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如果说人工智能助理的发展历程总长是100万公里，我们现在才刚刚走了几公里。但当我们思考最终可能的结果时，最初的这几个步骤却非常鼓舞人心。
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我的前同事戴维·海克曼（David Heckerman）是一位杰出的科学家，他花了30年的时间研究人工智能。几年前，他创建了最有效的垃圾邮件过滤器，方法则是找出对手——那些用垃圾邮件堵塞你收件箱的垃圾信息制造者——的薄弱环节，并成功挫败他们的企图。今天，他在微软组建的团队负责开发一些机器学习算法，希望能够发现和利用HIV（艾滋病病毒）、普通感冒和癌症的薄弱环节。HIV是引发艾滋病的罪魁祸首，它能在人体中迅速而广泛地发生变异，但这种病毒在变异方式上面临一些限制。我们开发的先进机器学习算法已经发现了HIV蛋白的哪些部分对它们的功能至关重要，这样就可以训练疫苗来攻击这些特定区域。借助临床数据，他的团队就能模拟变异，确定目标。类似地，他们还在针对一种癌症肿瘤进行基因组测序，并预测免疫系统的最佳攻击目标。
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如果说人工智能的潜力激动人心，那么量子计算的潜力则更令人兴奋。
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加利福尼亚州圣巴巴拉市离好莱坞的距离比离硅谷更近。在好莱坞这座“浮华城”的北边坐落着一个休闲氛围浓厚的海滨大学校园，令人意外的是，那里竟然是量子计算的发展中心，是我们这个行业的未来。靠近好莱坞确实是有道理的，因为电影剧本可能比教科书更能指导量子物理和量子力学。罗德·瑟林（Rod Serling）在《暮光之城》（TheTwilight Zone）中的描述或许是最恰当的：“你正在穿越另一个维度，不仅是视觉和声音的维度，还是心灵的维度。进入一片奇妙的土地，它的边界取决于你的想象力。那就是前方的路标——你的下一站，暮光之城。”
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要给量子计算下定义绝非易事。量子计算起源于20世纪80年代，它利用了原子或原子核的特定量子物理性质，让它们以量子比特，或称量子位（qubit）的形式来工作，担当计算机的处理器和存储器。量子位彼此进行互动，同时与我们的环境相隔离，它们在执行特定计算任务时，性能可能远高于传统计算机，或称经典计算机。
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光合作用、鸟类迁徙，甚至人类意识都被作为量子过程来研究。在今天的经典计算世界里，我们的大脑思考和我们的思维被输入到计算机中，而计算机反过来又在屏幕上提供反馈。在量子世界里，一些研究人员推测，我们的大脑和计算机之间不会有障碍。这是很长的一段路，但有朝一日，意识会与计算融合吗？
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丹麦诺贝尔物理学奖得主尼尔斯·玻尔（NielsBohr）曾说：“如果量子力学还没有让你感到震惊，那说明你还没能理解它。”后来的一位诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼（Richard Feynman）提出了量子计算的概念，引爆了全世界的热情，使得全球各地如今都在争相利用量子力学开发计算机。参与竞赛的包括微软、英特尔、谷歌和IBM，以及D-Wave等初创公司，甚至还包括拥有庞大国防预算的政府机构。他们都希望借助量子计算彻底改变计算本身的物理学原理。
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当然，如果建造量子计算机是件容易的事情，现在早就已经完成了。经典计算受到二进制代码和物理定律的约束，量子计算则能将各种各样的计算——数学、科学和工程——从线性世界推进到量子位构成的多维宇宙。量子位不是简单的1或0这种经典比特，而是可以形成每一个组合——一个叠加，因而能够同时进行许多计算。因此，我们将进入一个可以同时响应许多并行计算的世界。根据我们的一位科学家的说法，在一个构造得当的量子算法中，结果就像“一场大屠杀，可以排除所有或绝大多数的错误答案”。
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量子计算不仅比传统计算速度更快，它的工作负载也要服从于不同的扩展规律——这让摩尔定律变成了古老的记忆。由英特尔创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）提出的摩尔定律指出，一个设备的集成电路中包含的晶体管数量大约每两年增加一倍。一些早期的超级计算机大约拥有1.3万个晶体管，你家客厅里的Xbox One大约有50亿个晶体管。但英特尔最近几年报告称，发展速度已经放缓，因而为其他能够提供更快处理速度的技术创造了巨大需求，以便推动人工智能的增长。短期的结果是催生了图形处理器（GPU）集群、张量处理器（TPU）芯片和云端的现场可编程门阵列（FPGA）等新颖的加速器。但终极梦想，还是开发出量子计算机。
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今天，我们面临的一些紧迫问题需要经典计算机花费几个世纪才能解决，但量子计算机只需要几分钟或几小时就能解决。比如，量子计算的速度和精度足以破解当今最高级别的加密技术，这着实令人难以置信。传统计算机要破解今天的RSA-2048加密技术需要花费10亿年，但量子计算机大约只需要100秒或不到两分钟的时间，即可将其破解。幸运的是，量子计算也将彻底改变传统的计算加密技术，使计算更加安全。
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要实现这个目标，我们需要三个科学和工程上的突破。我们正在研究的数学突破是拓扑量子位。我们需要的超导突破是能够产生数千个极度可靠而稳定的拓扑量子位的制造过程。我们需要的计算机科学突破是一种给量子计算机编程的全新计算方法。
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在微软，我们的员工和合作伙伴正在与传输、实验物理和理论物理、数学，以及计算机科学等领域展开合作，这些科学有朝一日将使量子计算成为现实。这项活动的基地是量子站（Station Q），它就设在加州大学圣巴巴拉分校（University of California at Santa Barbara）的理论物理系。量子站是迈克尔·弗里德曼（Michael Freedman）的创意。1986年，36岁的他在国际数学联盟（International Mathematical Union）大会上获得了数学最高奖项——菲尔兹奖（FieldsMedal）。他后来加入微软研究院，在圣巴巴拉聚拢了一批世界顶尖的量子人才——理论物理学家的书面计算为实验物理学家提供素材，由实验物理学家根据这些理论推测来构建实验，而电气工程师和应用开发者今后则可以借助这些实验将量子计算推向市场。
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中午刚过，量子站的两名理论物理学家就一边吃着玉米饼碎肉卷，一边向一位实验物理学家打听他最近的发现。他们争论的是一项研究的最新进展，焦点集中在数学和物理世界的一个复杂角落，即马约拉纳费米子或粒子，它为发明稳定状态的量子计算机所需的超导体带来了希望。阳光从园区附近的太平洋水面上反射过来，照亮了会议室四周的黑板上无数个用粉笔书写的方程式。
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这只是我们为了实现必要突破所采取的一种密集的实时合作。微软前首席技术官克雷格·蒙迪（Craig Mundie）颇具远见卓识，多年前他就为我们创建了量子项目，但相应的学术过程却很烦琐——首先是由理论物理学家发表一个理论，然后实验物理学家会测试这个理论，公布测试结果。如果测试失败，或产生的结果没有达到最佳标准，那么理论物理学家就会对实验方法进行审视，并对理论加以改进。然后从头再来一遍。
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现在，人们对量子计算的强烈需求加快了竞争速度，而唯一能够率先实现目标的方法就是缩短理论、实验和开发之间的时间。量子计算机的研发已然成为一场军备竞赛。为了加快速度，提升效率，加强结果导向，我们设定了目标和时间表，希望能够开发一台量子计算机，让它从事一些有用的工作、一些传统计算机做不到的工作，以及需要成千上万个量子位的工作。为了实现这一目标，我们要求加强合作。我们召集了一批世界上最伟大的人，让他们在平等的基础上共同努力，以开放和谦逊的态度对待问题。我们一致认为，实验和理论科学家应该坐在一起，或者通过Skype密切合作，以此形成想法和实验，这种方式已经极大地简化了这一流程。
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到目前为止，我们已经获得了30多项专利，但距离终点线仍然较远。在各公司争相开发云计算、人工智能和混合现实的过程中，量子计算竞赛被很多人忽视了，原因之一就是它复杂而隐秘。
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量子计算的一个重要价值是推进人工智能的发展，使之真正理解人类语言，然后对其加以准确总结。更有希望的是，量子计算最终可能催生令人难以置信的医学突破，从而挽救生命。比如，由于HIV蛋白质外壳变化多端，而且不断演化，开发一种HIV疫苗所涉及的计算问题非常复杂，是当今的计算资源难以解决的。因此这几十年来，科学家一直都说研发出HIV疫苗还要再等数十年。而有了量子计算机，我们就可以用新的方法来解决这个问题。
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另外十几个遭遇科技停滞的领域也存在相同的情况，包括高温超导体、低能耗肥料生产、弦理论等。量子计算机可以让我们重新审视最引人关注的问题。
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计算机科学家克里斯塔·斯沃里（Krysta Svore）是我们解决量子计算机问题的核心。克里斯塔从哥伦比亚大学（Columbia University）获得了博士学位，研究方向是容错和可扩展量子计算。她在麻省理工学院工作了一年，与一名实验主义者一起设计了控制量子计算机所需的软件。她的团队正在设计一种奇异的软件架构，它假定我们的数学、物理和超导专家已经成功地开发了一台量子计算机。为确定这款软件首先应解决哪些问题，她邀请世界各地的量子化学家做演讲和进行头脑风暴。有一个问题暴露出来：由于粮食产量不足，全世界数百万人仍在挨饿。粮食生产的最大问题之一是它需要肥料，这会产生不小的成本，而且会消耗环境资源。生产肥料需要将大气中的氮转化为氨，促成细菌和真菌的分解。自从1910年弗里茨·哈柏（Fritz Haber）和卡尔·博许（Carl Bosch）发明“哈柏法”之后，这种化学过程从未有过任何改进。这个问题很大、很复杂，甚至根本无法突破。然而，将量子计算机与经典计算机配合使用，便可进行大规模的实验，从而发现一种新的人工催化剂。这种催化剂能够模拟微生物过程，并减少生产化肥所需的甲烷气体和能量，从而减少对环境的威胁。
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微软开发量子计算的方法与我们在这一领域的十几家竞争对手截然不同。量子计算的敌人是“噪声”——也就是宇宙射线、闪电甚至邻居家的手机这些电子干扰——这是非常难以克服的，也是大多数量子计算技术在超低温环境下运行的原因之一。借助迈克尔·弗里德曼最初的工作，我们的量子站团队与来自世界各地的合作者共同开发了一种拓扑量子计算（TQC）方法。与其他方法相比，TQC把量子资源开销减少了两三个数量级。这种拓扑量子位天生就不像其他方法那么容易出错，因为它更不容易受到噪声影响。虽然这种方法需要在基础物理的新领域有所发现，但其潜在优势不可限量。
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不要以为量子计算机有朝一日将会以一种新型超高速独立个人计算机的形式出现在你的办公桌上。相反，量子计算机将作为一个协处理器运行，接收一堆经典处理器发来的指令和提示。它将是一种位于云端的混合设备，以我们完全无法想象的方式加快极度复杂的计算速度。你的人工智能机器人或许可以帮助你解决一个需要查看10亿张图片的问题。它可以利用量子计算机扫描这10亿种可能，然后立刻给你反馈几种选择。
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量子位的实验发展已经进化到一定阶段，现在已经能够实现可扩展量子位技术。展望未来几年，我们有望看到小型量子计算机的发展。这样便可使用短量子算法（shortquantum algorithms）开发出早期应用，在某些问题上超越传统计算机。更重要的是，一旦我们拥有了量子计算机，就可以加速发展更长的“逻辑量子位”，并着手开发更大、更强的量子计算机。
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想要让量子硬件架构最终具备可扩展性，就需要今天的计算机科学家、物理学家、数学家和工程师共同努力，在通往通用量子计算的道路上克服各种挑战。在微软，我们认定量子计算将使人工智能更加智能，还能让混合现实提供更加身临其境的体验。
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