The NISQ Trap: Eight Years of Demonstrations the Hardware Was Built to Lose

以下是对论文《NISQ 之陷阱》（The NISQ Trap）的解释，采用了简单易懂的语言和日常类比。

大局观：“八年循环”

想象一群工程师正在制造一种新型汽车引擎（量子计算机），这种引擎理应比以往任何引擎都快。八年来，他们一直在展示一些“旗舰级”比赛，在这些比赛中，他们的新引擎似乎赢得了旧的标准引擎。

然而，这篇论文指出，这些比赛中的每一场都是由赛道规则“操纵”过的。

作者 Amit Hagar 声称，工程师们被迫选择了那些对旧引擎来说很容易跑的赛道，仅仅是因为新引擎太脆弱，无法应对复杂的赛道。每当他们宣称一次“胜利”时，总会有一位数学家随之出现并说：“事实上，我们用铅笔和纸也能同样快地解决这条简单的赛道。”

这篇论文将此称为**“闭环”（Closed Loop）**：

1. 硬件： 新型量子计算机充满噪声且非常脆弱。它们只能在非常简单、短促或具有高度结构性的赛道上运行。
2. 软件： 因为这些赛道很简单，经典计算机（旧引擎）实际上可以完美地模拟它们。
3. 结果： 量子计算机从未真正证明自己更快，因为它从未被允许在足够难到能难倒经典计算机的赛道上运行。

核心问题：同一枚硬币的两面

论文解释了存在一个“双面”约束：

• 面 A（硬件）： 由于量子芯片存在噪声，它们只能处理简单的电路（比如一段短而直的路）或非常特定的模式（比如一个完美的对称舞蹈）。
• 面 B（数学）： 使一个电路易于在嘈杂硬件上运行的特征（长度短、对称性），恰恰也是使经典计算机易于求解的特征。

类比：
想象你试图证明一辆摇晃的新自行车比汽车跑得快。

• 为了防止自行车摔倒（噪声），你必须在一条完美平坦、笔直的 100 米赛道上骑行。
• 但在平坦、笔直的 100 米赛道上，汽车可以轻松地行驶在你身边并匹配你的速度。
• 你声称：“看！这辆自行车和汽车一样快！”
• 论文说：“不，你只是选了一个汽车本来就很快的赛道。你还没有证明这辆自行车有何特别之处。”

“去量子化”序列

论文列出了从 2018 年到 2026 年的一系列事件。

• 模式： 一家公司宣布一项“量子优越性”（一次胜利）。
• 反应： 在 18 个月内，一个理论学家团队发表论文，展示如何使用经典计算机模拟该实验。
• 原因： 该实验的设计初衷是为了能在嘈杂的硬件上运行，这意味着它必须使用“短电路”或“特殊模式”。而这些正是经典计算机擅长处理的东西。

论文指出，在 30 多个重大公告中，每一个都被“去量子化”了（被证明可以被经典计算机模拟），只有一个非常特殊的例外，而论文对此持怀疑态度。

唯一的例外：“量子回声”

论文提到了一个实验（来自 2025 年 10 月），目前尚未被经典计算机完全击败。然而，作者对此非常怀疑。

• 问题： 该实验测量了一个非常复杂的信号，但为了让数据看起来好看，他们不得不应用了一个巨大的“修正因子”（就像拉伸照片使其看起来更大）。
• 陷阱： 他们只在极小的规模（40 个量子比特）上检查了数学是否正确，却声称在巨大的规模（65 个量子比特）上取得了胜利，而在那个规模下，他们根本无法检查答案。
• 结论： 论文暗示，这可能只是一个物理实验，测量的是机器自身的噪声，却被包装成了计算领域的胜利。

这对未来意味着什么

论文关于未来有两个主要观点：

1. 唯一的出路是“容错性”（Fault Tolerance）
要打破这个“循环”，我们必须制造出能够修复自身错误的机器。

• 现状（NISQ）： 机器充满噪声。它们只能做简单的事情。
• 未来状态（容错）： 机器拥有“纠错功能”。它们可以排出噪声（就像冰箱排出热量一样）。
• 现实检查： 论文表示，我们应该停止假装目前的嘈杂机器就是最终产品。真正的“量子优越性”只有在我们制造出容错机器时才会发生，而这正是 1996 年的原始数学理论一直以来所预言我们需要的东西。

2. 我们需要停止混淆“工程学”与“优越性”
论文认为，过去八年对于工程学来说是非常棒的（我们制造了更好的芯片、更好的导线、更好的控制系统）。但在科学方面，我们做得并不好（我们不断声称解决了我们实际上并未解决的问题）。

• 陷阱： 新闻稿将“我们造出了一台可以工作的机器”与“我们造出了一台比超级计算机更聪明的机器”混为一谈。
• 解决方法： 我们需要承认目前的机器只是诊断工具。它们适合测试物理学，但实际上还没有在任何事情上胜过经典计算机。

结论：“永动机”

作者以一个尖锐的比喻结束：

“嘈杂硬件上的量子优越性是理论物理学中的永动机：每一个新原型运行几个月，吸引大量赞赏性的报道，然后理论学家就会注意到它是插着电运行的。”

翻译： 新型量子计算机看起来是在靠自己的力量运行，但它们实际上只是插在了经典计算机的电源上（因为经典计算机可以模拟它们）。

论文警告说，如果我们不将重心转向构建真正的“容错”机器（即那些能够修复自身错误的机器），我们将在下一个八年循环中重复同样的错误，把资金浪费在那些经典计算机已经可以完成的演示实验上。