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谷歌實現量子霸權 世界上最快的計算機

據國外媒體報道,在日前發表在《自然》雜志上的一篇論文中,谷歌研究人員聲稱首次獲得了“量子優勢”(也被稱為“量子霸權”)。他們的53位量子計算機(名為Sycamore)花了200秒來完成一項計算任務,根據谷歌的說法,這項計算任務將花費世界上最快的超級計算機10000年的時間。(這篇論文的部分內容上個月在網上被披露和報道)

這一次的計算幾乎沒有實際用途——它吐出一串隨機數。選擇它僅僅是為了表明Sycamore確實可以像量子計算機那樣工作。有實際用途的量子計算機問世還有很多年的時間,技術障礙是巨大的,即使如此,它們也可能只在某些任務上擊敗傳統計算機。

但是,谷歌這一研究仍然是一個重要的里程碑——谷歌首席執行官皮查伊將其比作萊特兄弟12秒鐘的首次飛行。

對于一個可能需要10年或更長時間才能得到回報的項目,外界想知道為什么谷歌已經花了13年時間。

以下是一家國外媒體的采訪實錄。

媒體:你有一臺量子計算機來完成一項非常狹窄、特殊的任務。要想更廣泛地展示量子優勢,需要什么?

皮查伊:你需要建造一臺有更多量子位的容錯量子計算機,這樣你就可以在更廣泛的范圍應用它,更長時間地執行計算任務,從而能夠運行更復雜的算法。但是你知道,如果你希望在任何領域有所突破,你就需要從某個地方開始。借用一個比喻——萊特兄弟。第一架飛機只飛行了12秒,沒有實際應用,但是它顯示了飛機能夠飛行的可能性。

媒體:許多公司都有量子計算機。例如,IBM在網上有一大堆這樣的設施,人們可以在云中使用。為什么他們的機器不能像谷歌那樣做呢?

皮查伊:我要評論的主要事情是為什么谷歌這個團隊能夠做到這一點。這需要大量的系統工程——在任務的多個方面協同工作。

從系統工程的角度來看,這是非常復雜的。你實際上是從一個晶片開始,有一個團隊實際上是蝕刻柵極,制作柵極,然后一路加工疊層,以便能夠使用人工智能來模擬和理解最佳結果。

媒體:谷歌研究論文的最后一句說,“我們離有價值的近期應用只差一個創造性的算法。”這種應用指的是什么呢?

皮查伊:量子真正令人興奮的是,宇宙從根本上以量子方式工作,所以你將能夠更好地理解自然。現在還為時尚早,但量子力學的亮點是模擬分子和分子過程的能力,我認為這是它最強的地方。藥物發明就是一個很好的例子。或者肥料生產——哈伯工藝流程產生的碳排放量占世界的2%,在大自然中,本質上,同樣的過程完成得更有效率。

媒體:那么,你認為像改進哈伯工藝流程這樣的應用可能有多遠?

皮查伊:我想十年后。我們還需要幾年的時間來擴展和構建性能足夠好的量子計算機。這種技術的其他潛在應用可能包括設計更好的電池。不管怎樣,你在處理化學問題。更好地理解這種技術也是我們投資的方向。

媒體:一些人說量子計算機可能就像核聚變:就在未來50年可能有所突破。這似乎是一個深奧的研究項目。為什么谷歌首席執行官對此如此興奮?

皮查伊:要不是我們多年來在計算領域看到的發展,谷歌今天不會在這里。摩爾定律使我們能夠擴大計算能力,為大量產品的數十億用戶提供服務。

所以在本質上,我們認為自己是一家深度計算機科學公司。摩爾定律在它的周期結束時,量子計算是我們將繼續在計算領域取得進展的眾多因素之一。

我們對這種技術興奮的另一個原因是——拿一個簡單的分子來說,咖啡因(有24個原子)有不計其數的原子狀態。我們知道,我們甚至不能用經典計算來理解分子的基本結構。所以當我看著氣候變化,當我看著藥物,這就是為什么我相信有一天量子計算會推動那些領域的進步。

媒體:2012年,當你看到一個人工智能獨自學習識別貓的圖片時,你在某個媒體上描述你有一種“預感”,“這東西會放大,也許會揭示宇宙的運作方式,這將是我們作為人類所做的最重要的事情。”量子計算感覺同樣重要嗎?

皮查伊:沒錯。能夠在實驗室里實際操作量子位并將其置于疊加狀態對我來說同樣是一個重大的時刻,因為在我之前的觀點中,這就是自然的工作方式。它開辟了一個直到今天才存在的全新的可能性范圍。

媒體:可能需要很長時間才能到達能夠做一些嚴肅事情的量子系統。在一家習慣于快速發展的公司,你如何管理耐心?

皮查伊:你知道,我和哈特穆特·內文在一起,他和首席硬件科學家約翰·馬丁尼一起領導量子團隊。我提到我退出了材料科學博士學位的學業。我曾經研究高溫超導體,這是26年前,我坐在實驗室里,我想,“哇,這需要很大的耐心才能完成。”我覺得我沒有那種耐心。我非常尊重團隊中長期堅持這一旅程的人。但是幾乎所有的基礎突破都是這樣工作的,你需要那種長遠的眼光來建立它。

我對這樣一個里程碑感到興奮的原因是,雖然事情需要很長時間,但正是這些里程碑推動了這個領域的進步。“深藍”超級計算機擊敗加里·卡斯帕羅夫時,是1997年。時間快進到2016年,阿爾法狗在圍棋比賽中擊敗了李世石,你可以看著它說,“哇,時間真長。”但是每一個里程碑都會獎勵那些從事這項工作的人,并吸引新一代人進入這個領域。人類就是這樣進步的。

就我之前的系統工程觀點而言——我們正在向量子計算堆棧的許多層推進。因此,我們正在推動進步,這將被用于許多不同的方式。例如,我們建造自己的數據中心,這讓我們能夠建造像TPU(張量處理單元,這是谷歌深度學習框架TensorFlow的專用芯片),這使得我們的算法運行得更快。所以這是一個良性循環。

從事創新技術研發工作的一大好處是,即使失敗你也是有價值的,甚至中期里程碑也有其他應用。所以是的,你是對的,我們必須有耐心。但是一路上有很多真正的滿足感。

媒體:你們目前在量子計算上投資了多少?

皮查伊:這是一個相對較小的團隊。但它建立在我們多年來在谷歌各個層面所做的所有投資的基礎上。它建立在公司多年的研究和我們在此基礎上所做的應用工作之上。

媒體:你能談談谷歌和IBM在方法上的區別嗎?首先,IBM公司有一堆量子機器,放在云中供人們編程,而你是作為一個內部研究項目來做的。

皮查伊:IBM公司將它作為云設備提供,這樣做非常好,吸引了其他開發人員。我認為我們作為一個團隊,一直致力于確保我們向自己和社區證明,你們可以跨越量子優勢的這個重要里程碑。

媒體:IBM公司還表示,“量子優勢”一詞具有誤導性,因為它意味著量子計算機最終會比傳統計算機做得更好,而事實上它們必須在問題的不同方面一起工作。他們指責谷歌公司夸大其詞。

皮查伊:我對此的回答是,這是藝術的一個技術術語。技術圈子里的人們完全理解這個里程碑的意義。

媒體:但是爭論的焦點是,公眾可能會認為這是量子計算機已經戰勝了傳統計算機的一個標志。

皮查伊:我是說,這和我們慶祝人工智能沒什么不同。有人把它和普通人工智能混為一談。這就是為什么我認為我們出版量子優勢的論文很重要。

重要的是,解釋這些事情的人要幫助公眾理解我們在哪個階段,以及你將如何把傳統計算應用到世界上你需要的大多數問題上。使用傳統計算機在未來仍將是事實。

媒體:人工智能在很多層面上為谷歌創造業務,它進入了機器翻譯和網頁搜索這樣的服務中。你通過你的云向人們提供人工智能工具。您提供了一個人工智能框架TensorFlow,它允許人們構建自己的工具。你還提供專門的芯片,人們可以用這些芯片來運行他們的工具。你認為量子計算最終會普及到谷歌的業務中嗎?

皮查伊:肯定會的。如果你退后一步看,我們投資人工智能并開發人工智能,但是后來我們才會知道它對我們所有業務都有用。

最后,在你談到的所有實際應用中,我們不僅僅為自己使用人工智能技術,我們向世界各地的客戶提供它,我們關心人工智能技術的普及,量子計算也是如此。

媒體:你認為量子計算對人工智能本身意味著什么?例如,如果你把量子計算和人工智能結合起來,它能幫助我們解決人工智能的障礙嗎?

皮查伊:我認為這將是一個非常強大的共生事物。這兩個領域都處于早期研究階段。人工智能在構建更大的模型、更一般化的模型以及需要什么樣的計算資源方面有令人興奮的研究題目。我認為人工智能可以加速量子計算,量子計算可以加速人工智能,我認為這是我們需要的,最終解決我們面臨的一些最棘手的問題,比如氣候變化。

媒體:你提到新科技的普及推廣。谷歌在人工智能方面遇到了一些倫理爭議——誰應該使用這些工具以及如何使用它們。你從處理這些問題中學到了什么,它是如何影響你對量子技術的思考的?

皮查伊:在這些階段出版論文和與學術界接觸非常重要。我們努力工作來參與。我們已經公布了我們全面的人工智能原則。如果你拿人工智能偏差這樣的領域來說,我想我們在過去幾年里已經發表了超過75篇研究論文。所以,我們會理順我們的道德規范,積極參與研究。

我認為有些領域的監管可能是有意義的。我們希望建設性地參與進來,幫助制定正確的法規。最后,還有一個外部參與和獲得反饋的過程。這些都是會影響社會的技術。沒有一家公司能搞清楚什么是正確的。沒有什么靈丹妙藥,但這還為時過早,在接下來的10年里,我們必須在所有這些問題上共同努力。

媒體:一方面,說你不會根據人工智能原則為某些目的開發人工智能技術,另一方面,創造一個平臺讓人們可以為他們想要的任何目的使用人工智能,這難道沒有一點矛盾嗎?

皮查伊:人工智能安全是我們最重要的倫理原則之一。你想建立和測試安全系統。這是我們開發過程中所固有的。如果你擔心量子系統會隨著時間的推移破壞密碼學,你需要開發更好的量子加密技術。過去當我們建立搜索引擎時,我們也必須解決垃圾郵件問題。

這些新技術的風險顯然更高,但一方面是你采用的技術方法,另外一方面是全球治理和道德協議。你將需要達成全球框架,從而產生我們想要的結果。我們致力于盡我們所能幫助發展這一技術,不僅是負責任的,而且要用它來保障安全等。我們會和其他機構一起這樣做。

媒體:還有其他你現在也非常感興趣的技術嗎?

皮查伊:對我個人來說,產生清潔可再生能源的更好的方法有很大的潛力。但我對所有這些技術的組合以及我們如何實際應用它們感到非常興奮。在醫療保健方面,我認為在未來十年左右,我們將處于突破的邊緣,這將是深遠的。但我也要說人工智能本身——下一代人工智能突破、新算法、更好的一般化模型、轉移學習等等,對我來說都同樣令人興奮的。

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