陈根：概率计算，助力计算领域更进一步

文/陈根

随着科技的发展，传统的计算机已经具备很多功能，但在推理、逻辑、采样和优化方面仍然有很大的进步空间，这就造成人们对替代计算方案有着较大的兴趣。量子计算可以完成这些任务，但在退相干和低温操作的要求方面还面临着很大的挑战。

概率计算是一种非常规的计算方案，它与量子计算有相似的概念，但不受上述挑战的限制。其关键的角色是一个概率比特(p-bit)——一个在0和1之间波动的鲁棒的经典实体，它可以利用神经网络的原理与同一系统中的其他比特产生相互作用。

另外，两个磁化方向的磁体可以存储一个比特。早期的计算机使用这种方法造出了磁芯存储器。但将磁芯存储器变小是非常困难的，因为它的体积越小，性质就越不稳定。而现在，科学家利用了这个看起来像 bug 的特点，使用不稳定的小磁体来实现 p-bit，构建了一台有 8 个 p-bit 的概率计算机。

在这个概率计算机中，p-bit 组成的系统可以通过许多可能从初始状态演化到最终状态。计算机走哪条路径完全是一种偶然，每条路径都有一定的概率。把所有可能路径的概率加起来，就得到了到达一个给定最终状态的总概率。

量子计算机也可以这样计算，但它用的是量子比特，这就意味着，这里每条路径都有物理学家所说的概率振幅，但它是一个复数，既有实部也有虚部。

在量子计算机中，要想确定从某个初始状态到最终状态的总体概率，首先要把所有可能路径的振幅相加，得到最终状态的概率振幅。最终的振幅也是一个复数，然后求其大小的平方得到实际概率，这个数字介于0和1之间。

简而言之，概率计算机和量子计算机之间的关键区别就是前者将所有概率加起来，后者将复数概率振幅加起来。

与传统计算机相比，概率计算机在一些重要技术上更为先进；与量子计算机相比，概率计算机在常温下也可操作。未来，概率计算机或将在解决优化问题，比如如何帮助快递员走最短的路线，优化递送包裹顺序方面，发挥更大的作用。