——整个量子计算领域在某种程度上也是如此。因为量子计算机的力量确实来自这样一个特征：在量子计算过程中，处理的是许多量子比特的高度纠缠态，我们不知道如何用经典方式表示。FINISHED
