刚刚，Anthropic神秘模型出手！3天攻克18年量子计算难题
在没有规律的问题上，量子计算机做不到指数级加速。
这就是 2008 年提出、困扰学术界整整 18 年的 Aaronson–Ambainis 猜想。
刚刚，一家 AI 物理实验室借助 Anthropic 未公开的模型，证明了这个猜想！
这家实验室名叫 Physical Superintelligence（物理超级智能，PSI），今年 9 月才亮相，专门用 AI 做物理研究。
证明出自 PSI 研究员 David Turturean 搭建的一套研究系统。系统调用的那个 Anthropic 模型，具体型号 PSI 没有透露。
这个系统运行到第三天，就给出了 Aaronson–Ambainis 猜想的完整证明，甚至证明还通过了 Lean 检查。
Lean 是一种证明助手，证明里的每一步推理，电脑都会逐一检查。
系统是人搭建的，问题是人选定的，证明本身交给了 AI。
连猜想的提出者之一 Andris Ambainis 都发帖感慨，「我最大的几个科学难题里，又有一个被 AI 解决了。」
用 AI 证明数学猜想，这个秋天快成 OpenAI 和 Anthropic 的传统保留节目了。
10 月底，这两个老对手还几乎同时宣称推翻了「指数时间假设」。
遇事不决，量子力学。
量子计算机也常被当成这种万能钥匙，就好像它能把所有可能的答案同时试一遍，什么难题都能秒杀。
可 Aaronson–Ambainis 猜想的另一位提出者、量子计算大牛 Scott Aaronson 的博客写着这样一句话，「量子计算机不会靠把所有答案并行试一遍，瞬间解开难题。」
量子计算机最出名的成果，是 1994 年的 Shor 算法，它分解大数的速度，比普通电脑上已知的任何方法都快得多。
Shor 算法这么快，是因为题目里藏着一个循环往复的规律，量子计算机只需要找出规律多久重复一次。
已知的大多数惊人的量子加速，靠的都是题目自带的这种规律，学术界称之为「结构」。
可要是题目根本没有规律呢？比如输入就是一串随机的 0 和 1。
Aaronson 1999 年刚入行时，最早研究的问题之一就是这个，但没能解决。
2008 年前后，他和拉脱维亚学者 Ambainis 把它转化成了一道纯数学题，也就是著名的 Aaronson–Ambainis 猜想。
要看懂这道题，你可以先想象一排藏在帘子后面的开关，每个开关有两种状态，对应输入里的 1 和 0。题目是一道关于这排开关的是非题，比如「开着的开关是不是超过一半」，电脑只需要回答「是」或「否」。
电脑想知道答案，就得掀开帘子查看开关，每看一次记一次数，比快慢就是比谁看的次数少。
普通电脑一次只能看一个开关，量子计算机借助叠加态，一次能同时看到多个开关，只是看到的信息混在一起，没法一下子全都看清。
要证明量子计算机在没规律的问题上做不到指数级加速，思路是证明 普通电脑能模拟它，而且不用多看太多次 。
量子计算机看完后，回答「是」的概率有多大，由这排开关的状态决定。这个概率就像一个表盘，背后连着所有开关，哪个开关状态变了，指针都可能跟着动。量子计算机看的次数越少，表盘背后的接线就越简单。
某个开关换个状态，指针平均挪动多少，就叫这个开关的「影响力」。