量子计算就像阿甘的巧克力盒：你永远不知道你会得到什么。量子现象——物质和能量在原子和亚原子水平上的行为——不是确定的，是一回事或另一回事。它们是可能性的不透明云，或者更准确地说，是概率。当有人观察一个量子系统时，它会失去量子性并“坍缩”成一个确定的状态。

量子现象是神秘的，而且往往违反直觉。这使得量子计算难以理解。人们自然而然地会伸手去解释熟悉的东西，而对于量子计算来说，这通常意味着使用传统的二进制计算作为隐喻。但是以这种方式解释量子计算会导致重大的概念混淆，因为在基本层面上，两者是完全不同的动物。

这个问题凸显了人们经常错误地认为，在解释新技术时，常见的隐喻比外来的隐喻更有用。有时相反的方法更有用。隐喻的新鲜度应该与发现的新颖性相匹配。

量子计算机的独特性需要一个不寻常的比喻。作为一名研究技术的通信研究人员，我相信量子计算机可以更好地理解为万花筒。

理解经典计算机和量子计算机之间的鸿沟是巨大的鸿沟。经典计算机通过晶体管存储和处理信息，晶体管是采用二进制确定性状态的电子设备：一或零，是或否。相比之下，量子计算机在原子和亚原子水平上以概率方式处理信息。

经典计算机利用电流依次打开和关闭门以记录或操作信息。信息流经电路，通过一系列开关触发动作，这些开关将信息记录为 1 和 0。使用二进制数学，比特是所有数字事物的基础，从手机上的应用程序到银行的帐户记录以及在家中跳动的 Wi-Fi 信号。

相比之下，量子计算机使用原子、离子、电子或光子的量子态变化。量子计算机链接或纠缠多个量子粒子，因此对一个量子粒子的改变会影响所有其他量子粒子。然后，它们会引入干扰模式，例如同时将多块石头扔进池塘中。一些波浪结合在一起产生更高的峰值，而一些波浪和波谷结合在一起相互抵消。精心校准的干涉模式引导量子计算机解决问题。

物理学家凯蒂·麦克（Katie Mack）解释了量子概率。

在概念上实现量子飞跃

“位”一词是一个隐喻。这个词表明，在计算过程中，计算机可以将大值分解为微小的值（信息位），晶体管等电子设备可以更容易地处理这些信息。

不过，使用这样的比喻是有代价的。他们并不完美。隐喻是不完整的比较，它将知识从人们熟悉的东西转移到他们正在努力理解的东西。位隐喻忽略了二进制方法不会像常识所暗示的那样同时处理多种类型的不同比特。相反，所有位都是相同的。

量子计算机的最小单位称为量子比特或量子比特。但是，将比特隐喻转移到量子计算中甚至不如将其用于经典计算。将隐喻从一种用途转移到另一种用途会削弱其效果。

量子计算的普遍解释是，虽然经典计算机只能在晶体管或其他计算单元中存储或处理零或一，但量子计算机应该通过叠加过程同时存储和处理零和一以及介于两者之间的其他值。

然而，叠加不会同时存储一个或零或任何其他数字。在计算结束时，只有期望值可能为零或一。这种量子概率与存储信息的二进制方法截然相反。

在量子科学的不确定性原理的驱动下，量子比特存储 1 或 0 的概率就像薛定谔的猫一样，它可以是死的，也可以是活的，这取决于你何时观察它。但是在叠加过程中，两个不同的值不会同时存在。它们仅以概率的形式存在，观察者无法确定这些值在观察结束叠加之前何时或多久存在。

抛开使用传统二进制计算隐喻的这些挑战意味着采用新的隐喻来解释量子计算。

窥视万花筒

万花筒的比喻特别适合解释量子过程。万花筒可以使用有限数量的彩色玻璃珠、分镜墙和光线创造无限多样但有序的图案。旋转万花筒可以增强效果，产生无限变化的颜色和形状。

形状不仅会改变，而且无法逆转。如果将万花筒朝相反的方向转动，图像通常保持不变，但每个形状甚至其结构的确切成分都会随着珠子随机相互混合而变化。换句话说，虽然珠子、光和镜子可以复制之前显示的一些图案，但它们从来都不是完全相同的。

使用万花筒的比喻，量子计算机提供的解决方案（最终模式）取决于何时停止计算过程。量子计算不是猜测任何给定粒子的状态，而是使用数学模型来描述处于不同状态的许多粒子之间的相互作用如何产生模式，称为量子相关性。

每个最终模式都是对量子计算机提出的问题的答案，你在量子计算操作中得到的是产生某种配置的概率。

隐喻使未知变得易于管理、平易近人和可发现。通过扩展现有的隐喻来近似一个令人惊讶的物体或现象的含义，这种方法就像将斧头的边缘称为“钻头”，将扁平端称为“屁股”一样古老。这两个比喻从日常生活中很好地理解了一些东西，并将其应用于需要专门解释其功能的技术。将斧头的切削刃称为“钻头”暗示性地表明了它的作用，并添加了它改变其应用对象的细微差别。当斧头塑造或劈开一块木头时，它会从中“咬一口”。

然而，隐喻的作用远不止为新过程提供方便的标签和解释。人们用来描述新概念的词语会随着时间的推移而变化，扩展并拥有自己的生命。

当遇到截然不同的想法、技术或科学现象时，使用新鲜和引人注目的术语作为打开思维和增加理解的窗口是很重要的。寻求解释新概念的科学家和工程师最好寻找独创性并掌握隐喻——换句话说，像诗人一样思考词语。