财讯：谷歌CEO称实现量子霸权

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北京时间10月23日晚，《自然》杂志在官网上宣布，一个月前发表在美国航天局、迅速撤出的谷歌量子霸权论文重新发表，与量子行业中的hello world是同一里程碑。

然后，谷歌ai量子团队也发表了说明如何实现量子霸权( quantum supremacy )的视频。

从论文刊登的时间线来看，谷歌于今年7月22日提交了论文，但在美国宇航局发表之日是被正式接受的时候。 在谷歌网站的发布会上，nasa表示，在内部审计中犯了错误，错误发布了已经接受但还不应该显示的副本，是初版。 面对如此重大的研究成果，像nasa一样强大却似乎有点着急。

除副标题、样式和补充资料外，论文的主体文案和结论基本没有变化，但谷歌研究小组在评论中得到了很好的反馈，决定在论文中添加大量的技术详细资料进行补充。 这是因为nasa在错误地发送论文时暂时沉默，不愿意评价不完整的论文。

在谷歌论文中，自己已经开发了54量子比特数的量子芯片，被称为sycamore，由铝、铟、硅晶片、超导体(约瑟夫森结)等材料组成，每个量子比特由相邻的4个量子

但是，实际进行运算的只有53个量化比特和86个耦合器，剩下的1个量化比特不能正常工作。

通过一系列实验和计算，谷歌的研究人员开发了高保真度的纠错过程，对芯片展开了测试，最终得出了结论，同样对一个量子电路发生的随机数字采样为100万次，？ 虽然sycamore芯片支持的量子计算机为200秒，保持着较低的误差率，但世界上最强的超计算summit需要1万年。

根据年加州理工大学量子理论物理学大牛john preskill提出的量子霸权( quantum supremacy )定义，量子计算设备可以超越经典的计算设备，处理后者无法处理的计算任务。 这种情况在去年10月被解释为理论上行得通，但谷歌的实验结果表明量子计算机在处理随机采样任务方面已经超过了经典计算机，这意味着只能由量子解决器执行的计算任务应运而生。

所以谷歌论文中提到在这个特定的计算任务中实现了量子霸权，如果乐观地表示量子求解器的计算能力，或者遵循量子摩尔定律，计算性能每几年就会翻一倍，对于有价值的实用，可能只涉及创造性的算法。

但是，面对这样的结论，量子物理学界和产业界迅速分为乐观派和质疑派。 前者认为谷歌取得了伟大的科学成果，指明了通往可扩展量子计算的道路，狠狠揍了怀疑量子计算机可行性的人。

以ibm为首的质疑派认为，这是一个里程碑，但谷歌的实验有缺陷，如果执行同样的计算实验，经典的计算机也只需要2.5天，可能没有谷歌所说的1万年那么夸张。 除此之外，谷歌离真正的量子计算机还有很长的路要走。 计算任务没有已知的用途，不足以说明通用性，实现可持续的容错运算仍然是一大课题(谷歌在论文中也承认了这一点)。 。

换言之，质疑者认为谷歌主张的实现量子霸权的言论是误导性的。

尽管如此，谷歌公司还是强调了此次研究成果对谷歌具有里程碑意义，并将其与莱特兄弟发明飞机时的前12秒成功飞行进行了比较。 研究小组也在网站发布会上呼吁要耐心，把眼球放得更长远。 人们不再为量子霸权的实现而烦恼，而是越来越关注新研究中量子芯片的性能和量子计算的本质。 因为实现有价值的量子计算是一个非常耗时的项目，需要所有人的努力。

截止到现在，谷歌在量子计算项目上持续投入了13年的精力，为什么要这样做，为什么要投资理论上可能需要几十年的项目呢？ 答案嵌入在这次《麻省理工学院科技评论》的sundar pichai中吗？ 在独家采访中，这次采访的副本如下所示。

麻省理工评论:论文表明，谷歌目前在特定的计算上实现了量子特征，优于经典计算机。 那么，你们离真正意义上实现量子霸权还有多远呢？

sundar pichai :答案很简单。 为了计算更多复杂通用的算法，需要能够容纳越来越多量子比特的量子计算机。 但正如你所知，任何行业都不是一次突破。 在飞机上，莱特兄弟发明的第一架飞机在空中飞行了约12秒。 虽然那个设计实际上没有被使用过，但是确实是。

麻省理工评论:不仅谷歌，许多其他公司(如ibm )也有自己的量子计算机。 例如，ibm在云中提供了采用量子计算机的服务，但为什么谷歌不能实现成功的计算呢？

sundar pichai :关于这个问题，我唯一能说的就是为什么谷歌的团队能够完成这个计算。 构建量子计算机是一个极其复杂的工程，我们的团队从制造晶片和逻辑门开始，一个接一个地制造芯片，使用ai技术模拟计算，每次测试都经过了一些精进，改变了这次的研究成果。

麻省理工的评论:论文的最后一部分有一句话，从实现具有实际应用意义的成果来看，只有创新算法较差。 我应该怎么解读这句话呢？

sundar pichai :其实量子计算真正令人兴奋的是，根据现有的物理理论，我们的宇宙在最根本的层面上遵循量子定律。 这个早期量子计算的应用有助于我们更好地理解宇宙的工作方法，从量子物理上准确模拟分子和分子之间的作用，在医学和碳排放管理等化学相关的重要研究行业发挥作用。 例如对哈勃法haber process进行更深入的研究(对haber process进行更深入的研究，有助于科学家找到降低化肥在农业生产中产生的碳排放量的方法，目前农业生产中施肥活动产生的碳排放量约占全球的2%， 。

麻省理工的评论:你认为距离能够处理haber process问题的量子计算方法有多远？

sundarpichai :我想大约10年了，但是我们还需要时间来构建性能良好的量子计算机。 那时，不仅是haber process，还可以处理许多问题，如帮助科学家们找到更高效的电池设计方案等。 简单地说，量子计算机在所有与化学相关的地方都很有用。 所以，我们多年来一直在进行我们的量子计算项目，将来还会继续进行这项投资。

麻省理工评论:即使在量子计算行业，也有人认为量子计算技术像核聚变一样，在未来50年陷入快速发展停滞。 为什么这种深不见底的快速发展之路让你兴奋不已？

sundar pichai :如果近年来没有计算机计算行业的迅速发展，就没有今天的谷歌。 行业按照摩尔定律迅速发展，可以为数十亿客户提供稳定的服务。 另外，我们把自己看成是一家计算技术公司。 虽然人们看法不同，但我认为摩尔定律很快就会失效。 量子计算是我们在这个过程中希望取得的进展之一。

麻省理工评论:当我看到ai可以从零开始自己识别猫的照片时，我曾说过这项技术可能有助于日后扩大快速发展规模，了解宇宙的运营方式。 你认为量子计算和ai技术一样重要吗？ ？

sundar pichai :那是肯定的。 能够在实验室中操作量子位并维持叠加状态对我来说起着重要的作用。 我认为自然界最基本的运行规律与量子力学有关。 我们的成果打开了通往多种可能性的大门，但这在以前谁也没有实现过。

麻省理工的评论:量子计算可能需要很长时间才能真正实现，但是在谷歌这样习性迅速发展的企业中，如何对这项技术保持耐心呢？

sundar pichai :正如你所知，我现在和我们首席硬件科学家john martinis共同领导着我们的量子计算团队。 26年前，我因为觉得自己没有足够的耐心而放弃攻读材料学博士学位，感谢团队中多次重复的成员，但所有重大的科技进展都是如此，突破来自几十年的辛苦，所以你做不到。

我之所以如此兴奋，是因为像这次成果这样里程碑式的进展推动了这个行业的进步。 这就像从1997年的deep blue打败了garry kasparov，年的alphago打败了lee sedol，ai技术经历了长期的快速发展和沉淀，ai技术才真正突破，这

拿我们自己的系统工程来说，从多层构建到深度学习的tpu，我们的算法运行速度提高了质量，登月也一样。 最初乍一看，这个成果并不是其他实用的东西，但其中涉及的技术进步后来会开花结果。

麻省理工学院评论:您目前在量子计算方面投入了多少资源？

sundar pichai :与其他企业和组织相比，可以说我们的团队比较小。 企业在这个项目上投资多年了。 许多成果基于之前谷歌生产的研究，企业对项目本身有长远的规划。

麻省理工评论:谷歌和ibm在实现量子计算的方法上有什么区别？

sundar pichai:ibm将其设备作为云开放确实很棒。 这可以吸引很多其他项目外的开发者。 我想我们的团队也保证了要真正实现共同的量子计算而站在量子技术迅速发展的前列。

麻省理工评论: ibm表示量子霸权一词存在误解。 量子计算机在所谓的问题上并不比经典计算机好。 两者将来合作处理问题。 谷歌表示怀疑夸大了这次的成果。 你觉得怎么样？

sundar pichai :答案很明显。 因为业界所有人都知道量子霸权的含义。 但是，这里有争议的是，量子计算机是否会像很多人想象的那样取代经典计算机。 我觉得这和人们以前庆祝ai的进展很像，很多人误以为深度学习技术是通用型ai。 这就是我们发表成果的原因，它解释了我们的研究，帮助我们了解我们现在距离通用量子技术有多远。

麻省理工评论: ai技术在许多行业为谷歌提供了翻译和语音服务等新的服务副本。 谷歌在云中为开发者提供工具( ai框架tensorflow )，构建ai工具开发社区，为tpu等工具开发者提供工具测试。 谷歌是否类似于未来的量子计算计划？

sundar pichai :那是肯定的。 对ai来说，我们在认识深入学习这个方向之前，先投资这个行业，进行研究开发。 顺便说一下，我刚才提到的谷歌ai应用程序实际上是为全世界的客户提供服务的。 开发者社区开发的工具也一样。 我们重视吗？ ai技术的民主性将继续努力让更多人访问和采用ai技术，量子计算也是如此。

麻省理工的评论:你认为量子计算会影响ai的迅速发展吗？

sundar pichai :我认为两者之间有很强的共生关系。 两者还处于初期的快速发展阶段。 例如，ai可以用于加速量子计算，量子计算可以用于加速ai算法。 我认为只有将两者深入结合才能生产出真正的果实，应对包括气候变化在内的许多紧迫问题。

麻省理工评论:我刚刚提到了ai民主化，谷歌在ai问题上引发过一点争论。 例如，谁有权采用，ai工具应该如何采用等。 你在解决这些争论的过程中学到了什么？ 你对量子计算技术有想法吗？

sundar pichai :在现阶段，及时发表成果，确保学术界内的相互信息表达很重要，谷歌也积极参与。 我们发表了全面的ai，在你刚才提出的争论行业中，谷歌在过去几年内就这些争论发表了75项研究。 我们将多次积极参加ai技术道德规范的确立。

我认为很多行业都需要适当的监管。 我们希望在相关立法和建设事业中发挥建设性的作用。 另外，监管和指导方针必须经历外部反馈的过程。 这些都是深刻影响社会快速发展的技术，没有人会真正说谁对谁错。 处理这类问题没有捷径，领域必须在未来几十年合作快速发展。

麻省理工的评论:谷歌可能不会基于ai向特定的特殊应用方向开发工具，但是谷歌的开发平台允许开发他们想要的ai工具。 两者之间没有矛盾吗？

sundar pichai :安全、妥善地采用ai技术是我们最重要的开发基础之一，人们试图将ai用于测试和系统安全性的提高。 这是所有新技术的优点，量子计算也不例外，既然量子计算能够解密普通密钥，就有人开发新一代的量子加密技术。 这就和我们要建立各搜索引擎技术处理假链接问题一样，相辅相成。

开发新技术带来的风险非常高，但是对于其中的一部分，也许可以通过使用正确的快速发展的道路来实现。 实现它的方法是全球管理统一化和详细的道德协定。 我们了解到，对于我们开发的技术，我们不仅要对它们负责，还需要使用这些技术来维护世界安全，帮助民主主义迅速发展。 在这方面，我们将与其他组织和机构共同努力。

麻省理工的评论:有没有其他技术像ai和量子计算一样感兴趣？

sundar pichai :作为人类社会的一员，我认为我们现在需要更加激进有效的清洁能源生产方法。 我也对所有这些新技术是如何结合的很感兴趣。 在医疗行业，我认为我们将在未来十年内迎来重大突破。 即使想象未来的医疗系统和手段会基于成熟的ai算法变得更有效率，我也很兴奋。