安妮 夏乙 发自 凹非寺
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量子计算能为机器学习大幅加速?

不好意思,这件事的最佳证据:量子推荐系统,已被华盛顿大学准博士生Ewin Tang“杀死”。

他在量子计算的启发下,开发了一种在传统计算机上运行的推荐算法,与以前的推荐系统相比能实现指数级加速,媲美量子推荐算法。

“这曾是量子加速的最强例证之一,现在它已经不复存在。”

打破量子计算优越性的Ewin,秋天即将去华盛顿大学读博的Ewin,不是你的同龄人。

他今年,只有18岁。

17岁的艰巨作业

2017年春天,17岁的少年Ewin正在德克萨斯大学奥斯汀读大三。

他选了一门深奥的课程:量子信息。这门课的老师,是德克萨斯大学奥斯汀分校量子信息中心主任斯科特·阿伦森(Scott Aaronson)教授。

阿伦森老师曾在MIT任教9年,2016年秋天加入UT奥斯汀。这位37岁的教授,在学术界称得上青年才俊。

△ 阿伦森老师的博客头像

他看着少年,不知道是不是看见了自己17岁的影子,觉得这位少年天赋异禀,决定带着他做点研究。

于是,一堆课题摆在了少年面前。最后,他不大情愿地选了推荐算法。

而“不情愿”的理由,与14岁上大学、“天赋异禀”的学霸人设很不搭。少年接受Quanta Magazine采访时说:“犹豫,是因为我看起来感觉它好像很难,但这已经是他给我的课题里最简单的了。”

推荐算法,可能是机器学习技术应用中群众基础最好的一个。它早已经被某宝某条某音乐等各种App大规模应用,每天为几亿人推荐着新闻、商品、歌曲。

如此司空见惯,为什么学霸少年会觉得难?

课是量子信息,导师是量子信息中心主任,这个推荐算法课题,研究的自然是它和量子计算的交叉。

推荐算法之于量子信息,约等于灯泡之于电力。

一直以来,量子计算机最深入人心的特征是计算能力强悍,而它究竟能用来干什么,就超出了群众的认知范畴。

大家都说,它擅长分解庞大的数字,对加密解密有着巨大的作用。但如果仅仅是密码学,与传统计算机能完成的任务相比就未免太狭窄了。更何况,要真正用量子计算攻克密码,还要等个10年左右。

当下真能证明量子计算优越性的问题,寥寥无几而且局限在非常狭窄的细分任务上。

直到2016年,一篇论文:Quantum Recommendation Systems,也就是量子推荐系统,终于在一个大众关心的问题上,证明了量子计算的优越性

杀死量子推荐算法:18岁华裔少年推翻量子加速最强证据-深度学习中文社区

论文地址:

arxiv.org/abs/1603.0867

论文作者,是法国科学研究中心(CNRS)高级研究员Iordanis Kerenidis和南洋理工大学的Anupam Prakash。

阿伦森教授把他们的算法称为KP算法,还说它堪称量子计算能为真实世界中的机器学习提供指数级加速的最强证据之一。

推荐系统就像一个用户×产品构成的偏好矩阵。对于传统的算法来说,矩阵中所有的偏好信息要用到,而KP算法,用一种叫做“量子相位估计”的方法从中抽样。与众多传统算法相比,速度呈“指数级提升”。

Kerenidis说,据他所知这是第一次有机器学习和大数据领域的例子,证明了量子计算机可以完成传统计算机上不可能的任务。

少年要研究的东西,就和这个KP算法有关。

从不可能到可能

2017年秋天,Ewin的研究作为本科毕业论文开工了。

一开始,少年和阿伦森老师一样,一心相信传统推荐算法不可能达到量子推荐系统的速度。

可是,他的想法逐渐在改变。

论文截稿时间已近,他对老师说:我认为快速的传统算法,是存在的,KP算法中的量子相位估计,能找到替代品。

有想法还不够。少年证明了可以用传统算法来替代量子相位估计,从一个用户偏好矩阵中随机采样,形成一个小矩阵。

在传统的计算机上,同样可以做出像KP算法一样快的推荐系统。

和两位前辈一样,少年的算法的运行时间也是用户和产品的多重对数。也就是说,计算时间随着特征的对数而缩放。在推荐系统中,“特征”就是用户和等着推荐的产品。

经过自己反复计算,阿伦森老师反复检查,两人反复讨论,他的最终成果出炉了。这篇35页的论文题为A quantum-inspired classical algorithm for recommendation systems,一个量子计算启发的推荐系统传统算法,前不久在arXiv上公开了。

杀死量子推荐算法:18岁华裔少年推翻量子加速最强证据-深度学习中文社区

论文地址:

arxiv.org/abs/1807.0427

少年宣告,与传统计算机上的算法,也就是他自己刚刚开发的这个相比,KP算法实际上并不能带来指数级加速。

量子加速的最强证据之一,被推翻了。

阿伦森老师参加加州大学伯克利分校的量子计算workshop时,还带上了Ewin,让他根据这篇论文做了非正式的演讲。众多量子计算大牛都在场,包括打造了量子推荐系统的Kerenidis和Prakash。

这就像是一场高规格的论文答辩会。少年做了两场演讲,和诸位观众唇枪舌剑问答4小时。最终,大家终于达成共识:算法正确,“答辩”通过。

QuantaMagazine还说,这篇论文后来还正式投递到了某期刊或者会议,正在进行同行评审,等待发表。

阿伦森老师在自己的博客上,把这篇论文称为“a striking new result”,惊人的新成果。

他说,唐同学杀死了(KP算法的)量子加速

但是,无论是阿伦森,还是少年,都不想给量子计算泼冷水。少年的论文标题恰恰强调了“量子计算启发的”,阿伦森老师也说,如果没有KP的量子算法,也不会有唐同学的这项成果。

18岁的准博士生

骄人的研究背后的作者Ewin Tang,是今年秋天即将入学华盛顿大学的博士生。

没错,18岁的博士生。

在我们刚刚高中毕业暑期狂欢的时候,大神已经准备下个月的读博项目了?

是的,而且是一路开挂——

根据德克萨斯大学阿灵顿分校(UT阿灵顿)的校报报道,小学阶段,少年一路连跳。12岁时,Ewin实现了“质的跳跃”,成为校园里最年轻的学生,主修数学和计算机科学了。

这还不是他第一次接触大学课程,自10岁时开始第一次上大学课程以来,他已经接触了微积分和微分方程在内的高数知识,且这些课程的GPA均为4.0。还是10岁,当少年的SAT考试拿到1920的高分时,学校决定给他提前入学的机会。

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△ 高数挂住了我们,唯独给Ewin开挂

当大部分同龄孩子还在小学数学习题中无法自拔时,少年已经师从著名量子计算专家阿伦森教授,钻研起高数和量子信息学,还受到了“unusually talented”的赞誉。

14岁的Ewin,在大学期间,还发表了三篇……论文。

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是谁启发了幼年的Ewin学大学课程的?秉持着“神童的父母多半也很厉害”的传统信仰,量子位找寻到了少年的家庭信息。果然——

据2012年UT阿灵顿的古老报道中记载,Ewin的父亲为UT阿灵顿的生物工程系教授唐力平(Liping Tang),成长于台湾,目前主要的研究方向为干细胞、组织工程、纳米技术、生物相容性等。

△ Ewin父亲、华裔教授唐力平

少年学习大学课程时,周一三五的部分时间在私立学校上课,参加足球、篮球、越野和科学奥林匹克竞赛等活动;另外一部分时间,他回去UTA上课。周二和周四,Ewin则到他父亲的纳米技术实验室兼职工作。此外,少年还在学习中文、钢琴和二胡。

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△ 12岁的Ewin Tang

神童的培养过程也有困扰,只不过唐力平最担心的不是儿子的学习,而是他的社交生活。“在学术上他表现很好,但我们希望他留在学校和他这个年龄的孩子一起生活,让身边的朋友与他同龄。”唐力平说。

真是甜蜜的苦恼呢~

围观群众惊呼

无论是在动漫还是电影里,“天才少年”总是人群中最受关注的那一个。现实中当然也不例外,Ewin已经引起了各大科技学术论坛中网友的关注,一天之中HackerNews上就堆积了200多条评论。

有唇枪舌剑的学术探讨,更多人对着少年在感慨。

一些“宝爸”“宝妈”的关注点自然在“天才少年养成记”上。ID为nsxwolf的网友评论Ewin跳过了四到六年级让他印象深刻,疑惑这是Ewin的天赋还是父母的教育方法特别:

我应该对自己的孩子做些什么吗?孩子多大时才知道具有这种潜力。

好尖锐!也好让人want to know!

问题的跟评者各抒己见,有认为孩子拥有无忧无虑的童年和在同龄人中表现最佳往往不可兼得,顺气自然开心快乐就好。

也有网友觉得父母无需为孩子找方向,兴趣必须来自孩子,父母只需要提供适当帮助就好,强求不来。

有的网友认为,大家的评论和讨论太基于Ewin的年龄,甚至有些放错了重点:

为什么大家探讨的重点是Ewin的年龄还不是他的技能。当然他很年轻,但这也与所提出的实际工作无关。

当然,也有一些评论稳中带皮。ID为greg7mdp的hacker news网友感慨Ewin“生不逢时”:“如果他几年前发现了这个算法,可能已经赢得了100万美元的Netflix大奖。”还给出了当年Netflix基于推荐算法举办影片评级大赛的地址~

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One More Thing

历史总是相似的。

曾经,也有一位18岁的华人准博士生。18岁那年,一封乔治·华盛顿大学的博士offer发到了他的手中;23岁,他博士毕业。

那个人是张亚勤。

 

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