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Google首席执行官Sundar Pichai倡导量子至上理论

在《 自然》(Nature)杂志和公司博客上发表的一篇论文中 ,谷歌研究人员声称自己首次实现了“量子至上”。 根据Google的说法,他们的53位量子计算机名为Sycamore,花了200秒钟来完成计算,这将使世界上最快的超级计算机花费10,000年。 (该论文的草稿上个月在网上泄露了 。)

该计算几乎没有实际用途,它会散发出一串随机数。 选择它只是为了证明Sycamore确实可以按照量子计算机的方式工作。 有用的量子机器已经有很多年了,技术上的障碍是巨大的,即使到那时,它们也只能在某些任务上击败传统计算机。 (请参阅“ 这是量子霸权在计算中的意义,而并非如此 。”)

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但是,这仍然是一个重要的里程碑-Google的首席执行官Sundar Pichai将其与赖特兄弟的12秒首飞相比。 我与他交谈是为了了解Google为什么已经在一个项目上花费了13年的时间,而这个项目可能还需要十年或更长时间才能得到回报。

为了简明扼要,采访已被浓缩和编辑。 (此外,它是在IBM发表有关Google的量子至上主张的论文之前记录的 。)

MIT TR:您有一台量子计算机来执行非常狭窄的特定任务。 要获得更广泛的量子至上论证,将需要什么?
Sundar Pichai:您将需要构建一个具有更多qubit的容错量子计算机,以便可以更好地对其进行泛化,执行更长的时间,从而能够运行更复杂的算法。 但是,您知道,如果在任何领域都有突破,您都将从某个地方开始。 举个比喻-莱特兄弟。 第一架飞机只飞行了12秒钟,因此没有实际应用。 但是,这表明飞机有可能飞行。

许多公司都有量子计算机。 例如,IBM在线提供了许多供人们在云中使用的功能。 为什么他们的机器无法执行Google的工作?
我要评论的主要内容是Google团队为何能够做到这一点。 这需要大量的系统工程设计才能在堆栈的所有层上工作。 从系统工程的角度来看,这是如此复杂。 您实际上是从晶圆开始的,并且有一个团队从字面上蚀刻栅极,制造栅极,然后一直堆叠堆栈的各个层,直到能够使用AI来模拟和理解最佳结果。

该论文的最后一句话说:“我们只是远离有价值的近期应用程序的一种创造性算法。”关于这些可能是什么的任何猜测?
关于量子的真正兴奋之处在于宇宙从根本上以量子方式工作,因此您将能够更好地理解自然。 这是早期,但量子力学的亮点是能够模拟分子,分子过程,而我认为这将是最强大的地方。 药物发现就是一个很好的例子。 还是肥料-哈伯(Haber)过程产生世界上2%的碳[排放] [ 参见注1 ]。 实际上,同一过程可以更高效地完成。

注1:Haber过程
哈伯-博世 ( Haber-Bosch)工艺通过将空气中的氮气与天然气和蒸汽中的氢气相结合来制造肥料,从而产生氨气,该工艺产生的二氧化碳估计占全球二氧化碳排放量的1.44%,仅占温室气体总排放量的1%以上。
那么您认为像改进Haber流程这样的应用程序可能有多远?
我想十年之后。 我们仍然需要几年的时间才能扩展和构建足以运行良好的量子计算机。 其他潜在应用[可能包括]设计更好的电池。 无论如何,您正在处理化学。 试图更好地理解这就是我要花钱的地方。

即使是关心它们的人,量子计算机也可能像核聚变:在接下来的50年里,核聚变即将到来。 似乎几乎是一个深奥的研究项目。 为什么Google首席执行官对此感到如此兴奋?
如果不是因为我们多年来在计算领域所看到的发展,谷歌今天就不会在这里。 摩尔定律使我们能够扩展计算能力,以便为许多产品的数十亿用户提供大规模服务。 因此,从本质上讲,我们将自己视为一家深厚的计算机科学公司。 摩尔定律处于周期的末尾,具体取决于您的想法。 量子计算是我们将继续在计算中取得进步的众多组件之一。

我们兴奋的另一个原因是-选择一个简单的分子。 咖啡因具有2 43个状态或类似状态[ 实际上为10 48-参见注释2 ]。 我们知道,利用经典计算甚至无法理解当今分子的基本结构。 因此,当我看气候变化时,当我看药物时,这就是为什么我相信有一天量子计算将推动那里的进步。

注2:咖啡因
具有24个原子的咖啡因可以以10 48个不同的量子态存在,即那些原子的构型。
这意味着,要使一台经典计算机完美地代表咖啡因,就需要10 48位,接近整个地球上的原子数(10 49或10 50 )。
1 GB的存储芯片大约有10 10位。
在Fast Company 中,您的 个人资料 描述您在2012年看到AI学会独自识别猫图片时感觉到“预感”。[“这件事将会扩大规模,并可能揭示宇宙是有效的,” Pichai说道。 “这将是我们人类最重要的工作。”]量子计算是否同样重要?
绝对。 能够在实验室中实际操作量子位并使其处于叠加状态对我而言同样具有深远的意义,因为就我之前的观点而言,这就是自然的运作方式。 它开辟了一个全新的可能性范围,直到今天才存在。

量子系统可能需要很长时间才能完成某些严肃的工作。 您如何在一家习惯于快速发展的公司中管理耐心?
您知道,我正在与Hartmut [Neven]在一起,Nart与首席硬件科学家John Martinis一起领导量子团队。 我提到我放弃了材料科学博士学位,周围的人都在研究高温超导体。 这是26年前,当时我坐在实验室里,我想:“哇,这需要很大的耐心才能经历。”我觉得我没有那么多的耐心。 。 我对在此旅程中停留了很长时间的团队成员深表敬意。 但是,几乎所有基本突破都以这种方式起作用,并且您需要具有长期的愿景来构建它。

我对这样的里程碑感到兴奋的原因是,尽管事情需要很长时间,但正是这些里程碑推动了该领域的进步。 当深蓝击败加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)时,是1997年。快进到AlphaGo击败[2016年李·塞多尔(Lee Sedol)]时,您可以看着它说:“哇,这是很多时间。”但是每个里程碑都会奖励那些正在努力并吸引了该领域的新一代。 这就是人类进步的方式。

到我较早的系统工程学要点为止,我们正在推动堆栈的许多层。 因此,我们正在推动进步,并将以许多不同的方式加以利用。 例如,我们构建自己的数据中心使我们能够构建TPU(张量处理单元,用于Google深度学习框架TensorFlow的专用芯片)之类的东西,这使我们的算法运行得更快。 因此,这是一个良性循环。 进行月球射击的一大优点是,即使您在侧面失败也值得一试,甚至临时里程碑也具有其他用途。 是的,您是对的,我们必须耐心等待。 但是在此过程中,有很多真正的满足感。

您目前在量子计算上投入了多少?
这是一个相对较小的团队。 但这是基于我们多年来在Google各个层面进行的所有投资而建立的。 它基于公司多年的研究以及我们在此基础上所做的应用工作。

您能谈谈Google和IBM在方法上的区别吗? 一方面,IBM有大量量子机器,它们将它们放置在云中供人们编程,而您正在将其作为内部研究项目来进行[ 参见注3 ]。
注释3:关于量子优势的IBM
10月21日,IBM研究人员发表了一篇论文,对Google声称已实现量子至上的说法提出了质疑 。
他们认为,通过使用Google技术的改进形式,应该有可能在两天半而不是10,000年的时间内,用经典系统模拟Sycamore的计算。
谷歌发言人说:“我们欢迎提高仿真技术的建议,尽管对我们来说,在实际的超级计算机上对其进行测试至关重要。”
他还指出,由于量子计算机的复杂性呈指数级增长,因此仅增加几个量子位就将使这项任务完全脱离传统机器的范围。
IBM将其作为云设施提供并吸引其他开发人员真是太好了。 我认为我们作为一个团队一直致力于确保我们向自己和社区证明,您可以跨越量子至上这一重要的里程碑。

IBM还表示,“量子至上”一词具有误导性,因为它暗示着量子计算机最终将比传统计算机做得更好,而事实上,它们可能总是必须共同解决问题的不同方面。 他们指责您对此大肆宣传。
我的回答是,这是艺术术语。 社区中的人们完全了解里程碑的含义。

但争论的焦点是,公众可能将其视为量子计算机已经取代了传统计算机的标志。
我的意思是,这与我们所有人都庆祝人工智能没有什么不同。 有人将它与一般的人工智能混为一谈。 这就是为什么我认为我们出版很重要的原因。 重要的是,正在解释这些事情的人们可以帮助公众了解我们的位置,现在的时间以及您如何始终将经典计算应用于世界上您需要解决的大多数问题。 将来仍然如此。

人工智能在很多方面为Google创造了业务。 它在翻译和搜索等服务中。 您可以通过云为人们提供AI工具。 您提供了一个AI框架TensorFlow,该框架使人们可以构建自己的工具。 然后,您提供了专用芯片[上述TPU],人们可以使用它们来运行其工具。 您是否认为量子计算最终会普及到Google?
我绝对会的 而且,如果您退后一步,我们会投资于AI并开发AI,直到我们知道它对整个堆栈的所有层都适用。

顺便说一句,在您谈到的所有实际应用中,我们都不只是为自己使用AI技术; 我们将其提供给全球客户。 我们关心使AI访问民主化。 量子计算也是如此。

您认为量子计算可能对AI本身意味着什么? 例如,如果您将量子计算和AI相结合,是否可以帮助我们释放人工智能的障碍?
我认为这将是一件非常强大的共生事物。 这两个领域都处于早期阶段。 在构建更大的模型,更通用的模型以及到达那里需要什么样的计算资源方面,AI令人兴奋。 我认为AI可以加速量子计算,而量子计算可以加速AI。 总的来说,我认为这是我们需要从根本上解决我们面临的一些最棘手的问题,例如气候变化。

您提到了使技术民主化。 Google围绕AI引发了一些道德争议-谁应有权使用这些工具以及如何使用它们。 您从处理这些问题中学到了什么,它如何将您对量子技术的思考(这在其发展的更早时期)传达给您?
在这些阶段发布和与学术界互动非常重要。 我们努力参与。 我们已经发布了全面的AI原则 。 如果您选择AI偏见之类的领域,我认为过去几年我们已经发表了75篇研究论文。 因此,将我们的道德规范化并积极参与。

我认为在某些领域监管可能有意义。 我们希望建设性地参与并帮助制定正确的法规。 最后,还有一个外部参与并获得反馈的过程。 这些都是会影响社会的技术。 没有一家公司能弄清楚什么是正确的。 没有灵丹妙药,但这还为时过早,在接下来的十年中,我们必须参与并共同努力。

一方面,您说(出于AI原则)您不会出于某些目的开发AI,另一方面,创建一个平台使人们可以将AI用于任何用途,这之间没有一点矛盾。他们想要什么目的?
人工智能安全是我们最重要的道德原则之一。 您想要构建和测试系统的安全性。 这是我们发展中固有的。 如果您担心量子系统会随着时间的流逝而破坏加密技术,那么您想开发更好的量子加密技术。 建立搜索时,我们必须解决垃圾邮件问题。

这些技术的风险显然更高,但是其中一部分是您采用的技术方法,而随着时间的流逝,其中一部分是全球治理和道德协议。 您需要建立全球框架,以实现我们想要的结果。 我们致力于尽我们所能,不仅以负责任的态度来帮助开发技术,而且还将其用于维护安全,民主等。我们将与各机构共同努力。

您现在是否还对其他任何技术感到非常兴奋?
对我而言,作为一个人,产生清洁可再生能源的根本更好的方法具有很大的潜力。 但是我对所有这些的组合以及我们如何实际应用感到非常兴奋。 在医疗保健领域,我认为在未来十年左右的时间里,我们将面临重大突破。 但是我也要说AI本身-下一代AI的突破,新算法,更好的通用化模型,转移学习等,对我来说都同样令人兴奋。

· 2019-10-25 08:41  本新闻来源自:半导体指南,版权归原创方所有

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