丹·帕特森是CBS新闻和CNET的高级制片人，他采访了未来学家艾萨克·亚瑟，讲述了量子计算的下一步是什么。 以下是经过编辑的采访记录。

艾萨克·亚瑟：用电脑总是很难猜测的，我们有点被摩尔定律宠坏了，从五十年代到六十年代，我们只是把我们从这些非常简单的设备带到了现在的东西。

我们不想犯同样的错误，例如，核裂变和核聚变，我们在20年后得到发展，只是假设下一个将在20年后到达我们。

量子计算在我们看到任何真正的重大进展之前可能已经有几十年了，但目前，我们已经取得了相当大的飞跃，实际上正在用这个做一些真正的计算。

SEE：2020年企业AI和ML管理(免费PD F)（技术共和国）

不过，我们有很多问题要改进。 最大的一个实际上是从中得到正确的答案。 举个例子，如果我们以前使用的是随机源-假设我用电话簿把某人锁在一个量子盒里，我告诉他们，“我想让你找到一个电话号码，如果你打这个正确的电话号码，这是这本书中的电话号码，有人会过来让你离开这个盒子。”

然后给那个人一个随机数生成器，我们关闭盒子，他们搜索。 他们的一大堆不同的量子幽灵出现了，搜索了不同的页面，但找到合适的人称之为，人来了，打开了门。 这是数据提取的一个例子，虽然这在实际现实中是行不通的，因为量子在宏观尺度上并不是两者兼而有之，但是你可以从这样的事情中得到错误。

首先，想象一下，在搜索那个页面的量子人中，有一个人没有打正确的电话号码，而是意外地打电话给一个送披萨的地方，然后打开门送披萨。 现在，我们有一个错误的答案。 我们在量子计算中也有类似的情况，在数据方面，我们有一个错误。 我们以前也有这种正常计算，但我们很早就解决了。

这可能要难得多，而且在许多方面，这是最困难的部分，除了实际上保持所有这些协议纠缠。 它不只是想保持一个这样的粒子。 我们必须同时保持几千个潜在的或数百万个潜在的相互纠缠。 这也允许他们在绝对零度以上的头发。 然后，当然，我们还有第三个问题需要克服，那就是软件。

SEE：增强商业的现实：采购单(免费PD F)（技术共和国）

所有这些都是在被输入到这些东西中的类计算机上的算法上运行的，而这些算法是我们仍然需要做大量工作来改进它们的唯一方法，因为我们并不完全使用像Shor[算法]这样的原始纯算法，而是我们必须在这一过程中适应的算法。 这是三个领域--软件和硬件领域将真正控制前进的限制。

我们能做多大的纠缠系统？ 我们到底能把正确的答案拉得多好，我们又该如何得到正确的算法来提出正确的问题呢？

我们倾向于认为，用现代手机和笔记本电脑，这将是你家里的东西，你会有一台量子计算机，但事实上，你可能从来没有真正有一台量子计算机在某人的家里。 它们必须在如此低的温度下运行。 即使它们在纠缠方面是非常小的设备，也有这么多的相关设备不太可能变得过于小型化。 最有可能的是，你总是有类计算机，人们通过云访问它，你只需要在你将连接到的量子计算机上购买时间-或者获得时间。

对于一个人来说，我们最有可能使用的东西可能是类似于加密的东西，但是对于我们在电脑上真正看到的东西，可能是像天气预报这样的东西。 它有很多选择让我们做得比现在更好的天气预报。

在科学方面还有很多其他的例子；有伟大的东西。 它可能最终让我们模拟深海中的生物生成的生活方式，这是我们的模型不可能真正存在的例子之一。 我们使用近似算法来覆盖这些非常巨大的数字，但它们似乎不足以覆盖早期深海中的化学相互作用等事物，然后这些相同的算法，具有讽刺意味的是，将是我们在约会服务中使用的一种东西，以找到一个人的最佳匹配，而不仅仅是简单的数量特征。

我们通常要简化特征。 在这里，我们实际上可以有一千种不同的性状和一千种不同的亚型，量子计算机实际上可以匹配和优化所有这些。 当然，还有可能使用选举模型。