本文摘要：计算机曾多次被指出是高端技术，只有科学家和训练有素的专业人员才能用于。

计算机曾多次被指出是高端技术，只有科学家和训练有素的专业人员才能用于。但在20世纪70年代后半期，计算机再次发生了极大的变化，这种变化某种程度是机器显得更加小，也更加强劲。同时也转变了计算机的用于，每个人都可以在家中用于它们。

今天，量子计算出来还正处于跟上阶段，量子计算出来包括了20世纪物理学中一些最令人费解的概念。在美国，谷歌、IBM和NASA正在试验和建构第一台量子计算机。中国也在量子技术方面投放巨资。笔者《量子计算出来为每个人》的书在3月早已公布，作者坚信量子计算出来也不会有相近的改变。

并且，这种改变将比大多数人所意识到的转变更加慢。个人电脑的蓬勃发展第一台现代计算机问世于20世纪50年代。

它们体积相当大，常常不过于平稳，如果按照今天的标准，它并不强劲。它们是为解决问题最重要问题而设计出来的，例如研发第一个氢弹。人们普遍认为，这是计算机所擅长于的事情，但世界不须要许多计算机。

当然，这种观点被证明是几乎错误的。1964年，John Kemeny和Thomas Kurtz 撰写了BASIC语言。

他们的目标是设计一种更容易自学的非常简单编程语言，使任何人都能编程。最后，编程仍然仅限于训练有素的科学家，现在任何人都可以自学编程。

当20世纪70年代后期第一台家用电脑经常出现时，计算出来的改变仍在之后。爱好者现在可以出售自己的电脑并在家里编程。父母和孩子可以一起自学。这些年所问世计算机不是很强劲，可以用它们做到的事情也数量受限，但大家的热情十分低。

在BASIC中编程。图片来源：David Firth / Wikimedia当人们用于自己的电脑时，大自然地意识到他们必须更加高性能和更加多功能。微软公司和苹果的创始人都看见了家用电脑前景光明。

完全每个美国人现在都享有一台笔记本电脑，平板电脑或智能手机，或享有三个。他们在互联网上花费很多时间，还包括社交媒体，网上购物和搜寻。这些活动在20世纪50年代都不不存在，当时没有人告诉他们想或必须他们。

这是一种新的工具，计算机促使了它们的发展。转入量子经典计算出来，即现在为计算机获取动力的计算出来类型，与人类的计算出来方式类似于。

它将所有计算出来都分解成为二进制的数字0和1。现在，我们的计算机用于比特（二进制位数），因为它们易于控制，使其正处于打开或重开方位。量子计算出来则基于宇宙的计算出来方式，它包括了所有经典计算出来，但也包括了一些来自量子物理学的新概念。量子计算出来不是经典计算出来的比特，而是具备量子比特。

然而，量子计算出来的结果与经典计算出来的结果完全相同：多比特。不同之处在于，在计算出来过程中，计算机可以通过比特以更好方式操控量子比特。它可以将量子比特置放状态的变换中并使它们纠结在一起。量子变换和量子纠结都是大多数人不熟知的量子力学概念。

变换大体意味著量子位可以是0和1的混合。纠结回应量子位之间的相关性。当测量一对纠结量子位中的一个时，它不会立刻表明你测量其伙伴时将取得的值。

这就是爱因斯坦所说的“远距离的幽灵行动”。原始叙述量子力学所需的数学知识令人生畏，而这些是设计和建构量子计算机所必须的。

但是，解读量子计算出来和开始设计量子电路所需的数学知识要较少得多，高中代数是唯一的拒绝。人人用于量子计算出来量子计算机才刚刚开始修建，它们是大型机器，有些不可信，也还不尤其强劲。他们将用作做到什么？量子计算出来在密码学中具备最重要的应用于。

1994年，麻省理工学院的数学家Peter Shor回应，如果需要修建量子计算机，他们就需要密码当前互联网加密方法。这促成建构了可以应付量子反击的数据加密新方法，打开了后量子加密时代。看上去量子计算出来可能会对化学产生极大影响。

经典计算机无法仿真某些反应，化学家们期望量子计算机需要有效地仿真这些量子现象。我指出推断未来50年大多数人将用于量子计算机做到什么意义并不大。

当量子计算出来沦为任何人都可以在自己家中用于的东西时，可能会更有意义。答案是这早已沦为有可能了。2016年，IBM在云中加到了一台小型量子计算机。

任何有互联网相连的人都可以在这台计算机上设计和运营自己的量子电路。量子电路是继续执行量子计算出来的一系列基本步骤。

IBM的量子计算机不仅可以免费用于，而且这种量子计算机具备非常简单的图形界面。它是一台小型，不是十分强劲的机器，就像第一台家用电脑一样，但爱好者可以开始尝试。这种改变早已开始。

人类正在转入一个必要自学和实验量子计算出来的时代。与第一台家用电脑一样，有可能还不确切量子计算机否不存在必须解决问题的问题，但随着人们的用于，我指出人们不会找到他们必须更加多高性能和更加多功能。这将为我们仍未想象的新应用于修筑道路。

本文作者Chris Bernhardt是《量子计算出来为每个人》的作者，也是费尔菲尔德大学数学教授。(公众号：)编译器，via singularityhub涉及文章： IBM ：构建机器学习的「量子优势」还任重道远，但在特征同构方面的希望将见成效“量子体积”概念究竟是什么？不如称作“量子密度”更加熟悉屡屡引起注目的量子计算出来和类脑芯片，何时能约预期？原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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