「NASA、Googleが注目する「D-Wave」は、本当に量子コンピューターなのか？
グーグルやNASAを顧客にもつ、世界初の「商用量子コンピューター」企業D-Wave。まったくのゼロからマシンをつくった創業者は元レスラーだ。世界中の科学者が注目する、このブラック・ボックスは、ホントに「それ」なのか？（本誌VOL.14より全文転載）
TEXT BY CLIVE THOMPSON
PHOTOGRAPHS BY NAOYA FUJISHIRO
TRANSLATION BY ATSUHIKO YASUDA @ XOOMS
2015年1月3日に放送されるNHKスペシャル「NEXT WORLD 私たちの未来」第1回放送では、D-Waveをフィーチャー。『WIRED』では番組取材班が得た成果を独占公開！ 詳しくはこちらのページにて。
グーグルの最強マシン
グーグルは、膨大な数のコンピューターをもっている。百万台規模のサーヴァーが相互に接続され、地球上で最も高速で、最も強力な人工知能をつくり上げてきた。しかし、昨年の夏、この検索エンジンの巨大企業がNASAと共同で手に入れたハードウェアは、さらにも増して最強かもしれない。少なくとも、これほど不可解なコンピューターはない。
カリフォルニア州・マウンテンヴューにあるグーグルプレックス（グーグル本社）から数百マイル離れたNASAエイムズ研究センター内に設置されたその機械は、文字通りブラックボックスだ。高さ10フィート（約3m）ほどの、巨大な冷凍庫のようなその黒い箱の中には、ある革新的なコンピューター・チップが収められている。
それは、一般的に使われるシリコンの代わりにニオブ（耐熱合金として使われる金属）でつくられた微小なループ状回路で構成され、宇宙空間の150分の1という極低温に冷却されている。箱の側面には、その名前──それは、開発した企業の名前でもある──が、SFチックな大きな文字で書かれている。「D-Wave」。
この黒い箱は、最先端の物理学を応用して、現存するどのコンピューターよりも高速にデータを処理できる、世界初の実用的な量子コンピューターだと、企業の幹部は説明する。もしそれが正しいなら、革命的なブレークスルーだ。しかし、それは本当なのだろうか？
高速化の限界は近い
グーグルのコンピューター・サイエンティスト、ヘルムート・ネヴンは、NASAと共同でD-Waveを導入するよう、グーグルの上層部を説得した人物だ。
現在、彼の研究室では、このコンピューターにさまざまな問題を解かせて、いったい何ができるのかを検証している。学者風の言葉遣いの快活なドイツ人、ネヴンは、かつて画像認識サーヴィスの会社を起業した経歴をもつ。2006年、グーグルはネヴンの企業を買収した。PicasaやGoogle Glassといった、さまざまな画像認識プロジェクトを進めるためだ。ネヴンが担当するのは、「最適化」と呼ばれる数学の領域だ。与えられた問題の数学的な解をさまざまな制約のもとで見つける分野で、例えばある目的地へ行くにはどの経路が最適か、石油掘削の現場でどこを掘ればよいか、産業用ロボットをどう動かすのが最も効率的か、といった問題を解くのに使われている。
最適化は、データを魔法のように扱うグーグルにとっても鍵となる技術だ。しかし、その高速化はそろそろ限界に近づいている、とネヴンは言う。「理論的に考えうる速さに、ほぼ到達しているのです」。
そのような状況のもとでグーグルに（あるいは、コンピューター・サイエンス界全体に）残された選択肢は2つしかない。ひとつは、さらに巨大で、より多くの電力を消費する、シリコン製のコンピューターをつくること。そしてもうひとつは、現在のコンピューターを数百万台集めて数年かけてもできないことを一瞬でやってしまうような、革新的な計算方法を見つけることだ。
その答えになるのが量子コンピューターだ、とネヴンは考えている。わたしたちが使うノートPCやグーグルを支える巨大なサーヴァー群（量子科学者たちが愛情をこめて「古典的機械」と呼んでいるコンピューター）はすべて、「ビット」を使って計算を行っている。ビットとは計算の最小単位で、0か1、どちらかの値をとる。
一方、量子コンピューターで使われる量子ビット、いわゆる「キュビット」は、0と1の状態を同時にとることができる。欲しいだけの数を同時に処理できるのだ。一般には信じ難く、突拍子もないこの概念によって、量子コンピューターは超高速に計算を行うことができる。
ただしそれは、本当に量子コンピューターを実現できれば、の話だ。
量子コンピューティングにはまだよくわかっていないことが数多くあり、D-Waveが本物の量子コンピューターなのか、あるいは、ただ風変わりなだけの古典的コンピューターなのか、まだ誰にもわかっていない。開発者でさえ、D-Waveがどんなメカニズムで作動し、どんな能力をもっているのかを正確に把握できていないのだ。これを解明するためにネヴンは毎日、研究室に閉じこもってD-Waveと会話する方法を忍耐強く探している。もし彼がこのパズル──この黒い箱が、ほかのコンピューターには不可能などんなことを、どのように行うのか──を解けば、とんでもないことがおきる。
「わたしたちはそれを『量子的優越性』と呼んでいます」と彼は言う。「本質的に、現在のコンピューターではとうてい実現できないようなことです」。それは、新しいコンピューターの時代、と呼んでもいいだろう。
イノヴェイターは元レスラー
D-Waveの創業者、ジョーディー・ローズは、かつてカナダのレスリング・オリンピックチームに選ばれた経歴をもつ。胸板は樽のように厚く、両腕は懐疑論者を簡単に地面に押さえ込めるくらいに太い。
「俺たちが目指すのは、インテルやマイクロソフト、グーグルのような会社だ」。ブリティッシュコロンビア州バーナビーの本社でローズと面会したとき、彼は太い眉をわずかにひそめながら、そう言った。「まったく新しいテクノロジーとエコシステムを生み出す1,000億ドル規模の大企業さ。俺たちはそこに近づいている。俺たちがつくろうとしているのは、この世界の歴史上、かつて存在したことがない、とんでもないコンピューターなのさ」。
オフィスでは人々がせわしなく働いていた。奥の部屋では技術者たちが顕微鏡をのぞき込み、製造されたばかりの量子チップのロットに欠陥がないか、丹念に調べている。肩の高さほどある1組のヘリウムタンクの横に金属製の巨大な黒い箱が3つ並び、その横でさらに多くの技術者が床に広がった配線をつなぎ合わせている。
D-Waveでプロセッサー開発を担当する副社長、ジェレミー・ヒルトンが、箱のひとつを手で示して言った。「見かけは立派ですが、あくまでも開発用です。市販の安価な部品を寄せ集めてつくっただけのものです」。最もお金がかかった工程は、量子コンピューターをつくる方法を世界で初めて見つけるための作業だった。
ファインマン先生の発想
ほかの多くの物理学の概念と同じく、量子コンピューターもまた、リチャード・ファインマンの発想から生まれた。
1980年代、ファインマンは量子コンピューティングがまったく新しい計算手法になりうることを示した。宇宙からわたしたちの脳まで、マクロスケールの世界はきわめて安定しているように見える。しかし、それはわたしたちが原子より小さな量子の世界を知覚できないがためにすぎない。そこは、はるかに奇妙な世界だ。
例えば光子（光やX線のような電磁エネルギー）は、わたしたちがどう見るかによって、波のようにも粒子のようにも振る舞う。さらに奇妙なことには、2つの素粒子の量子状態を互いに関連づけ、一方を変化させるとそれにあわせて他方も変化するような状態をつくることができる。これは、量子もつれと呼ばれ、2つの粒子がたとえ数マイル離れていても、その間を光速より速く情報が伝わっているように見える、未知のメカニズムだ。
これら量子力学の知見をもとにファインマンは、もし思い通りに素粒子の状態を制御でき、量子重ねあわせ状態（2つ以上の状態が同時に存在するような状態）をつくることができれば、まったく新しい計算方法が得られることを示した。古典的なコンピューターでは、ビットは電荷によって実現され、オン／オフ、あるいは、0／1のどちらかをとる。一方、量子コンピューターではその両方の状態を同時にとることができる。
素因数分解のアルゴリズム
長らく思考実験にすぎなかったこの概念が大きな注目を集めるようになったのは、1994年、数学者、ピーター・ショアが、巨大な数を素因数分解する量子アルゴリズムを発見したことによる。暗号化・復号化を扱う分野である暗号学の根幹には、ある数学的知見がある。それは、2つの巨大な素数を掛けあわせてできた数を、元の2つの素数に分解する作業は恐ろしく困難である、というものだ。この作業を行うには膨大な数のプロセッサーと長大な時間が必要で、現実的には不可能だ。しかし、もし量子コンピューターとショアのアルゴリズムを組み合わせれば、この状況はまったく変わる。現存するあらゆる暗号が解読できてしまうのだ。「突如として」と前置きし、IBMの量子コンピューター研究者、ジョン・スモリンは言った。「誰もが量子コンピューターに飛びつきました」。
そのひとりが、ローズだった。学者夫婦の家庭に生まれた彼は、オンタリオの田舎で育ち、やがて物理学と人工知能に興味をもつようになった。ブリティッシュコロンビア大学の博士課程に在籍していた1999年、彼は、スティーヴン・ホーキングの研究助手を務めた経歴をもつNASAの科学者、コリン・ウィリアムズが書いた『量子計算の探索（Explorations in Quantum Computing)』という本を読んだ。量子コンピューティングの黎明期に、その原理を示した本のひとつだ（ウィリアムズは現在D-Waveで働いている）。
その本を読みながら、ローズは2つの思いを強めていた。そのひとつは、自分は学問の世界に進むことはないだろうということ。「科学の世界に俺の居場所は見つけられなかった」と彼は言っている。もうひとつは、レスリングで鍛えた粘り強さや不屈の精神は、起業家に向いているということだ。「俺は野心的なものごとをまとめあげるのに長けている。どんなことでも、けっして不可能とは思わないからね」。当時、賢い人々でさえもが量子コンピューターは実現不可能と考えていたころ、ローズはそれを実現するだけでなく、実際に販売もしたいと考えるようになった。
起業論を教える教授から10万ドルの投資を受け、ローズは大学の同僚たちと共同でD-Waveを設立した。彼らが目指したのはインキュベイター型の経営だった。この機械を実現できそうな人材を見つけたら、とにかく投資しようと考えたのだ。問題は、そんな人材はどこにもいなかった、ということだ。
「ゲートモデル」のパラドックス
当時、ほとんどの科学者は「ゲートモデル」と呼ばれる量子計算手法を研究していた。この方法はイオンや光子を量子ビットとして使い、それらをつないで現在の電子回路と同等の論理ゲート（AND、OR、NOTなど）をつくり、その組み合わせによって演算回路を構築するものだ。現在のコンピューターとの違いは、言うまでもなく、重ねあわせや量子もつれ、量子干渉という物理現象によって、量子ビットはより複雑な方法で互いに干渉しあうことにある。
量子ビットは、コヒーレンスと呼ばれる重ねあわせ状態にいることを好まない。空気中のたったひとつの分子でも、量子ビットのコヒーレンス状態を壊してしまう。量子状態を観測するという単純な行為すら、すべての状態が同時に存在する量子状態を壊し、確率論的で単調な、非量子的な現実世界に連れ戻してしまう。熱（物理学用語で言う「ノイズ」）が量子コンピューターを破壊し、役に立たないものにしてしまわないよう、量子ビットをあらゆるものから遮断する必要がある。
ここで困難なパラドックスが立ちはだかる。たとえ量子計算に成功しても、その結果を簡単に取り出すことができないのだ。観測した瞬間に量子の重ねあわせ状態は壊れ、単一の状態になってしまう。これでは、いくつもの可能性のひとつをただランダムに取り出しているだけで、正しい答えは得られない。コンピューターに問いを投げかけても、返ってくるのはただのゴミというわけだ。
このやっかいな原理が存在するために、科学者たちはせいぜい数量子ビットのシステムしかつくることができず、高速に作動はしても、取るに足らない小さな問題しか解くことができなかった。ローズにとって数量子ビットではなんの意味もない。彼は、1,000量子ビットのシステムを実現し、10年以内に実際に販売したいのだ。そのためには、ノイズに強く、壊れにくい量子ビットをつくる方法が必要だった。
量子アニーリングの可能性
2003年、NASAジェット推進研究所のエリック・ラディジンスキーと出会ったローズは、ついにその方法を見つけた。
ラディジンスキーは背の高い、スポーティな科学者で、超伝導量子干渉計（SQUID）の専門家だった。彼は、ニオブ製の微小なループ回路を絶対零度近くまで冷却すると、ループのまわりに互いに逆方向を向いた2つの磁場が同時に現れることを見つけた。物理学者にとって電場と磁場は同じものなので、ラディジンスキーはこれを2つの電子の重ねあわせ状態だと解釈した。彼はまた、各ループの間に量子もつれ状態をつくれば、量子トンネル効果によって、あるループからほかのループへ電荷を移動できるだろうと考えた。つまり、ニオブ製のループは量子ビットになると考えたのだ（ある方向の磁場を1、逆の方向の磁場を0と考えればよい）。そして、なにより好都合なのは、ループのサイズは数分の1ｍｍと比較的大きく、一般的な半導体工場でも製造できそうなことだった。
2人は最初、このニオブ製ループを使ってゲートモデルの量子コンピューターを開発しようと考えていた。しかし、ゲートモデルは外部のノイズやタイミングのずれの影響を受けやすいという懸念があったため、より容易に製造できる別の方法を採用することにした。断熱アニーリングと呼ばれるその方法は、数学的なルールをもつ最適化問題を解くのに特化した手法だ。最適化は、とりわけ重要な応用分野で、機械学習を行う者なら──グーグルでも、ウォールストリートでも、医療分野でも──日常的に使っている。人工知能にパターン認識を学習させるのも最適化だ。誰もが知っているが、実際に扱うのはとても難しい。もしこの計算を高速化できれば、巨大な市場価値を生み出すだろう。ローズはそう考えた。
従来のコンピューター上で行うアニーリングは、次のようなものだ。まず、与えられた問題を数学的な山と谷をもった平面に変換する。目標はこの平面上で最も低い場所を探すことで、すなわち、そこがシステムの最適状態をあらわす点になる。このたとえに沿って言えば、コンピューターは平面上で石ころを転がし、石ころが止まった場所が、求める答えになるという理屈だ。しかし、石ころが止まった場所が必ずしも最も低い場所とは限らない。通常のアルゴリズムでは、周囲を囲む山の向こうにさらに低い場所があるかどうかを知ることができないからだ。量子アニーリングならこの限界を乗り越えられるはずだと、ローズとラディジンスキーは考えていた。量子ビットで満たした各チップのエネルギー状態を調整し、問題に対応する起伏のある平面に変換する。量子ビットどうしの重ねあわせや量子もつれのおかげで、各チップは山をすり抜けることができる。このため、最低地点ではない場所に量子ビットがつかまるおそれは従来の手法に比べてはるかに小さく、また、はるかに速く最適解にたどりつけるのだ。
さらに、量子アニーリングは先述したゲートモデルほど壊れやすくないはずだ、とローズとラディジンスキーは考えていた。個々の量子ビットが相互作用するタイミングを厳密にあわせる必要もなくなる。しかも、一部の量子ビットが量子もつれ状態やトンネル効果を示すだけでもより高速に解を計算することができ、量子コンピューターとして十分作動すると考えられた。そして、量子アニーリングが導く解は最低エネルギー状態であるため、解を取り出すための観測にも耐えやすく、よりロバストな（強靭な）システムだと予想された。
「断熱アニーリングは本質的に、ノイズの影響を受けにくいのです」。ローズがこの道に進むきっかけとなった本の著者、ウィリアムズは言う。
ベゾス・ウオール街・CIA
2003年には、この構想は投資家の関心を集めるようになっていた。ヴェンチャーキャピタリストのスティーヴ・ジュルヴェトソンはD-Waveが、検索エンジンから自律走行車まで、あらゆる人工知能開発を加速するコンピューター界の次の大波になると予想し、参入を決めた。
ウォールストリートの聡明な銀行が他社に先がけて量子コンピューターを導入し、まだ誰ももっていない優秀な売買アルゴリズムを開発すれば、間違いなく競争優位性を獲得できるだろう、とジュルヴェトソンは言う。彼は、D-Waveを所有する銀行家になることを想像する。「うまくやれば、莫大な金が転がり込むよ」。銀行にとって、1,000万ドルというコンピューターの価格は取るに足らないものだ。「D-Waveの独占的利用権を買ってもいい。すべての権利を手に入れたいね。わたしにとって考えるまでもないことさ」。
D-Waveは、アマゾンのジェフ・ベゾスやCIAのヴェンチャーキャピタル部門、In-Q-Telのような投資家や投資機関から、1億ドルを引き出した。
D-Waveの開発チームは、ブリティッシュコロンビア大学のレンタル・ラボに閉じこもり、この小さなニオブ製ループをどうやって制御すればよいかを試行錯誤しながら学んでいった。まもなく、1量子ビットのシステムができあがった。「ガムテープでつなぎあわせただけの、安っぽいものだったけどね」。ローズは言う。「その後、2量子ビットをつくり、さらに4量子ビットができた」。システムはさらに複雑になり、彼らはより大きな産業用施設に引っ越しした。
2007年までに、D-Waveは16量子ビットのシステムをつくることに成功した。実用的な問題を解く能力をもつ、最初のシステムだ。彼らはこのシステムに、数独パズル、ディナー・テーブルの着順問題、特定の分子と分子データベースとの照合という、3つの具体的な問題を解かせてみた。問題自体は旧式のデルのPCでも解けるようなものだが、いずれも最適化の問題だ。ローズたちのチップはそれらの問題を実際に解くことができた。「そのとき初めて、『これはすげえ』と思ったよ。だって、そいつは俺たちが計画した通りのことをやってのけたんだからね」。ローズは言う。「それまでは、うまくいくかどうかまったくわからなかったんだから」。しかし、16量子ビットのシステムでも、顧客が金を出してでも解きたいような問題を扱うには、まだほど遠いものだった。彼は開発チームに檄を飛ばし、1年間で3つの新しい設計を完成させた。そのたびに量子ビットの数は増えていった。
昼食をとるために一同が社内の会議室に集まったとき、ローズは、自分は人使いの荒い現場監督と呼ばれているんだ、と冗談を言った。開発を担当するヒルトンが、グーグルが購入したばかりの512量子ビットのチップを見せにやってきたが、ローズは1,000量子ビットのチップを要求した。「俺たちはけっして満足することはない。つねに、より良いものを求めているんだ」。
「ジョーディー（・ローズ）が考えているのは、目標に到達することだけです」。ヒルトンは言う。「いつも『次』を要求するんですよ」。
ロッキード・グーグル・NASA
2010年、D-Waveの最初の顧客が現れた。ロッキード・マーチンは当時、飛行制御システムに関する非常にやっかいな最適化問題と格闘していた。そこで、グレッグ・タラントというマネジャーが、チームを引き連れてバーナビーのオフィスを訪れたのだ。「そこで見たものに、わたしたちは強い関心をもちました」と、タラントは言う。しかし、彼らは確証が欲しかった。そこで、D-Waveを評価するため、あるアルゴリズムのなかのバグを見つけるという課題を与えてみた。数週間後、D-Wave上でバグを探索するプログラムが開発された。確信を得たロッキード・マーチンは、128量子ビットのコンピューターを1,000万ドルでリースし、南カリフォルニア大学の研究室に設置した。
次の顧客はグーグルとNASAだ。ローズの古い友人であるネヴンは、ローズと同じく機械知能に強い興味をもち、以前からグーグルに量子研究所をつくりたいと思っていた。NASAが関心を示したのは、数々の困難な最適化問題に直面していたからだ。「例えば、火星探査機キュリオシティをある地点Aから別の地点Bへ移動させるとき、可能な経路はいくつもあります。これは古典的な最適化問題です」。NASAのルパック・ビスワスは、そう説明する。しかし、グーグルの上層部に数百万ドルを投資させるためには、D-Waveが実際に使えることを示す必要があった。2013年の春、ネヴンは、D-Waveを一般的なコンピューターの最適化ソフトウェアと競わせる、一連のテストを考案した。このテストを実施するため、ローズは外部パートナーを雇うことに同意した。アマースト大学のコンピューター・サイエンティストであるキャサリン・マッギオークが、結果を公表することを条件に、テストの実施を担当することになった。
デスクトップPCとの対決
ローズは内心、うろたえていた。これまでさんざん大口をたたいてきた彼だったが──D-Waveは定期的にプレスリリースを出し、新しい機械を自信たっぷりに宣伝してきた──今回の対決に、彼の「ブラック・ボックス」が勝てる確信はなかった。「もしかしたら大失敗に終わるかもしれない」。ローズは言った。「彼女がそれを公表したら、目も当てられないことになる」。
マッギオークはD-Waveを、3種類の既存のソフトウェアと競わせた。そのひとつ、IBMが開発したCPLEXは、例えばコンアグラ・フーズ社で、世界市場と気象のデータから、小麦をいくらで売ればよいかを決定するのに使われているツールだ。残りの2つは、広く知られたオープンソースの最適化ソフトウェアだった。マッギオークは数学的に難易度の高い問題を3つ選び、D-Waveとレノボ製のデスクトップPCに解かせた。
その結果はどうだったのか？ 全体としてD-Waveは互角に戦い、あるケースでは圧倒的な勝利を収めた。2つの数学的問題では、D-Waveは古典的なコンピューターとほぼ同じ速度、ほぼ同じ精度を示した。しかし、最も難易度の高い問題では、はるかに高速に問題を解いたのだ。CPLEXでは30分かかった問題を、D-Waveは0.5秒で解いた。これは、D-Waveが通常のPCの3,600倍高速なことを示し、D-Waveがその量子計算の威力を示した初めての客観的証拠に思えた。ローズはほっとした。彼はのちに、ベンチマーク部門の長としてマッギオークを雇い入れている。グーグルとNASAは購入を決断し、D-Waveは人類史上初めて量子コンピューターを実際に販売した会社となった
しかし、同時に問題も現れはじめた。
それはローストビーフサンドである
量子力学分野の科学者たちは、長らくD-Waveに懐疑的だった。学術界は一般的に、民間から生まれた大きな科学的進歩には疑いをもつものだ。彼らは「プレスリリースによる科学」を不快に思い、ローズの大げさな言動を怪しいと感じていた。当時、D-Waveは開発中のシステムについてほとんど情報を開示していなかったのだ。2007年、ローズが16量子ビットのシステムの記者会見を行った際、MITの量子科学者、スコット・アーロンソンはD-Waveが「産業界の最適化問題にとって、ローストビーフサンドイッチと同じくらいには役に立つだろう」と皮肉を述べている。加えて、科学者たちはD-Waveが最先端の技術レヴェルをはるかに超えていることにも疑念をもっていた。それまで得られていた最大の量子ビットは8個だった。D-Waveは500量子ビットのコンピューターだと主張している。そんなことは馬鹿げている。「D-Waveはノイズモデルを適切に考慮していないように思えたのです」。IBMのスモリンは言う。「当初は誰もが否定的で、うまくいくはずがないと思っていました」。
2011年、ロッキード・マーチンと南カリフォルニア大学がD-Waveを購入したことで、状況は変わった。この正体不明の機械がそれまでの誇大広告に値するものなのかどうかを、科学者たちが実際に試せるようになったのだ。D-Waveが南カリフォルニア大学に設置されてからの数カ月間に、D-Waveのテストをしたいと世界中から科学者が訪れた。
それは量子コンピューターなんですか？
知りたいことは、いたってシンプルだ──D-Waveは本物の量子コンピューターなのか？
D-Waveは問題を解くことはできるかもしれない。しかし、もし外部のノイズが量子もつれの状態を壊しているなら、量子のスピードは得られない。ただの高価な古典的コンピューターにすぎないのだ。ロッキード・マーチンにD-Waveの購入を勧めた、南カリフォルニア大学の量子科学者ダニエル・リダーは、この問いに答えるための巧妙な方法を見つけた。彼はD-Waveに数千個の問題を解かせ、その「正答率」（どれくらいの割合で正しい答えにたどりついたか）と、試行回数の関係をグラフ化した。最終的に得られたのはU字型のカーヴだった。これは、このコンピューターは、ある問題に対して常に正しい答えを出すか、常に誤った答えを出すか、そのどちらかだということを示していた。古典的なコンピューターでアニーリング法による最適化を行った場合はまったく逆の傾向になった。中央が隆起した、丘のような分布になったのだ。D-Waveはあきらかに古典的コンピューターとは異なった振る舞いを示していた。
リダーはまた、古典的コンピューター上で量子計算を模擬するアルゴリズムを走らせてみた。高速ではないが、量子コンピューターと同じ方法で計算していると考えられる。その結果は予想通り、D-Waveと同じU字型を示した。D-Waveの振る舞いは少なくとも、古典的コンピューターよりも、量子コンピューターのシミュレーションに近かったのだ。
これにはアーロンソンでさえ動揺した。彼は、この結果は量子的振る舞いの「合理的な証拠」であり、リダーの実験で得られた解答パターンを見る限り、「量子もつれを否定することはできない」と述べた。多くの科学者が同じように答えた。
インテルPCに勝てない
しかし、真に量子コンピューターと呼ぶには、アーロンソンの言う「量子的かつ有効（プロダクティヴリィ・クオンタム）」である必要がある。要するに、実際に計算を高速化できなければならない。量子科学者たちは、マッギオークが行った比較は公平でないと指摘した。D-Waveのコンピューターは最適化問題に特化したものだが、マッギオークは汎用なソフトウェアと比較しただけだ、というのだ。
そして、この勝負を五分五分に戻したのが、マシアス・トロヤーだ。チューリヒにある理論物理学研究所でコンピューター・サイエンティストを務めるトロヤーは、プログラミングの天才、セルゲイ・イサコフに、20年前クレイ・スーパーコンピューター用につくられた最適化ソフトウェアを改造させた。数週間かかって改造が完了すると、トロヤーとイサコフは何万個もの問題をD-Waveと、改良したソフトウェアをインストールしたインテルのデスクトップPCに解かせた。
今回は、D-Waveは高速だとは言えなかった。従来機より勝ったのは、ある分野のいくつかの問題だけで、それ以外ではほとんど互角だった。「量子的な振る舞いの証拠は何ひとつ見つからなかった」。トロヤーは論文でそう結論づけた。ローズは数百万ドルを費やしたが、インテルPCを打ち負かすことはできなかった。
さらに悪いことに、問題が難しくなるにつれてD-Waveと古典的コンピューターの計算時間はほぼ同じように増加した。これは大きな問題だ、とトロヤーは言う。もしD-Waveが本当に量子力学を応用したものなら、このような結果にはならない。問題が難しくなればなるほど、インテルPCとの差は広がるはずだ。トロヤーたちは、D-Waveが量子的な性質をもっているのは事実だが、それを有効に利用できていない、と結論づけた。その理由としてトロヤーとリダーは、おそらく十分な「コヒーレンス時間」がとれていないのだろう、と言う。何らかの理由でニオブ製ループの量子状態が持続できず、量子ビットが壊れてしまっているのではないか。
もしこれが真の原因なら、この問題を解決するひとつの方法は、より多くの量子ビットを使ってエラー訂正を行うことだ。D-Wave上で演算の正誤を確認するには、さらに100個──あるいは1,000個──規模の量子ビットを加える必要があるだろう、とリダーは考えている（ただし、この物理的現象は新しく、なじみがないものなので、どのようにエラー訂正を行えばよいかについては彼もはっきりとわかっていない）。「誰もが合意しているのは、エラー訂正がなければこの機械は離陸できない、ということだ」と、リダーは言う。
コードネーム「ワシントン」
トロヤーの調査にローズはこう反応した。「まったく、くだらないね」。
D-Waveはカナダのひと握りの人間が、まったくのゼロから革新的なコンピューターをつくり上げた野心的なスタートアップ企業だ、と彼は言う。この点で言えば、トロヤー側は有利な立場にある。標準的なインテルCPUと旧式のソフトウェアとはいえ、数十年の実績と何兆ドルにも値する投資に支えられているからだ。D-Waveにとっては、互角に戦っただけでも十分といえるかもしれない。「トロヤーは世界最高峰の科学者チームによって開発された最高のアルゴリズムに、俺たちのプロセッサーと対抗するための精巧なチューニングを加え、人類がかつてつくった最速のプロセッサー上で走らせたものだ」と、ローズは言う。そしてD-Waveは「いまや、それと互角に戦えるようになった。これは素晴らしい進歩だ」。
しかし、速度の問題はどうなるのだろう？「キャリブレーションエラーだよ」と彼は言う。D-Waveのプログラミングは人間が行う。それぞれの量子ビットを、問題の解空間上で適切なレヴェルになるようにひとつずつ調整していくのだ。もしその値が微妙に違っていても「間違った問題をチップに設定してしまうことになる」とローズは言う。ノイズについてはまだ課題だとローズも認めている。しかしこの秋に完成する次のチップ（コードネーム「ワシントン」と呼ばれる、1,000量子ビット版）では、ノイズをさらに低減できる見込みだ。開発チームはループの材質をニオブからアルミに変え、酸化物の蓄積を低減することを目指している。「月と同じくらい巨大なやつ（古典的コンピューター）を光速のケーブルでつないで、グーグルがかつて開発した最高のアルゴリズムを走らせたとしても、関係ないね。それでも俺たちの機械にはぶったまげるさ」。ローズはそう言い、少し控えめに付け加えた。「そう、誰もがそこに行きたいと期待しているけど、ワシントンではまだ無理だ。ただ、ワシントンはそこへ向かうためのひとつのステップになる」。
ゴルフ場とアルプス山脈
こういう見方もある、と彼は言う。いままで行われてきたD-Waveの評価の原因は、間違った問題を与えてきたことにある、というのだ。このコンピューターは、もっと難しい問題を必要としているのではないか。
これは、表面的には馬鹿げて聞こえる。もし旧式のインテルPCがD-Waveに優るなら、どういう根拠で、問題が難しくなればD-Waveが勝つといえるのか？ トロヤーがD-Waveにランダムに問題を与えた結果、D-Waveが勝てたのは特定の狭い分野だけだった。ローズは、なぜその分野でD-Waveが古典的コンピューターに対して優位性があったのかを詳しく調べることが鍵だ、と考えている。つまり、D-Waveが得意とする問題がどのような種類のものかを見出す必要があるというのだ。
テキサスA&M大の量子科学者、ヘルムート・カーツグラバーは、この春、ローズと共著で出した論文で、ローズの考察を支持している。カーツグラバーは、いままでD-Waveに与えてきた最適化問題は単純すぎると主張する。最適化問題を、でこぼこの平面上で最も低い場所を探すことにたとえるなら、いままでの問題は「起伏の大きなゴルフコース程度にすぎない。D-Waveは、もっと過激な、アルプス山脈のような最適化問題を必要としていると思う」。
これは、よくある、目標を変えるだけのごまかしにも思える。D-Waveは、自分が勝つまで問題を再定義し続けているだけではないのか。しかし、D-Waveの顧客は、実際にそうする必要があると考えている。彼らは何度もテストを重ね、D-Waveが得意なことを見つけようとしている。ロッキード・マーチンのグレッグ・タラントは、D-Waveはある種の問題は高速に解くが、ほかの問題ではそうではないという結果を得た。グーグルでは、ネヴンが50万個ものプログラムをD-Wave上で走らせ、同じような発見をしている。彼は、モバイル機器向けの、従来よりはるかに効率的な画像認識アルゴリズムの学習プロセスにD-Waveを活用した。また、シリコンベースのPC上で走るどのプログラムよりも優れた自動車認識アルゴリズムを開発した。現在はGoogle Glass用に、人が（故意に）ウインクしたことを認識し、写真を撮影する方法を開発中だ。「手術を行う外科医は、大小さまざまな種類のメスを使います。量子最適化は非常に鋭いメス、つまり、特別な用途にのみ使う道具だと考えるべきでしょう」。
それは突然はじまらない
量子コンピューターへの夢は、暗号解読や多元的宇宙、あるいは、計算の世界が根底から覆されてしまうというような、SF的な期待や過熱した報道のなかで語られてきた。しかし、現実の量子コンピューターは、問題を表現するのに特別な言葉が用いられる特殊な分野から、少しずつ、傍流的に実用化されるのではないだろうか。量子コンピューターはわたしたちのスマートフォン上では動かない。しかし、グーグルが行う量子計算のなかから、スマートフォンの音声認識学習を高度化するものが生まれ、その結果、音声認識の精度は改善されるだろう。もしかしたら、顔認識や手荷物の判別の学習に使われるかもしれない。あるいは、かつての集積回路と同じく、安定して動く製品ができるまで最適な利用方法は誰にもわからないかもしれない。それが、この長らく期待されてきた革命的なテクノロジーに対する、より正しい見方かもしれない。量子時代は突然はじまるのではなく、じわじわとやってくるのだ。
CLIVE THOMPSON | クライヴ・トンプソン
D-Waveと同じカナダ出身のジャーナリスト。VOL.10では現代美術家ダグ・エイケンの記事を執筆。著書に『Smarter Than You Think』がある」
http://wired.jp/2015/01/03/dwave-vol14/
グーグルやNASAを顧客にもつ、世界初の「商用量子コンピューター」企業D-Wave。まったくのゼロからマシンをつくった創業者は元レスラーだ。世界中の科学者が注目する、このブラック・ボックスは、ホントに「それ」なのか？（本誌VOL.14より全文転載）
TEXT BY CLIVE THOMPSON
PHOTOGRAPHS BY NAOYA FUJISHIRO
TRANSLATION BY ATSUHIKO YASUDA @ XOOMS
2015年1月3日に放送されるNHKスペシャル「NEXT WORLD 私たちの未来」第1回放送では、D-Waveをフィーチャー。『WIRED』では番組取材班が得た成果を独占公開！ 詳しくはこちらのページにて。
グーグルの最強マシン
グーグルは、膨大な数のコンピューターをもっている。百万台規模のサーヴァーが相互に接続され、地球上で最も高速で、最も強力な人工知能をつくり上げてきた。しかし、昨年の夏、この検索エンジンの巨大企業がNASAと共同で手に入れたハードウェアは、さらにも増して最強かもしれない。少なくとも、これほど不可解なコンピューターはない。
カリフォルニア州・マウンテンヴューにあるグーグルプレックス（グーグル本社）から数百マイル離れたNASAエイムズ研究センター内に設置されたその機械は、文字通りブラックボックスだ。高さ10フィート（約3m）ほどの、巨大な冷凍庫のようなその黒い箱の中には、ある革新的なコンピューター・チップが収められている。
それは、一般的に使われるシリコンの代わりにニオブ（耐熱合金として使われる金属）でつくられた微小なループ状回路で構成され、宇宙空間の150分の1という極低温に冷却されている。箱の側面には、その名前──それは、開発した企業の名前でもある──が、SFチックな大きな文字で書かれている。「D-Wave」。
この黒い箱は、最先端の物理学を応用して、現存するどのコンピューターよりも高速にデータを処理できる、世界初の実用的な量子コンピューターだと、企業の幹部は説明する。もしそれが正しいなら、革命的なブレークスルーだ。しかし、それは本当なのだろうか？
高速化の限界は近い
グーグルのコンピューター・サイエンティスト、ヘルムート・ネヴンは、NASAと共同でD-Waveを導入するよう、グーグルの上層部を説得した人物だ。
現在、彼の研究室では、このコンピューターにさまざまな問題を解かせて、いったい何ができるのかを検証している。学者風の言葉遣いの快活なドイツ人、ネヴンは、かつて画像認識サーヴィスの会社を起業した経歴をもつ。2006年、グーグルはネヴンの企業を買収した。PicasaやGoogle Glassといった、さまざまな画像認識プロジェクトを進めるためだ。ネヴンが担当するのは、「最適化」と呼ばれる数学の領域だ。与えられた問題の数学的な解をさまざまな制約のもとで見つける分野で、例えばある目的地へ行くにはどの経路が最適か、石油掘削の現場でどこを掘ればよいか、産業用ロボットをどう動かすのが最も効率的か、といった問題を解くのに使われている。
最適化は、データを魔法のように扱うグーグルにとっても鍵となる技術だ。しかし、その高速化はそろそろ限界に近づいている、とネヴンは言う。「理論的に考えうる速さに、ほぼ到達しているのです」。
そのような状況のもとでグーグルに（あるいは、コンピューター・サイエンス界全体に）残された選択肢は2つしかない。ひとつは、さらに巨大で、より多くの電力を消費する、シリコン製のコンピューターをつくること。そしてもうひとつは、現在のコンピューターを数百万台集めて数年かけてもできないことを一瞬でやってしまうような、革新的な計算方法を見つけることだ。
その答えになるのが量子コンピューターだ、とネヴンは考えている。わたしたちが使うノートPCやグーグルを支える巨大なサーヴァー群（量子科学者たちが愛情をこめて「古典的機械」と呼んでいるコンピューター）はすべて、「ビット」を使って計算を行っている。ビットとは計算の最小単位で、0か1、どちらかの値をとる。
一方、量子コンピューターで使われる量子ビット、いわゆる「キュビット」は、0と1の状態を同時にとることができる。欲しいだけの数を同時に処理できるのだ。一般には信じ難く、突拍子もないこの概念によって、量子コンピューターは超高速に計算を行うことができる。
ただしそれは、本当に量子コンピューターを実現できれば、の話だ。
量子コンピューティングにはまだよくわかっていないことが数多くあり、D-Waveが本物の量子コンピューターなのか、あるいは、ただ風変わりなだけの古典的コンピューターなのか、まだ誰にもわかっていない。開発者でさえ、D-Waveがどんなメカニズムで作動し、どんな能力をもっているのかを正確に把握できていないのだ。これを解明するためにネヴンは毎日、研究室に閉じこもってD-Waveと会話する方法を忍耐強く探している。もし彼がこのパズル──この黒い箱が、ほかのコンピューターには不可能などんなことを、どのように行うのか──を解けば、とんでもないことがおきる。
「わたしたちはそれを『量子的優越性』と呼んでいます」と彼は言う。「本質的に、現在のコンピューターではとうてい実現できないようなことです」。それは、新しいコンピューターの時代、と呼んでもいいだろう。
イノヴェイターは元レスラー
D-Waveの創業者、ジョーディー・ローズは、かつてカナダのレスリング・オリンピックチームに選ばれた経歴をもつ。胸板は樽のように厚く、両腕は懐疑論者を簡単に地面に押さえ込めるくらいに太い。
「俺たちが目指すのは、インテルやマイクロソフト、グーグルのような会社だ」。ブリティッシュコロンビア州バーナビーの本社でローズと面会したとき、彼は太い眉をわずかにひそめながら、そう言った。「まったく新しいテクノロジーとエコシステムを生み出す1,000億ドル規模の大企業さ。俺たちはそこに近づいている。俺たちがつくろうとしているのは、この世界の歴史上、かつて存在したことがない、とんでもないコンピューターなのさ」。
オフィスでは人々がせわしなく働いていた。奥の部屋では技術者たちが顕微鏡をのぞき込み、製造されたばかりの量子チップのロットに欠陥がないか、丹念に調べている。肩の高さほどある1組のヘリウムタンクの横に金属製の巨大な黒い箱が3つ並び、その横でさらに多くの技術者が床に広がった配線をつなぎ合わせている。
D-Waveでプロセッサー開発を担当する副社長、ジェレミー・ヒルトンが、箱のひとつを手で示して言った。「見かけは立派ですが、あくまでも開発用です。市販の安価な部品を寄せ集めてつくっただけのものです」。最もお金がかかった工程は、量子コンピューターをつくる方法を世界で初めて見つけるための作業だった。
ファインマン先生の発想
ほかの多くの物理学の概念と同じく、量子コンピューターもまた、リチャード・ファインマンの発想から生まれた。
1980年代、ファインマンは量子コンピューティングがまったく新しい計算手法になりうることを示した。宇宙からわたしたちの脳まで、マクロスケールの世界はきわめて安定しているように見える。しかし、それはわたしたちが原子より小さな量子の世界を知覚できないがためにすぎない。そこは、はるかに奇妙な世界だ。
例えば光子（光やX線のような電磁エネルギー）は、わたしたちがどう見るかによって、波のようにも粒子のようにも振る舞う。さらに奇妙なことには、2つの素粒子の量子状態を互いに関連づけ、一方を変化させるとそれにあわせて他方も変化するような状態をつくることができる。これは、量子もつれと呼ばれ、2つの粒子がたとえ数マイル離れていても、その間を光速より速く情報が伝わっているように見える、未知のメカニズムだ。
これら量子力学の知見をもとにファインマンは、もし思い通りに素粒子の状態を制御でき、量子重ねあわせ状態（2つ以上の状態が同時に存在するような状態）をつくることができれば、まったく新しい計算方法が得られることを示した。古典的なコンピューターでは、ビットは電荷によって実現され、オン／オフ、あるいは、0／1のどちらかをとる。一方、量子コンピューターではその両方の状態を同時にとることができる。
素因数分解のアルゴリズム
長らく思考実験にすぎなかったこの概念が大きな注目を集めるようになったのは、1994年、数学者、ピーター・ショアが、巨大な数を素因数分解する量子アルゴリズムを発見したことによる。暗号化・復号化を扱う分野である暗号学の根幹には、ある数学的知見がある。それは、2つの巨大な素数を掛けあわせてできた数を、元の2つの素数に分解する作業は恐ろしく困難である、というものだ。この作業を行うには膨大な数のプロセッサーと長大な時間が必要で、現実的には不可能だ。しかし、もし量子コンピューターとショアのアルゴリズムを組み合わせれば、この状況はまったく変わる。現存するあらゆる暗号が解読できてしまうのだ。「突如として」と前置きし、IBMの量子コンピューター研究者、ジョン・スモリンは言った。「誰もが量子コンピューターに飛びつきました」。
そのひとりが、ローズだった。学者夫婦の家庭に生まれた彼は、オンタリオの田舎で育ち、やがて物理学と人工知能に興味をもつようになった。ブリティッシュコロンビア大学の博士課程に在籍していた1999年、彼は、スティーヴン・ホーキングの研究助手を務めた経歴をもつNASAの科学者、コリン・ウィリアムズが書いた『量子計算の探索（Explorations in Quantum Computing)』という本を読んだ。量子コンピューティングの黎明期に、その原理を示した本のひとつだ（ウィリアムズは現在D-Waveで働いている）。
その本を読みながら、ローズは2つの思いを強めていた。そのひとつは、自分は学問の世界に進むことはないだろうということ。「科学の世界に俺の居場所は見つけられなかった」と彼は言っている。もうひとつは、レスリングで鍛えた粘り強さや不屈の精神は、起業家に向いているということだ。「俺は野心的なものごとをまとめあげるのに長けている。どんなことでも、けっして不可能とは思わないからね」。当時、賢い人々でさえもが量子コンピューターは実現不可能と考えていたころ、ローズはそれを実現するだけでなく、実際に販売もしたいと考えるようになった。
起業論を教える教授から10万ドルの投資を受け、ローズは大学の同僚たちと共同でD-Waveを設立した。彼らが目指したのはインキュベイター型の経営だった。この機械を実現できそうな人材を見つけたら、とにかく投資しようと考えたのだ。問題は、そんな人材はどこにもいなかった、ということだ。
「ゲートモデル」のパラドックス
当時、ほとんどの科学者は「ゲートモデル」と呼ばれる量子計算手法を研究していた。この方法はイオンや光子を量子ビットとして使い、それらをつないで現在の電子回路と同等の論理ゲート（AND、OR、NOTなど）をつくり、その組み合わせによって演算回路を構築するものだ。現在のコンピューターとの違いは、言うまでもなく、重ねあわせや量子もつれ、量子干渉という物理現象によって、量子ビットはより複雑な方法で互いに干渉しあうことにある。
量子ビットは、コヒーレンスと呼ばれる重ねあわせ状態にいることを好まない。空気中のたったひとつの分子でも、量子ビットのコヒーレンス状態を壊してしまう。量子状態を観測するという単純な行為すら、すべての状態が同時に存在する量子状態を壊し、確率論的で単調な、非量子的な現実世界に連れ戻してしまう。熱（物理学用語で言う「ノイズ」）が量子コンピューターを破壊し、役に立たないものにしてしまわないよう、量子ビットをあらゆるものから遮断する必要がある。
ここで困難なパラドックスが立ちはだかる。たとえ量子計算に成功しても、その結果を簡単に取り出すことができないのだ。観測した瞬間に量子の重ねあわせ状態は壊れ、単一の状態になってしまう。これでは、いくつもの可能性のひとつをただランダムに取り出しているだけで、正しい答えは得られない。コンピューターに問いを投げかけても、返ってくるのはただのゴミというわけだ。
このやっかいな原理が存在するために、科学者たちはせいぜい数量子ビットのシステムしかつくることができず、高速に作動はしても、取るに足らない小さな問題しか解くことができなかった。ローズにとって数量子ビットではなんの意味もない。彼は、1,000量子ビットのシステムを実現し、10年以内に実際に販売したいのだ。そのためには、ノイズに強く、壊れにくい量子ビットをつくる方法が必要だった。
量子アニーリングの可能性
2003年、NASAジェット推進研究所のエリック・ラディジンスキーと出会ったローズは、ついにその方法を見つけた。
ラディジンスキーは背の高い、スポーティな科学者で、超伝導量子干渉計（SQUID）の専門家だった。彼は、ニオブ製の微小なループ回路を絶対零度近くまで冷却すると、ループのまわりに互いに逆方向を向いた2つの磁場が同時に現れることを見つけた。物理学者にとって電場と磁場は同じものなので、ラディジンスキーはこれを2つの電子の重ねあわせ状態だと解釈した。彼はまた、各ループの間に量子もつれ状態をつくれば、量子トンネル効果によって、あるループからほかのループへ電荷を移動できるだろうと考えた。つまり、ニオブ製のループは量子ビットになると考えたのだ（ある方向の磁場を1、逆の方向の磁場を0と考えればよい）。そして、なにより好都合なのは、ループのサイズは数分の1ｍｍと比較的大きく、一般的な半導体工場でも製造できそうなことだった。
2人は最初、このニオブ製ループを使ってゲートモデルの量子コンピューターを開発しようと考えていた。しかし、ゲートモデルは外部のノイズやタイミングのずれの影響を受けやすいという懸念があったため、より容易に製造できる別の方法を採用することにした。断熱アニーリングと呼ばれるその方法は、数学的なルールをもつ最適化問題を解くのに特化した手法だ。最適化は、とりわけ重要な応用分野で、機械学習を行う者なら──グーグルでも、ウォールストリートでも、医療分野でも──日常的に使っている。人工知能にパターン認識を学習させるのも最適化だ。誰もが知っているが、実際に扱うのはとても難しい。もしこの計算を高速化できれば、巨大な市場価値を生み出すだろう。ローズはそう考えた。
従来のコンピューター上で行うアニーリングは、次のようなものだ。まず、与えられた問題を数学的な山と谷をもった平面に変換する。目標はこの平面上で最も低い場所を探すことで、すなわち、そこがシステムの最適状態をあらわす点になる。このたとえに沿って言えば、コンピューターは平面上で石ころを転がし、石ころが止まった場所が、求める答えになるという理屈だ。しかし、石ころが止まった場所が必ずしも最も低い場所とは限らない。通常のアルゴリズムでは、周囲を囲む山の向こうにさらに低い場所があるかどうかを知ることができないからだ。量子アニーリングならこの限界を乗り越えられるはずだと、ローズとラディジンスキーは考えていた。量子ビットで満たした各チップのエネルギー状態を調整し、問題に対応する起伏のある平面に変換する。量子ビットどうしの重ねあわせや量子もつれのおかげで、各チップは山をすり抜けることができる。このため、最低地点ではない場所に量子ビットがつかまるおそれは従来の手法に比べてはるかに小さく、また、はるかに速く最適解にたどりつけるのだ。
さらに、量子アニーリングは先述したゲートモデルほど壊れやすくないはずだ、とローズとラディジンスキーは考えていた。個々の量子ビットが相互作用するタイミングを厳密にあわせる必要もなくなる。しかも、一部の量子ビットが量子もつれ状態やトンネル効果を示すだけでもより高速に解を計算することができ、量子コンピューターとして十分作動すると考えられた。そして、量子アニーリングが導く解は最低エネルギー状態であるため、解を取り出すための観測にも耐えやすく、よりロバストな（強靭な）システムだと予想された。
「断熱アニーリングは本質的に、ノイズの影響を受けにくいのです」。ローズがこの道に進むきっかけとなった本の著者、ウィリアムズは言う。
ベゾス・ウオール街・CIA
2003年には、この構想は投資家の関心を集めるようになっていた。ヴェンチャーキャピタリストのスティーヴ・ジュルヴェトソンはD-Waveが、検索エンジンから自律走行車まで、あらゆる人工知能開発を加速するコンピューター界の次の大波になると予想し、参入を決めた。
ウォールストリートの聡明な銀行が他社に先がけて量子コンピューターを導入し、まだ誰ももっていない優秀な売買アルゴリズムを開発すれば、間違いなく競争優位性を獲得できるだろう、とジュルヴェトソンは言う。彼は、D-Waveを所有する銀行家になることを想像する。「うまくやれば、莫大な金が転がり込むよ」。銀行にとって、1,000万ドルというコンピューターの価格は取るに足らないものだ。「D-Waveの独占的利用権を買ってもいい。すべての権利を手に入れたいね。わたしにとって考えるまでもないことさ」。
D-Waveは、アマゾンのジェフ・ベゾスやCIAのヴェンチャーキャピタル部門、In-Q-Telのような投資家や投資機関から、1億ドルを引き出した。
D-Waveの開発チームは、ブリティッシュコロンビア大学のレンタル・ラボに閉じこもり、この小さなニオブ製ループをどうやって制御すればよいかを試行錯誤しながら学んでいった。まもなく、1量子ビットのシステムができあがった。「ガムテープでつなぎあわせただけの、安っぽいものだったけどね」。ローズは言う。「その後、2量子ビットをつくり、さらに4量子ビットができた」。システムはさらに複雑になり、彼らはより大きな産業用施設に引っ越しした。
2007年までに、D-Waveは16量子ビットのシステムをつくることに成功した。実用的な問題を解く能力をもつ、最初のシステムだ。彼らはこのシステムに、数独パズル、ディナー・テーブルの着順問題、特定の分子と分子データベースとの照合という、3つの具体的な問題を解かせてみた。問題自体は旧式のデルのPCでも解けるようなものだが、いずれも最適化の問題だ。ローズたちのチップはそれらの問題を実際に解くことができた。「そのとき初めて、『これはすげえ』と思ったよ。だって、そいつは俺たちが計画した通りのことをやってのけたんだからね」。ローズは言う。「それまでは、うまくいくかどうかまったくわからなかったんだから」。しかし、16量子ビットのシステムでも、顧客が金を出してでも解きたいような問題を扱うには、まだほど遠いものだった。彼は開発チームに檄を飛ばし、1年間で3つの新しい設計を完成させた。そのたびに量子ビットの数は増えていった。
昼食をとるために一同が社内の会議室に集まったとき、ローズは、自分は人使いの荒い現場監督と呼ばれているんだ、と冗談を言った。開発を担当するヒルトンが、グーグルが購入したばかりの512量子ビットのチップを見せにやってきたが、ローズは1,000量子ビットのチップを要求した。「俺たちはけっして満足することはない。つねに、より良いものを求めているんだ」。
「ジョーディー（・ローズ）が考えているのは、目標に到達することだけです」。ヒルトンは言う。「いつも『次』を要求するんですよ」。
ロッキード・グーグル・NASA
2010年、D-Waveの最初の顧客が現れた。ロッキード・マーチンは当時、飛行制御システムに関する非常にやっかいな最適化問題と格闘していた。そこで、グレッグ・タラントというマネジャーが、チームを引き連れてバーナビーのオフィスを訪れたのだ。「そこで見たものに、わたしたちは強い関心をもちました」と、タラントは言う。しかし、彼らは確証が欲しかった。そこで、D-Waveを評価するため、あるアルゴリズムのなかのバグを見つけるという課題を与えてみた。数週間後、D-Wave上でバグを探索するプログラムが開発された。確信を得たロッキード・マーチンは、128量子ビットのコンピューターを1,000万ドルでリースし、南カリフォルニア大学の研究室に設置した。
次の顧客はグーグルとNASAだ。ローズの古い友人であるネヴンは、ローズと同じく機械知能に強い興味をもち、以前からグーグルに量子研究所をつくりたいと思っていた。NASAが関心を示したのは、数々の困難な最適化問題に直面していたからだ。「例えば、火星探査機キュリオシティをある地点Aから別の地点Bへ移動させるとき、可能な経路はいくつもあります。これは古典的な最適化問題です」。NASAのルパック・ビスワスは、そう説明する。しかし、グーグルの上層部に数百万ドルを投資させるためには、D-Waveが実際に使えることを示す必要があった。2013年の春、ネヴンは、D-Waveを一般的なコンピューターの最適化ソフトウェアと競わせる、一連のテストを考案した。このテストを実施するため、ローズは外部パートナーを雇うことに同意した。アマースト大学のコンピューター・サイエンティストであるキャサリン・マッギオークが、結果を公表することを条件に、テストの実施を担当することになった。
デスクトップPCとの対決
ローズは内心、うろたえていた。これまでさんざん大口をたたいてきた彼だったが──D-Waveは定期的にプレスリリースを出し、新しい機械を自信たっぷりに宣伝してきた──今回の対決に、彼の「ブラック・ボックス」が勝てる確信はなかった。「もしかしたら大失敗に終わるかもしれない」。ローズは言った。「彼女がそれを公表したら、目も当てられないことになる」。
マッギオークはD-Waveを、3種類の既存のソフトウェアと競わせた。そのひとつ、IBMが開発したCPLEXは、例えばコンアグラ・フーズ社で、世界市場と気象のデータから、小麦をいくらで売ればよいかを決定するのに使われているツールだ。残りの2つは、広く知られたオープンソースの最適化ソフトウェアだった。マッギオークは数学的に難易度の高い問題を3つ選び、D-Waveとレノボ製のデスクトップPCに解かせた。
その結果はどうだったのか？ 全体としてD-Waveは互角に戦い、あるケースでは圧倒的な勝利を収めた。2つの数学的問題では、D-Waveは古典的なコンピューターとほぼ同じ速度、ほぼ同じ精度を示した。しかし、最も難易度の高い問題では、はるかに高速に問題を解いたのだ。CPLEXでは30分かかった問題を、D-Waveは0.5秒で解いた。これは、D-Waveが通常のPCの3,600倍高速なことを示し、D-Waveがその量子計算の威力を示した初めての客観的証拠に思えた。ローズはほっとした。彼はのちに、ベンチマーク部門の長としてマッギオークを雇い入れている。グーグルとNASAは購入を決断し、D-Waveは人類史上初めて量子コンピューターを実際に販売した会社となった
しかし、同時に問題も現れはじめた。
それはローストビーフサンドである
量子力学分野の科学者たちは、長らくD-Waveに懐疑的だった。学術界は一般的に、民間から生まれた大きな科学的進歩には疑いをもつものだ。彼らは「プレスリリースによる科学」を不快に思い、ローズの大げさな言動を怪しいと感じていた。当時、D-Waveは開発中のシステムについてほとんど情報を開示していなかったのだ。2007年、ローズが16量子ビットのシステムの記者会見を行った際、MITの量子科学者、スコット・アーロンソンはD-Waveが「産業界の最適化問題にとって、ローストビーフサンドイッチと同じくらいには役に立つだろう」と皮肉を述べている。加えて、科学者たちはD-Waveが最先端の技術レヴェルをはるかに超えていることにも疑念をもっていた。それまで得られていた最大の量子ビットは8個だった。D-Waveは500量子ビットのコンピューターだと主張している。そんなことは馬鹿げている。「D-Waveはノイズモデルを適切に考慮していないように思えたのです」。IBMのスモリンは言う。「当初は誰もが否定的で、うまくいくはずがないと思っていました」。
2011年、ロッキード・マーチンと南カリフォルニア大学がD-Waveを購入したことで、状況は変わった。この正体不明の機械がそれまでの誇大広告に値するものなのかどうかを、科学者たちが実際に試せるようになったのだ。D-Waveが南カリフォルニア大学に設置されてからの数カ月間に、D-Waveのテストをしたいと世界中から科学者が訪れた。
それは量子コンピューターなんですか？
知りたいことは、いたってシンプルだ──D-Waveは本物の量子コンピューターなのか？
D-Waveは問題を解くことはできるかもしれない。しかし、もし外部のノイズが量子もつれの状態を壊しているなら、量子のスピードは得られない。ただの高価な古典的コンピューターにすぎないのだ。ロッキード・マーチンにD-Waveの購入を勧めた、南カリフォルニア大学の量子科学者ダニエル・リダーは、この問いに答えるための巧妙な方法を見つけた。彼はD-Waveに数千個の問題を解かせ、その「正答率」（どれくらいの割合で正しい答えにたどりついたか）と、試行回数の関係をグラフ化した。最終的に得られたのはU字型のカーヴだった。これは、このコンピューターは、ある問題に対して常に正しい答えを出すか、常に誤った答えを出すか、そのどちらかだということを示していた。古典的なコンピューターでアニーリング法による最適化を行った場合はまったく逆の傾向になった。中央が隆起した、丘のような分布になったのだ。D-Waveはあきらかに古典的コンピューターとは異なった振る舞いを示していた。
リダーはまた、古典的コンピューター上で量子計算を模擬するアルゴリズムを走らせてみた。高速ではないが、量子コンピューターと同じ方法で計算していると考えられる。その結果は予想通り、D-Waveと同じU字型を示した。D-Waveの振る舞いは少なくとも、古典的コンピューターよりも、量子コンピューターのシミュレーションに近かったのだ。
これにはアーロンソンでさえ動揺した。彼は、この結果は量子的振る舞いの「合理的な証拠」であり、リダーの実験で得られた解答パターンを見る限り、「量子もつれを否定することはできない」と述べた。多くの科学者が同じように答えた。
インテルPCに勝てない
しかし、真に量子コンピューターと呼ぶには、アーロンソンの言う「量子的かつ有効（プロダクティヴリィ・クオンタム）」である必要がある。要するに、実際に計算を高速化できなければならない。量子科学者たちは、マッギオークが行った比較は公平でないと指摘した。D-Waveのコンピューターは最適化問題に特化したものだが、マッギオークは汎用なソフトウェアと比較しただけだ、というのだ。
そして、この勝負を五分五分に戻したのが、マシアス・トロヤーだ。チューリヒにある理論物理学研究所でコンピューター・サイエンティストを務めるトロヤーは、プログラミングの天才、セルゲイ・イサコフに、20年前クレイ・スーパーコンピューター用につくられた最適化ソフトウェアを改造させた。数週間かかって改造が完了すると、トロヤーとイサコフは何万個もの問題をD-Waveと、改良したソフトウェアをインストールしたインテルのデスクトップPCに解かせた。
今回は、D-Waveは高速だとは言えなかった。従来機より勝ったのは、ある分野のいくつかの問題だけで、それ以外ではほとんど互角だった。「量子的な振る舞いの証拠は何ひとつ見つからなかった」。トロヤーは論文でそう結論づけた。ローズは数百万ドルを費やしたが、インテルPCを打ち負かすことはできなかった。
さらに悪いことに、問題が難しくなるにつれてD-Waveと古典的コンピューターの計算時間はほぼ同じように増加した。これは大きな問題だ、とトロヤーは言う。もしD-Waveが本当に量子力学を応用したものなら、このような結果にはならない。問題が難しくなればなるほど、インテルPCとの差は広がるはずだ。トロヤーたちは、D-Waveが量子的な性質をもっているのは事実だが、それを有効に利用できていない、と結論づけた。その理由としてトロヤーとリダーは、おそらく十分な「コヒーレンス時間」がとれていないのだろう、と言う。何らかの理由でニオブ製ループの量子状態が持続できず、量子ビットが壊れてしまっているのではないか。
もしこれが真の原因なら、この問題を解決するひとつの方法は、より多くの量子ビットを使ってエラー訂正を行うことだ。D-Wave上で演算の正誤を確認するには、さらに100個──あるいは1,000個──規模の量子ビットを加える必要があるだろう、とリダーは考えている（ただし、この物理的現象は新しく、なじみがないものなので、どのようにエラー訂正を行えばよいかについては彼もはっきりとわかっていない）。「誰もが合意しているのは、エラー訂正がなければこの機械は離陸できない、ということだ」と、リダーは言う。
コードネーム「ワシントン」
トロヤーの調査にローズはこう反応した。「まったく、くだらないね」。
D-Waveはカナダのひと握りの人間が、まったくのゼロから革新的なコンピューターをつくり上げた野心的なスタートアップ企業だ、と彼は言う。この点で言えば、トロヤー側は有利な立場にある。標準的なインテルCPUと旧式のソフトウェアとはいえ、数十年の実績と何兆ドルにも値する投資に支えられているからだ。D-Waveにとっては、互角に戦っただけでも十分といえるかもしれない。「トロヤーは世界最高峰の科学者チームによって開発された最高のアルゴリズムに、俺たちのプロセッサーと対抗するための精巧なチューニングを加え、人類がかつてつくった最速のプロセッサー上で走らせたものだ」と、ローズは言う。そしてD-Waveは「いまや、それと互角に戦えるようになった。これは素晴らしい進歩だ」。
しかし、速度の問題はどうなるのだろう？「キャリブレーションエラーだよ」と彼は言う。D-Waveのプログラミングは人間が行う。それぞれの量子ビットを、問題の解空間上で適切なレヴェルになるようにひとつずつ調整していくのだ。もしその値が微妙に違っていても「間違った問題をチップに設定してしまうことになる」とローズは言う。ノイズについてはまだ課題だとローズも認めている。しかしこの秋に完成する次のチップ（コードネーム「ワシントン」と呼ばれる、1,000量子ビット版）では、ノイズをさらに低減できる見込みだ。開発チームはループの材質をニオブからアルミに変え、酸化物の蓄積を低減することを目指している。「月と同じくらい巨大なやつ（古典的コンピューター）を光速のケーブルでつないで、グーグルがかつて開発した最高のアルゴリズムを走らせたとしても、関係ないね。それでも俺たちの機械にはぶったまげるさ」。ローズはそう言い、少し控えめに付け加えた。「そう、誰もがそこに行きたいと期待しているけど、ワシントンではまだ無理だ。ただ、ワシントンはそこへ向かうためのひとつのステップになる」。
ゴルフ場とアルプス山脈
こういう見方もある、と彼は言う。いままで行われてきたD-Waveの評価の原因は、間違った問題を与えてきたことにある、というのだ。このコンピューターは、もっと難しい問題を必要としているのではないか。
これは、表面的には馬鹿げて聞こえる。もし旧式のインテルPCがD-Waveに優るなら、どういう根拠で、問題が難しくなればD-Waveが勝つといえるのか？ トロヤーがD-Waveにランダムに問題を与えた結果、D-Waveが勝てたのは特定の狭い分野だけだった。ローズは、なぜその分野でD-Waveが古典的コンピューターに対して優位性があったのかを詳しく調べることが鍵だ、と考えている。つまり、D-Waveが得意とする問題がどのような種類のものかを見出す必要があるというのだ。
テキサスA&M大の量子科学者、ヘルムート・カーツグラバーは、この春、ローズと共著で出した論文で、ローズの考察を支持している。カーツグラバーは、いままでD-Waveに与えてきた最適化問題は単純すぎると主張する。最適化問題を、でこぼこの平面上で最も低い場所を探すことにたとえるなら、いままでの問題は「起伏の大きなゴルフコース程度にすぎない。D-Waveは、もっと過激な、アルプス山脈のような最適化問題を必要としていると思う」。
これは、よくある、目標を変えるだけのごまかしにも思える。D-Waveは、自分が勝つまで問題を再定義し続けているだけではないのか。しかし、D-Waveの顧客は、実際にそうする必要があると考えている。彼らは何度もテストを重ね、D-Waveが得意なことを見つけようとしている。ロッキード・マーチンのグレッグ・タラントは、D-Waveはある種の問題は高速に解くが、ほかの問題ではそうではないという結果を得た。グーグルでは、ネヴンが50万個ものプログラムをD-Wave上で走らせ、同じような発見をしている。彼は、モバイル機器向けの、従来よりはるかに効率的な画像認識アルゴリズムの学習プロセスにD-Waveを活用した。また、シリコンベースのPC上で走るどのプログラムよりも優れた自動車認識アルゴリズムを開発した。現在はGoogle Glass用に、人が（故意に）ウインクしたことを認識し、写真を撮影する方法を開発中だ。「手術を行う外科医は、大小さまざまな種類のメスを使います。量子最適化は非常に鋭いメス、つまり、特別な用途にのみ使う道具だと考えるべきでしょう」。
それは突然はじまらない
量子コンピューターへの夢は、暗号解読や多元的宇宙、あるいは、計算の世界が根底から覆されてしまうというような、SF的な期待や過熱した報道のなかで語られてきた。しかし、現実の量子コンピューターは、問題を表現するのに特別な言葉が用いられる特殊な分野から、少しずつ、傍流的に実用化されるのではないだろうか。量子コンピューターはわたしたちのスマートフォン上では動かない。しかし、グーグルが行う量子計算のなかから、スマートフォンの音声認識学習を高度化するものが生まれ、その結果、音声認識の精度は改善されるだろう。もしかしたら、顔認識や手荷物の判別の学習に使われるかもしれない。あるいは、かつての集積回路と同じく、安定して動く製品ができるまで最適な利用方法は誰にもわからないかもしれない。それが、この長らく期待されてきた革命的なテクノロジーに対する、より正しい見方かもしれない。量子時代は突然はじまるのではなく、じわじわとやってくるのだ。
CLIVE THOMPSON | クライヴ・トンプソン
D-Waveと同じカナダ出身のジャーナリスト。VOL.10では現代美術家ダグ・エイケンの記事を執筆。著書に『Smarter Than You Think』がある」
http://wired.jp/2015/01/03/dwave-vol14/