史上第一个虫洞，被谷歌造出来了

能用来“时空穿梭”的虫洞，竟然被谷歌量子计算机创造出来了？

就在刚刚， 全息虫洞研究登上Nature封面，还被Quanta Magazine称为“有史以来创造出的第一个虫洞”。

此前在2019年，谷歌的研究人员就在实验室里捣鼓虫洞相关研究了。

没想到现在，科学家们不仅创造出了虫洞，还观察到了信息在虫洞之间传递的现象——

不过，先别急着幻想“空间跳跃”。

与我们想象中的引力虫洞不同，这个虫洞是 量子虫洞，并不能穿越时空。

这次全息虫洞的进展，在于成功地将量子态通过虫洞，由一个量子系统传递到了另一个量子系统。

那么，这个量子虫洞究竟是什么，它又是如何被模拟出来的？

2D时空“简化版”虫洞

虫洞是爱因斯坦和内森·罗森提出的一种理论，被假设为黑洞和白洞的连接。

它就像是一个通道一样，其特性是可以在另一边得到一个所谓的“镜射宇宙”。

但随着研究的深入，虫洞也被分成了很多类型。

人们想象中可以做时空旅行的“引力虫洞”，更直观的称呼是“时空洞”；至于量子态的量子虫洞，则被称之为“微型虫洞”， 两者有很大的差异。

所以，为什么科学家们要这么执着于研究量子虫洞？

这是因为，广义相对论和量子力学虽然各自都发展了很长一段时间，但它们之间仍然有一个根本性的“冲突”——

量子引力。

这两个学说对量子引力的理论没有达成一个共识，解决办法之一就是证明全息原理 （holographic principle），即用一个低维量子系统来描述一个涉及引力的系统。

全息原理中一个非常热门的实现就是 AdS/CFT对偶 （反德西特/共形场论对偶），它将量子场论和量子引力两种理论联系在了一起。

如果能想办法证明AdS/CFT理论猜想，那么就相当于证明了全息原理，进而将量子引力研究推动一大步。

这次登上Nature封面的“虫洞”，也是通过谷歌量子计算机 模拟出来的量子虫洞，而且还是二维时空的。

基于AdS/CFT这套理论，2019年谷歌的物理学家们提出了一种实验假说，认为一个在物理实验室中可以再造的量子态，能被解释为在两个黑洞之间的虫洞中穿越的信息。

现在，来自谷歌、MIT、费米实验室和加州理工学院的科学家们，用9个量子位、1台量子计算机模拟出了对应的量子动力学。

在同一个量子芯片中，他们创建了两个纠缠的量子系统，并将一个量子位放入其中一个量子系统。结果，他们在另一个量子系统中观察到了这个量子位“穿越虫洞”而来的信息，结果符合预期的引力性质。

但对于这次谷歌量子计算机模拟出来的虫洞，在学术界引起了挺大的争论。

一方认为它对正在研究的理论帮助不大：

荷兰拉德堡德大学量子引力理论学家Renate Loll认为，这次的虫洞实验探讨的只是 二维时空中的情况，即在一维空间+一维时间的情况下展开研究。

但在我们实际生活的四维时空 （三维空间+一维时间）中，量子引力却要更为复杂：

做这种实验，容易让人们陷入2D玩具模型（一种刻意简化的模型）的研究中，反而忽视了四维时空和二维时空中量子引力的差异。

我看不出量子计算机对于（我们正在研究的）理论有多大帮助……不过如果我是错的，我很乐意接受纠正。

做这种实验，容易让人们陷入2D玩具模型（一种刻意简化的模型）的研究中，反而忽视了四维时空和二维时空中量子引力的差异。

我看不出量子计算机对于（我们正在研究的）理论有多大帮助……不过如果我是错的，我很乐意接受纠正。

另一方则认为，虽然二维时空和四维时空存在不同，但这次实验仍然可以获取不少“通用”的经验。

而且随着这个全息虫洞的出现，还会有更多虫洞被模拟、被进一步仔细研究。

那么，这个虫洞究竟是怎么被模拟出来的？

这个虫洞是如何模拟的？

要了解这个虫洞的产生过程，时间不得不顺着研究往前推移。

故事至少从2013年开始讲起。

当年的一次会议后，来自哈佛大学的Daniel Jafferis——虫洞传送协议的首席开发者，也是本篇Nature封面的合著者——有了一个想法：

通过推测的对偶性，可以经由调整纠缠模式来设计特定的虫洞。

具体而言，可以设想在两组纠缠粒子之间，穿上一根电线或其它任何的物理连接，让粒子们编码出虫洞的两个口。

在这种耦合作用下，操作其中一侧的粒子，会引起另一侧粒子的变化。

这样就有可能在两侧粒子之间 撑开一个虫洞。

说干就干。Jafferis联手当时哈佛的研究生Ping Gao，以及访问学者Aron Wall开始进行研究。

直到2016年，三人最终计算得出：

通过耦合两组纠缠粒子，当在左侧的那组粒子上执行一个操作后，在对偶高纬时空图像中，打开通往右侧的虫洞口，可以推动一个量子位从中通过。

他们发现的这个虫洞，是 全息的、可穿越的。

几个月后研究人员进一步证明了，可穿越虫洞可以在一个简单的环境中实现。

而量子系统就是一个足够简单、又可以尝试制造的“简单环境”。

说到这里，需要引入一个新概念：SYK （Sachdev-Ye-Kitaev）模型。

简单理解一下，SYK模型是一个物质粒子的系统，以群体的形式相互作用，并且这个模型在2015年被发现是全息的。

量子引力理论家Juan Maldacena和合作者提出，两个SYK模型连接在一起，可以对Jafferis的可穿越虫洞的两个口进行编码。

到了2019年，Maldacena和伙伴们找到一个具体的方法，可以将一个量子位信息， 从一个四向相互作用的粒子系统传送到另一个粒子系统。

在对偶时空图中，旋转所有粒子的自旋方向，会转化为一种横扫虫洞的负能量冲击波。

冲击波能把量子位向前推动，还能在可预测的时间点把量子位 踢出虫洞。

好了，说回Jafferis和他的研究。

2018年，Jafferis本人和许多谷歌量子人工智能 （Google Quantum AI）的研究人员，一同加入了一个实验粒子物理学家的研究团队。

团队核心领导者参与了希格斯玻色子的发现 （2012年）。

实验团队的主要工作是“如何使用量子计算机进行全息量子引力实验”。

要知道，量子计算机虽然先进，但是仍然很容易出错。

要在上面运行Jafferis的那个虫洞传送协议，实验团队必须搞出协议的 超级简化版本。

为什么呢？

因为一个完整的SYK模型，由几乎无限多的粒子组成。

当四向相互作用贯穿模型始终，这些粒子会以随机强度相互耦合。

因此，想要计算完整过程，几乎是天方夜谭。

为了将协议大大简化，实验团队稀疏化了SYK模型，只编码其中最强的四向相互作用 （忽略其余的），同时保留模型的全息性质。

稀疏化的想法来自ML，即试图通过把尽量多的权值设置为零，来限制神经网络中信息的细节。

与之类比，团队把一个大量子系统看作一个神经网络，通过反向传播更新系统的参数，一是保持重力特性，二是缩减系统的大小。

花费几年时间，团队终于利用上述的“聪明办法”，创建了这个 只需要7个量子位和数百个操作的全息虫洞。

团队成员把SYK模型的粒子相互作用，映射到神经网络的神经元之间的连接上，并训练系统在保留虫洞特征的同时，尽量删除网络连接。

如此一来，四向相互作用的次数，从几百次 骤减到5次。

事情突然变得 （相对）简单了起来，实验团队开始编写Sycamore的量子位。

7个量子位编码14个 （左、右SYK模型各7个）物质粒子，左边的每个粒子都和右边的一个粒子纠缠。

第8个量子位处在状态0和1的概率组合中，然后与左边SYK模型中的一个粒子减缓。

这个量子位的可能状态很快就会与左边其它粒子的状态纠缠在一起，它的信息会很均匀地散布在他们中间，就像一滴墨水滴在水里然后均匀扩散开。

紧接着，旋转所有的量子位的自旋方向，与负能量冲击波横扫虫洞相对，这会导致从左侧SYK模型进入的量子位，转移到右侧SYK模型。

它们会重新聚焦在右边的一个粒子 （左边粒子被交换后的纠缠对象）所在的位置。

然后要做的，就是测量这些量子位的状态，并将统计数据和从左侧进入的量子位的准备状态 相比较，来证明量子位有没有从左到右被传送过来。

如果以一言以蔽之，那就是：

通过全息原理从量子信息的语言翻译成时空物理学，让一个粒子落入虫洞的一边，并观察它在另一边是否出现。

方法已经明了，具体要怎么观测呢？

实验团队在上述数据中， 寻找代表两种情况的峰值。

如果能够看到峰值，就意味着双负能量冲击波的量子位旋转，允许量子位传送；而双正能量冲击波的相反方向旋转，不允许量子位传送 （而且还会导致虫洞关闭）。

两年时间，实验团队一直在逐步改进，降低实验噪音。

这一点对测量信号至关重要，因为 即使是1.5倍的噪音也会完全掩盖信号。

今年1月份的深夜，在团队成员的电脑屏幕上，峰值出现了！

在峰值截图旁，这名实验者写下：

我认为我们现在看到了一个虫洞。

这个峰值是“第一个在量子计算机上可以看到的量子引力的迹象”。

我认为我们现在看到了一个虫洞。

这个峰值是“第一个在量子计算机上可以看到的量子引力的迹象”。

团队核心人物惊讶极了，清晰又明显的峰值，让她跟当初看到希格斯玻色子的数据时一样激动不已。

更重要的是，虽然这个虫洞结构简单，团队还是探测到了 虫洞动力学的第二个特征，即“尺寸缠绕” （size-winding）。

这是信息在量子位之间 传播和不传播的微妙模式。

目前，实验团队还没有训练神经网络来保存这个信号，因为这个信号让SYK模型稀疏化了。

当然，这次的实验也发现了另一个事实：无论SYK模型如何，尺寸缠绕这一特征都会出现。

这般如此，如此这般，耗费数年时间，这个虫洞终于由谷歌量子计算机模拟了出来~

不得不说，量子计算机是一种探索量子重力理论的工具。

这个工作，仅仅代表着使用量子计算机探究物理学的其中一个步骤。

尽管 存在争议，但是这项前所未有的实验，探索了时空以某种方式从量子信息中产生的可能性。

随着量子装置的不断改进，错误率会更低，芯片会更强，那么对引力现象的研究也会更加深入。

而引力只是量子计算机探索复杂物理理论的独特能力的一个范例，量子计算机还能对时间晶体、量子混沌和化学进行洞悉和观察。

所以说，遇事不决，果然是可以量子力学的啊～