北京時間 10 月 23 日晚，《自然》（Nature）雜誌在官網上放出了重磅訊息：一個月前被 NASA 發表又火速撤下的谷歌“量子霸權”論文重新發表，稱其是量子領域中“Hello World”一樣的里程碑事件。

與此同時，谷歌 AI 量子團隊也釋出了一條視訊，講述其如何實現了“量子霸權（Quantum Supremacy）”。

從論文刊登的時間線上來看，谷歌於今年 7 月 22 日遞交了論文，而被 NASA 發表的那天正是它被正式接受的時間。谷歌在媒體釋出會上表示，NASA在內部稽核時出現了失誤，錯把已經接受但還不應該顯示的文章釋出了出來，而且是初版。看來面對如此重大的研究成果，強如 NASA 也有些急不可耐。

除了副標題、格式和補充資料，論文的主體內容和結論幾乎沒有變化，但谷歌研究團隊在評審過程中收到了很好的反饋，決定在論文中增加大量的技術細節資料作為補充，因此在NASA誤發論文時選擇了暫時沉默，不希望評價不完善的論文。

谷歌在論文中表示，自己已經開發出了一款54量子位元數的量子晶片，名為Sycamore，由鋁、銦、矽晶片和超導體（約瑟夫森結）等材料組成，每個量子位元和臨近的4個量子位元耦合。

不過，實際上執行運算的只有 53 個量子位元和 86 個耦合器，剩下的 1 個量子位元無法正常工作。

圖 | 谷歌 Sycamore 量子晶片（來源：谷歌）

通過一系列實驗和計算，谷歌研究人員開發了一套高保真度的糾錯流程，進而對晶片展開測試，最終得出結論，同樣是對一個量子電路產生的隨機數字取樣 100 萬次， Sycamore 晶片支援的量子計算機只需要 200 秒，同時維持很低的誤差率，而世界最強超算 Summit 需要 1萬年。

按照 2012 年加州理工學院量子理論物理學大牛 John Preskill 提出的“量子霸權（Quantum Supremacy）”的定義，量子計算裝置可以超越經典計算裝置，解決後者無法解決的計算任務。這種情況曾在 2018 年 10 月被證明理論上行得通，而谷歌的實驗結果則標誌著量子計算機在解決一個隨機取樣任務上超越了經典計算機，甚至意味著只能在量子處理器上執行的計算任務誕生。

這也是為什麼谷歌論文中提到了自己“在這一特定計算任務上實現了量子霸權”，甚至樂觀地表示量子處理器的計算能力或將遵從“量子摩爾定律”，計算效能每幾年就翻一倍，也許離有價值的實際應用只差一個創造性的演算法了。

不過，面對這樣的結論，量子物理學界和產業界迅速分成了樂觀派和質疑派。前者認為谷歌實現了一項偉大的科學成就，展示了一條通向可擴充套件量子計算的道路，狠狠地打臉那些質疑量子計算機可行性的人。

而以 IBM 為首的質疑派認為，雖然這是一個里程碑，但谷歌的實驗有缺陷，執行同樣的計算實驗，經典計算機可能也只需要 2.5 天，遠遠沒有谷歌所說的 1 萬年那麼誇張。除此之外，谷歌離真正的量子計算機還有很長的路要走，因為它執行的計算任務沒有已知用途，不足以證明其通用性，而且如何實現可持續的容錯運算依然是個巨大挑戰（谷歌在論文中也承認了這一點）。

換句話說，質疑者認為，谷歌聲稱的“實現量子霸權”的言論是具有誤導性的。

話雖如此，谷歌 CEO Sundar Pichai 強調此次的研究成果對谷歌來說具有“里程碑”式的意義，並將其與萊特兄弟發明飛機時的首次 12 秒成功試飛相比。研究團隊也在媒體釋出會上呼籲大家要有耐心，將目光放的更長遠一些，更多關注於新研究中量子晶片效能和量子計算本質，而非糾結於量子霸權的實現與否，因為實現有價值的量子計算是一個耗時非常久的長期專案，需要所有人一起努力。

截至目前，谷歌已經在量子計算的專案上持續投入了 13 年的精力，但它究竟為什麼要這麼做，是什麼驅使它投資一個理論上可能需要花費數十年才能見成效的專案呢？答案就埋藏在此次《麻省理工科技評論》對 Sundar Pichai 的獨家專訪中，以下便是此次訪談的內容：

圖 | 谷歌CEO Sundar Pichai（來源：MIT TECHNOLOGY REVIEW）

Sundar Pichai：答案很簡單，我們需要一臺能容下更多量子位元且容錯的量子計算機，以便運算更復雜且通用的演算法，但就像你所知道的，任何領域都是在一次次“突破”中從無到有，拿飛機來說，萊特兄弟當時發明的第一架飛機僅在空中飛行了約 12 秒鐘，其設計在生活中並沒有任何實際應用，但它確實證明了飛機的概念是可行的，在這一點上量子計算也不例外。

麻省理工科技評論：除了谷歌，許多其它公司也有自己的量子計算機，比如 IBM 還為人們提供了在雲端使用其量子計算機的服務，但為什麼它們的裝置不能完成此次谷歌所成功完成的運算呢？

Sundar Pichai：關於這個問題，我能說的只是為何谷歌的團隊能完成這一運算。構建量子計算機是一個極其複雜的工程，我們團隊從晶圓和製造邏輯閘開始，一層層地制好晶片，然後用 AI 技術對運算進行模擬，在每次測試中都一點一點地精益求精，才換來了此次的研究成果。

Sundar Pichai：其實量子計算真正令人興奮的地方在於，根據已有的物理理論，我們所處的宇宙在最根本的層面上遵循量子法則，因此早期的量子計算應用能幫助我們更好地了解宇宙的工作方式，並在後來逐漸實現能按量子物理對分子和分子間作用進行精確模擬，在醫學和碳排放治理等涉及化學的重要研究領域發揮作用，比如對哈伯法 Haber Process 進行更為深入的研究（對 Haber Process 進行更為深入的研究將能幫助科學家找到降低化學肥料在農業生產中所產生的碳排放的方法，目前農業生產中的施肥活動所產生的碳排放佔全球總量的約 2%）。

Sundar Pichai：我認為是 10 年左右，我們仍需要一段時間來研究如何才能構建出效能更優的量子計算機，到時不光是 Haber Process，一臺通用量子計算機還能解決許多其它問題，比如幫助科學家們找到更為高效的電池設計方案。簡而言之就是，凡是與化學有關的地方，量子計算機都能派上用場，而這也正是我們為何會多年以來一直堅持進行我們的量子計算專案，並在未來繼續為此投資。

麻省理工科技評論：即使是在量子計算業內，也有人認為量子計算技術會像核聚變一樣，在未來的五十年裡陷入發展停滯，為何這樣一個聽上去彷彿“深不見底”的發展之路會讓你看上去如此興奮？

Sundar Pichai：如果沒有近些年來電腦計算領域的持續發展，就沒有今天的谷歌。業界遵循著摩爾定律發展，使我們能為數十億使用者提供穩定的服務，而我們也因此將自己視為一家計算科技公司。雖然人們的看法各有不同，但我們認為摩爾定律很快就會失效，而量子計算就是我們想在此過程中所取得的進展之一。

麻省理工科技評論：你在 2012 年看到 AI 能從零開始自己學會識別貓的圖片時曾說，“這種技術或許在未來會擴大發展規模，並幫助我們理解宇宙的執行方式”，你認為量子計算是否跟 AI 技術一樣重要呢？‍

Sundar Pichai：那是肯定的，能實現在實驗室中操控量子位並維持疊加態對我來說具有重要意義，因為我認為自然界最根本的執行法則與量子力學有關。我們的成果打開了通往許多可能性的大門，而這是以前任何人都沒實現過的。

（來源：MIT TECHNOLOGY REVIEW）

Sundar Pichai：就像你所知的，我目前正與我們的首席硬體科學家 John Martinis 共同領導我們的量子計算團隊，我在 26 年前曾因覺得自己沒有足夠的耐心而放棄攻讀材料學的博士學位，所以我很感謝所有在團隊中一路堅持下來了的成員，但所有的重大科技進展都是如此，突破都是源於數十年的辛苦研究，所以你不得不對這些最前沿的技術發展保有耐心並看的長遠一些。

我之所以如此激動，是因為像此次的成果這類具有“里程碑”式意義的進展正在使該領域不斷進步，這就好比從 1997 年的 Deep Blue 擊敗 Garry Kasparov，再到2016 年的 AlphaGo 擊敗 Lee Sedol，AI 技術經歷了很長時間的發展和沉澱才最終讓世人覺得“喔，AI 技術真的起來了”，而這些突破也正是人類正在不斷進步的體現之一。

拿我們自己的系統工程來說，從多層構建到用於深度學習的 TPU，我們演算法的執行速度得到了質的提升，登月也是一樣，雖然一開始乍看上去這一成就並沒什麼其它的實際應用，但其中所涉及的技術進步都會在後來開花結果。

Sundar Pichai：我們團隊跟其它公司或機構比起來應該說是相對較小，公司對這一專案已經持續投資多年，許多成果都是基於此前谷歌所產出的研究，公司對專案本身也有著長遠的規劃。

Sundar Pichai：IBM 將其裝置以雲的形式開放確實很棒，這能吸引很多其他專案外的開發人員。我認為我們的團隊也一直在確保我們一直處在量子技術發展的前列，以助力實現真正通用的量子計算。

麻省理工科技評論：IBM 曾表示“量子霸權”一詞具有誤導性，認為量子計算機並不會在所謂問題上都比經典計算機好，二者會在未來協作解決問題，並稱谷歌對此次所取得成就有誇大其實的嫌疑，你怎麼看？

Sundar Pichai：答案其實很明顯，因為業內誰都知道“量子霸權”是什麼意思，但此處有爭議的點在於量子計算機是否會像許多人所想的那樣取代經典計算機。我認為這與人們之前慶祝 AI 上的進展類似，有很多人都曾誤以為深度學習技術就是通用型 AI，這也正是我們發表成果的原因，對我們的研究進行解釋並幫助人們更好地了解我們目前離通用型量子技術還有多遠。

麻省理工科技評論：AI 技術在很多領域為谷歌開闢了新的服務內容，如翻譯和語音服務，谷歌在雲端為開發者提供工具（AI 框架 TensorFlow），營造了一個 AI 工具開發社群，併為工具開發者提供專屬晶片服務（如 TPU）來幫助開發者對工具進行測試，谷歌對未來量子計算的規劃是否與此類似？

Sundar Pichai：那是肯定的，就拿 AI 來說，我們在認清深度學習這個方向前就已經對該領域進行投資和研發了。順便一提，你剛才所提到的谷歌 AI 應用其實是在向全球使用者提供服務，開發者社群所開發的工具也是一樣，我們很重視 AI 技術的“民主性”，會不斷努力讓越來越多的人都能訪問並使用 AI 技術，而量子計算也是如此。

Sundar Pichai：我認為兩者間存在著很強的共生關係，二者都還處於早期發展階段，無疑二者將會在未來更進一步的發展中更加互相滲透，比如 AI 可以被用來加速量子計算，而量子計算又能被用來加速 AI 演算法，我認為只有將二者深度結合才能產出真正的果實，並助力解決包括氣候變化在內的許多急需解決的棘手問題。

麻省理工科技評論：你剛才提到 AI 民主化，谷歌曾在 AI 問題上引發過一些爭議，比如誰有權使用以及 AI 工具應該被怎樣使用，你在處理這些爭議的過程中學到了什麼，是否有引發一些你對量子計算技術的思考？

Sundar Pichai：在當前階段下，及時釋出成果，並確保學界內的相互溝通非常重要，谷歌也在積極參與。我們已經發布了全面的 AI 原則，而在你剛才提出的爭議領域，谷歌已經在過去幾年內就這些爭議發表了 75 篇研究，我們將持續堅持並積極參與 AI 技術道德規範準則的建立。

麻省理工科技評論：谷歌可能會根據 AI 原則不對某些特殊應用方向開發工具，但谷歌的開發平臺卻允許人們開發任何他們想要的 AI 工具，這兩者間難道不矛盾嗎？

Sundar Pichai：AI 技術能被安全妥當地使用是我們最重要的開發原則之一，人們會想要將 AI 用於測試及提升系統的安全性，這是所有新技術的特點，量子計算也不例外，既然量子計算能破譯普通祕鑰，就會有人開發新一代的量子加密技術，這與我們構建了搜尋引擎技術就得解決虛假連結問題一樣，都是相輔相成的。

開發新技術所伴隨的風險斷然是高的，但對於其中的一部分，我們或許能通過採用“正確的發展道路”來避免，而能幫助我們實現這一效果的途徑就是全球管理統一化和詳盡的道德協議。我們明白，對於我們所開發出的技術，我們不僅需要對它們負責，更要用這些技術來維護全球安全並助力民主發展，在這一點上，我們會與其它組織和機構共同努力。

Sundar Pichai：作為人類社會的一員，我認為我們目前十分需要更為激進和有效的清潔能源生產方式，而我也對所有這些新興技術怎樣結合有著濃厚的興趣。在醫療保健領域，我認為我們將在未來十年內迎來重大突破，設想未來的醫療系統和手段會怎樣基於成熟 AI 演算法變得更高效，也同樣能令我激動不已。