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本文转自 Amazon Science 网站，文章翻译由开发者社区提供；

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• https://www.amazon.science/blog/25-years-of-qip

1981 年，在波士顿的一次会议上，物理学家理查德·费曼提出，利用量子力学现象的计算机可以轻松执行经典计算机难以完成的计算——甚至是极其困难的计算。

1994 年，贝尔实验室的数学家 Peter Shor 表明，量子计算机（仍然是一个完全假设的设备）可以比经典计算机以指数速度更快地分解数字。“Shor 的算法构成了让每个人都感兴趣的杀手级应用程序，”麻省理工学院量子计算研究员 Seth Lloyd曾经说过。

加州理工学院计算和数学科学教授兼第 25 届量子信息处理年会主席 Thomas Vidick（左）和 Amazon Web Services 量子计算总监 Simone Severini（右）。

三年后的 1998 年，第一届量子信息处理会议 (QIP) 在丹麦奥胡斯召开。 从那时起，量子计算已成为领先科技公司的一项主要研究计划，QIP 已成为量子信息处理领域的首要会议。

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以纪念 QIP 成立 25 周年，Amazon Science 询问了两位杰出的量子信息科学家（加州理工学院计算和数学科学教授、今年 QIP 主席 Thomas Vidick 和 Amazon Web Services 量子计算总监 Simone Severini ）两个关于该领域在过去 25 年中取得了多大进展以及它还需要走多远的问题。

在过去 25 年中，我们对量子信息科学的了解让您最感惊讶的是什么？

Thomas Vidick：嗯，老实说，我们可以运行一个 20 量子比特的量子算法，它实际上看起来正在按计划进行。虽然我的整个研究都基于这样一个假设，即量子力学是对自然的足够准确的描述，因此研究其对计算的影响是有意义的，但真正“看到”这样的计算发生是一个启示。 （我需要使用引号，因为我们当然看不到量子计算在不影响它的情况下发生。但对于小计算，我们可以非常详细地绘制结果统计数据。几年前，Monroe小组使用离子阱实现了西蒙算法。我简直不敢相信：它准确地采样了正确的字符串。

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回到甚至不是 25 年前，而是 15 年前，这是我第一次在攻读硕士学位时了解到量子计算是一件事情，它可以成为现实的事实绝对不在我的考虑范围内，我也不相信 大多数理论家，更不用说实验家了。 我认为了解量子计算是有效的，而不是相信它确实有效，这对我们处理量子信息科学的方式产生了重大影响。

Ernesto F. Galvão，国际伊比利亚纳米技术实验室量子和线性光学计算组组长； Iordanis Kerenidis，QC Ware 量子算法负责人，法国国家科学研究中心高级研究员，巴黎量子计算中心主任； 和 Severini 在 2001 年在阿姆斯特丹举行的第四届 QIP 上。

（由 SIMONE SEVERINI 提供）

Simone Severini：量子信息科学促进了物理学、数学和计算之间的丰富相互作用。 这种相互作用产生了跨越这些领域边界的新技术。

一个很好的例子是量子复杂性理论的应用，在 2020 年由 Ji，Natarajan，Vidick，Wright 和 Yuen 在否定中解决 Connes 嵌入问题。Connes 的嵌入问题是抽象代数中的一个问题，其中"代数"是一个集合，一组运算符和描述运算符如何应用的公理的组合。实数是集合的一个例子，算术运算符是一组运算符的一个例子，但在抽象代数中，这些可以是任何东西。

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Connes 的问题是问一类代数是否包含在另一类中。 Alain Connes 于 1976 年在一篇论文中阐述了这个问题，并于 1982 年获得了菲尔兹奖。从那时起，这个问题在几个不同的数学分支中得到了重新阐述。 多个会议专门针对这个问题进行过探讨。

Ji 等人的结果是一个令人惊讶的案例，其中作为量子信息科学工具箱一部分的概念和技术在数学和自然科学的其他领域产生了影响。这只是众多激动人心的例子之一。

您认为该领域最大的挑战是什么？

Thomas Vidick：该领域面临的明显挑战是，在实验方面，实现量子计算机，特别是在扩大系统规模的同时降低错误率，在理论方面，为这种计算机寻找应用。 虽然作为一名理论家，我倾向于认为第一个是困难的但绝对可以解决的工程挑战，但我对第二个的最终结果不太有信心：除了量子模拟中的利基应用和后量子密码学的广泛部署之外， 量子计算机会进入日常消费者生活吗？

这是一个价值数十亿美元的问题。但说实话，这不是我最关心的。更贴近我内心，也许不那么明显的是，保持量子信息科学在过去四分之一世纪，在接下来的四分之一世纪（以及更多！）中所具有的连贯性，活力和影响的挑战。当我回顾第一批 QIP 计划时，几乎没有人担心理论结果的近期适用性。相比之下，我可能没有高估太多，断言过去几年 QIP 的近一半的科学计划有一些"近期"动机。

“In the complex and fast-paced world of today, we should not forget that fundamental science is still the root of future innovation. ”

--Simone Severin

这种演变反映了对我们作为研究人员的工作的潜在实际影响的真正和合理的热情，25 年前这是一个如此遥远的前景，以至于它甚至不在我们的脑海中。 这种演变将对我们领域的健康和多样性产生什么影响还有待观察。 QIP 是否会拆分为“应用”和“理论”QIP，如果是，这种拆分是否会以保持两个组件之间强交互的方式进行？ 量子信息的理论工作是否会在计算机科学界保持其实力和地位，而与实验方法的成功或失败无关？

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我们领域的研究人员一直在为证明量子信息思想的重要性而奋斗，并取得了巨大的成功，这远远超过了它可能的实际相关性。 现在后者正在成为现实，我们不应该忘记前者。

Simone Severini：观察量子信息科学如何从学术界溢出到工业界是令人着迷的。 我们今天在这个领域看到的更广泛的兴趣是一个很好的机会，但也存在风险。 我认为该领域最大的非技术挑战是在一个试图平衡科学研究和工程的环境中有机而稳定地发展，同时提出具有未来影响的商业路线。 在当今复杂而快节奏的世界中，我们不应忘记基础科学仍然是未来创新的根源。 为了实现量子技术的长期承诺，例如可以超越经典工程的处理器和通信设备，今天设定正确的期望非常重要。 在这种情况下，支持教育和科学发现并强调长期愿景的必要性至关重要。

文章作者：Larry Hardesty

Larry Hardesty 是 Amazon Science 博客的编辑。 此前，他是 MIT Technology Review 的高级编辑和 MIT News Office 的计算机科学作家。