计算机的“摩擦力”或者说复杂性，也有助于打击作弊问题。我在1980年读大学的时候，天天被微积分问题虐，整天都在各种数学计算，生不如死。但是时至今日，这些微积分问题在Mathematica和Matlab面前都是弟弟，一行指令轻松破解。我现在当老师了，在我的课程上，我甚至留不出一些网上无法搜索到的家庭作业题目来让学生训练。更可笑的时候，我甚至可以使用GPT-3或者它的后续优化代码来生成一些家庭作业。那么当GPT之类的工具已经可以自动回答这些很复杂的问题的时候，我们如何激励学生，或者说防止他们作弊偷懒呢？
股票交易也是一个重灾区。在过去，股票交易通常需要在一个很大的交易所中进行，就像我们在电影中看到的那样，交易员在那里用一个很帅的手势来指挥买入和抛售，用一个眼神来匹配最佳的价格。但是现在，算法会自动适应最佳的价格并且买入抛售股票。虽然偶尔会导致“闪崩”的现象。机器学习算法已经很强大了，他们能够替代人类进行一些决策，也能进行人脸识别，将社交媒体的内容和用户进行匹配，也能进行一些司法判决。这些决策系统都为人们提供了便利，但也带来了很大的社会挑战。比如歧视问题和政治两极化的问题正在被拉大。这个问题很复杂我们无法一言概之。
上述的问题只是此类场景中的一小部分。作为计算机科学家，我们的目的是使计算尽可能高效和简单，但我们必须保留减少计算复杂性，也就是计算“摩擦力”的成本。
8. 量子计算机的力量
随着摩尔定律的失效，计算机研究人员将目光转移到量子计算机的领域，这些年，量子计算机的研究和应用正在经历大幅的增长。谷歌、微软和IBM等大型科技公司，以及各种创业公司都在量子计算机方面投入大量资源进行研究。美国发起了国家级的量子计算研究计划，中国等其他国家也在纷纷效仿。
在2019年，谷歌宣布他们已经通过使用53个量子比特的量子计算机实现了“量子霸权”，解决了当前传统计算机无法解决的很多计算任务。虽然有很多人质疑这个说法，但是我们无疑的正在处于量子计算新时代的起点之上。尽管如此，我们距离能够跑起来Peter Shor的量子算法，以及拥有一台真正的量子计算机，还有相当远的距离。保守来说，我们还需要几万个量子位的距离需要攻克。通常来说，量子计算机可以被理解成是由比特表示的状态数的系统，比如53个量子比特计算机的2^53个状态。这可能说明，我们可以通过创建特别多的状态位，也就是使用量子计算来解决NP完全问题——也就是大力出奇迹。但不幸的是，目前我们无法证明量子计算机能够充分操控这些状态位，也就是不知道使用什么算法来解决NP完全问题，在这个角度上，这个问题已经超出了Grover的算法限制。
（未完待续）
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