據(jù)國外媒體報(bào)道，在日前發(fā)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(yōu)勢”（也被稱為“量子霸權(quán)”）。他們的53位量子計(jì)算機(jī)（名為Sycamore）花了200秒來完成一項(xiàng)計(jì)算任務(wù)，根據(jù)谷歌的說法，這項(xiàng)計(jì)算任務(wù)將花費(fèi)世界上最快的超級計(jì)算機(jī)10000年的時(shí)間。(這篇論文的部分內(nèi)容上個(gè)月在網(wǎng)上被披露和報(bào)道)

　　這一次的計(jì)算幾乎沒有實(shí)際用途——它吐出一串隨機(jī)數(shù)。選擇它僅僅是為了表明Sycamore確實(shí)可以像量子計(jì)算機(jī)那樣工作。有實(shí)際用途的量子計(jì)算機(jī)問世還有很多年的時(shí)間，技術(shù)障礙是巨大的，即使如此，它們也可能只在某些任務(wù)上擊敗傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)。

　　但是，谷歌這一研究仍然是一個(gè)重要的里程碑——谷歌首席執(zhí)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(gè)可能需要10年或更長時(shí)間才能得到回報(bào)的項(xiàng)目，外界想知道為什么谷歌已經(jīng)花了13年時(shí)間。

　　以下是一家國外媒體的采訪實(shí)錄。

　　媒體:你有一臺量子計(jì)算機(jī)來完成一項(xiàng)非常狹窄、特殊的任務(wù)。要想更廣泛地展示量子優(yōu)勢，需要什么？

　　皮查伊:你需要建造一臺有更多量子位的容錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)，這樣你就可以在更廣泛的范圍應(yīng)用它，更長時(shí)間地執(zhí)行計(jì)算任務(wù)，從而能夠運(yùn)行更復(fù)雜的算法。但是你知道，如果你希望在任何領(lǐng)域有所突破，你就需要從某個(gè)地方開始。借用一個(gè)比喻——萊特兄弟。第一架飛機(jī)只飛行了12秒，沒有實(shí)際應(yīng)用，但是它顯示了飛機(jī)能夠飛行的可能性。

　　媒體：許多公司都有量子計(jì)算機(jī)。例如，IBM在網(wǎng)上有一大堆這樣的設(shè)施，人們可以在云中使用。為什么他們的機(jī)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(gè)團(tuán)隊(duì)能夠做到這一點(diǎn)。這需要大量的系統(tǒng)工程——在任務(wù)的多個(gè)方面協(xié)同工作。

　　從系統(tǒng)工程的角度來看，這是非常復(fù)雜的。你實(shí)際上是從一個(gè)晶片開始，有一個(gè)團(tuán)隊(duì)實(shí)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(jié)果。

　　媒體：谷歌研究論文的最后一句說，“我們離有價(jià)值的近期應(yīng)用只差一個(gè)創(chuàng)造性的算法。”這種應(yīng)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(xiàn)在還為時(shí)尚早，但量子力學(xué)的亮點(diǎn)是模擬分子和分子過程的能力，我認(rèn)為這是它最強(qiáng)的地方。藥物發(fā)明就是一個(gè)很好的例子?；蛘叻柿仙a(chǎn)——哈伯工藝流程產(chǎn)生的碳排放量占世界的2%，在大自然中，本質(zhì)上，同樣的過程完成得更有效率。

　　媒體：那么，你認(rèn)為像改進(jìn)哈伯工藝流程這樣的應(yīng)用可能有多遠(yuǎn)？

　　皮查伊：我想十年后。我們還需要幾年的時(shí)間來擴(kuò)展和構(gòu)建性能足夠好的量子計(jì)算機(jī)。這種技術(shù)的其他潛在應(yīng)用可能包括設(shè)計(jì)更好的電池。不管怎樣，你在處理化學(xué)問題。更好地理解這種技術(shù)也是我們投資的方向。

　　媒體：一些人說量子計(jì)算機(jī)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(gè)深奧的研究項(xiàng)目。為什么谷歌首席執(zhí)行官對此如此興奮？

　　皮查伊：要不是我們多年來在計(jì)算領(lǐng)域看到的發(fā)展，谷歌今天不會在這里。摩爾定律使我們能夠擴(kuò)大計(jì)算能力，為大量產(chǎn)品的數(shù)十億用戶提供服務(wù)。

　　所以在本質(zhì)上，我們認(rèn)為自己是一家深度計(jì)算機(jī)科學(xué)公司。摩爾定律在它的周期結(jié)束時(shí)，量子計(jì)算是我們將繼續(xù)在計(jì)算領(lǐng)域取得進(jìn)展的眾多因素之一。

　　我們對這種技術(shù)興奮的另一個(gè)原因是——拿一個(gè)簡單的分子來說，咖啡因（有24個(gè)原子）有不計(jì)其數(shù)的原子狀態(tài)。我們知道，我們甚至不能用經(jīng)典計(jì)算來理解分子的基本結(jié)構(gòu)。所以當(dāng)我看著氣候變化，當(dāng)我看著藥物，這就是為什么我相信有一天量子計(jì)算會推動那些領(lǐng)域的進(jìn)步。

　　媒體：2012年，當(dāng)你看到一個(gè)人工智能獨(dú)自學(xué)習(xí)識別貓的圖片時(shí)，你在某個(gè)媒體上描述你有一種“預(yù)感”，“這東西會放大，也許會揭示宇宙的運(yùn)作方式，這將是我們作為人類所做的最重要的事情。”量子計(jì)算感覺同樣重要嗎？

　　皮查伊：沒錯(cuò)。能夠在實(shí)驗(yàn)室里實(shí)際操作量子位并將其置于疊加狀態(tài)對我來說同樣是一個(gè)重大的時(shí)刻，因?yàn)樵谖抑暗挠^點(diǎn)中，這就是自然的工作方式。它開辟了一個(gè)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(shí)間才能到達(dá)能夠做一些嚴(yán)肅事情的量子系統(tǒng)。在一家習(xí)慣于快速發(fā)展的公司，你如何管理耐心？

　　皮查伊：你知道，我和哈特穆特·內(nèi)文在一起，他和首席硬件科學(xué)家約翰·馬丁尼一起領(lǐng)導(dǎo)量子團(tuán)隊(duì)。我提到我退出了材料科學(xué)博士學(xué)位的學(xué)業(yè)。我曾經(jīng)研究高溫超導(dǎo)體，這是26年前，我坐在實(shí)驗(yàn)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(tuán)隊(duì)中長期堅(jiān)持這一旅程的人。但是幾乎所有的基礎(chǔ)突破都是這樣工作的，你需要那種長遠(yuǎn)的眼光來建立它。

　　我對這樣一個(gè)里程碑感到興奮的原因是，雖然事情需要很長時(shí)間，但正是這些里程碑推動了這個(gè)領(lǐng)域的進(jìn)步。“深藍(lán)”超級計(jì)算機(jī)擊敗加里·卡斯帕羅夫時(shí)，是1997年。時(shí)間快進(jìn)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(shí)間真長。”但是每一個(gè)里程碑都會獎勵那些從事這項(xiàng)工作的人，并吸引新一代人進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域。人類就是這樣進(jìn)步的。

　　就我之前的系統(tǒng)工程觀點(diǎn)而言——我們正在向量子計(jì)算堆棧的許多層推進(jìn)。因此，我們正在推動進(jìn)步，這將被用于許多不同的方式。例如，我們建造自己的數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)框架TensorFlow的專用芯片），這使得我們的算法運(yùn)行得更快。所以這是一個(gè)良性循環(huán)。

　　從事創(chuàng)新技術(shù)研發(fā)工作的一大好處是，即使失敗你也是有價(jià)值的，甚至中期里程碑也有其他應(yīng)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(jì)算上投資了多少？

　　皮查伊：這是一個(gè)相對較小的團(tuán)隊(duì)。但它建立在我們多年來在谷歌各個(gè)層面所做的所有投資的基礎(chǔ)上。它建立在公司多年的研究和我們在此基礎(chǔ)上所做的應(yīng)用工作之上。

　　媒體：你能談?wù)劰雀韬虸BM在方法上的區(qū)別嗎？首先，IBM公司有一堆量子機(jī)器，放在云中供人們編程，而你是作為一個(gè)內(nèi)部研究項(xiàng)目來做的。

　　皮查伊：IBM公司將它作為云設(shè)備提供，這樣做非常好，吸引了其他開發(fā)人員。我認(rèn)為我們作為一個(gè)團(tuán)隊(duì)，一直致力于確保我們向自己和社區(qū)證明，你們可以跨越量子優(yōu)勢的這個(gè)重要里程碑。

　　媒體：IBM公司還表示，“量子優(yōu)勢”一詞具有誤導(dǎo)性，因?yàn)樗馕吨孔佑?jì)算機(jī)最終會比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)做得更好，而事實(shí)上它們必須在問題的不同方面一起工作。他們指責(zé)谷歌公司夸大其詞。

　　皮查伊：我對此的回答是，這是藝術(shù)的一個(gè)技術(shù)術(shù)語。技術(shù)圈子里的人們完全理解這個(gè)里程碑的意義。

　　媒體：但是爭論的焦點(diǎn)是，公眾可能會認(rèn)為這是量子計(jì)算機(jī)已經(jīng)戰(zhàn)勝了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的一個(gè)標(biāo)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(rèn)為我們出版量子優(yōu)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(gè)階段，以及你將如何把傳統(tǒng)計(jì)算應(yīng)用到世界上你需要的大多數(shù)問題上。使用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)在未來仍將是事實(shí)。

　　媒體：人工智能在很多層面上為谷歌創(chuàng)造業(yè)務(wù)，它進(jìn)入了機(jī)器翻譯和網(wǎng)頁搜索這樣的服務(wù)中。你通過你的云向人們提供人工智能工具。您提供了一個(gè)人工智能框架TensorFlow，它允許人們構(gòu)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(yùn)行他們的工具。你認(rèn)為量子計(jì)算最終會普及到谷歌的業(yè)務(wù)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(fā)人工智能，但是后來我們才會知道它對我們所有業(yè)務(wù)都有用。

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

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

　　皮查伊：我認(rèn)為這將是一個(gè)非常強(qiáng)大的共生事物。這兩個(gè)領(lǐng)域都處于早期研究階段。人工智能在構(gòu)建更大的模型、更一般化的模型以及需要什么樣的計(jì)算資源方面有令人興奮的研究題目。我認(rèn)為人工智能可以加速量子計(jì)算，量子計(jì)算可以加速人工智能，我認(rèn)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(yīng)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(xué)到了什么，它是如何影響你對量子技術(shù)的思考的？

　　皮查伊：在這些階段出版論文和與學(xué)術(shù)界接觸非常重要。我們努力工作來參與。我們已經(jīng)公布了我們?nèi)娴娜斯ぶ悄茉瓌t。如果你拿人工智能偏差這樣的領(lǐng)域來說，我想我們在過去幾年里已經(jīng)發(fā)表了超過75篇研究論文。所以，我們會理順我們的道德規(guī)范，積極參與研究。

　　我認(rèn)為有些領(lǐng)域的監(jiān)管可能是有意義的。我們希望建設(shè)性地參與進(jìn)來，幫助制定正確的法規(guī)。最后，還有一個(gè)外部參與和獲得反饋的過程。這些都是會影響社會的技術(shù)。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(shí)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(jù)人工智能原則為某些目的開發(fā)人工智能技術(shù)，另一方面，創(chuàng)造一個(gè)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(diǎn)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(tǒng)。這是我們開發(fā)過程中所固有的。如果你擔(dān)心量子系統(tǒng)會隨著時(shí)間的推移破壞密碼學(xué)，你需要開發(fā)更好的量子加密技術(shù)。過去當(dāng)我們建立搜索引擎時(shí)，我們也必須解決垃圾郵件問題。

　　這些新技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)顯然更高，但一方面是你采用的技術(shù)方法，另外一方面是全球治理和道德協(xié)議。你將需要達(dá)成全球框架，從而產(chǎn)生我們想要的結(jié)果。我們致力于盡我們所能幫助發(fā)展這一技術(shù)，不僅是負(fù)責(zé)任的，而且要用它來保障安全等。我們會和其他機(jī)構(gòu)一起這樣做。

　　媒體：還有其他你現(xiàn)在也非常感興趣的技術(shù)嗎？

　　皮查伊：對我個(gè)人來說，產(chǎn)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(shù)的組合以及我們?nèi)绾螌?shí)際應(yīng)用它們感到非常興奮。在醫(yī)療保健方面，我認(rèn)為在未來十年左右，我們將處于突破的邊緣，這將是深遠(yuǎn)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(zhuǎn)移學(xué)習(xí)等等，對我來說都同樣令人興奮的。（騰訊科技審校/承曦）