2019年,谷歌曾在《Nature》发布了一项量子计算突破,在世界第一超级计算机需要计算1万年的实验中,谷歌研究的量子计算机只用了短短3分20秒。当时,谷歌CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)将此次突破比作“莱特兄弟的首飞”。
12月10日,谷歌在官网发布了这一量子的最新进展,其最新量子芯片Willow在不到5分钟内就完成了一个基准测试任务,而即使是如今最快的超级计算机,也需要花费“10的25次方”年的时间才能完成这项计算,这个数字远超宇宙年龄。
谷歌表示,随着团队使用更多的量子位进行扩展,Willow可以成倍地减少错误,解决了该领域近 30 年来一直在研究的量子纠错的关键挑战,为实用的大规模量子计算机铺平了道路。
谷歌这一研究引起了科技圈的关注,在X上皮查伊发文官宣了这项进展后,马斯克在评论区回复“Wow”表示赞叹,皮查伊随即表示有朝一日应该用SpaceX的星舰在太空里建个量子集群,马斯克则回应“这很可能会发生”。
刚发布Sora视频大模型新品的OpenAI CEO阿尔特(13.200, -0.15, -1.12%)曼也转发了谷歌博客表示“大大的祝贺”,皮查伊回复称,“多元宇宙未来的量子+AI即将到来” 。
在博客中,谷歌量子人工智能创始人兼负责人哈特穆特·内文(Hartmut Neven)提到,最新的量子芯片是向大规模、纠错量子计算机迈出的一大步,它的纠错能力和超越经典的计算能力使我们更接近一个可以提供商业应用的系统,从帮助发现新药,到设计更高效的电动汽车电池,再到加速核聚变和新能源替代的进展。许多这些未来改变游戏规则的应用程序在传统计算机上是不可行的,它们正等着用量子计算来解锁。
哈特穆特在2012年创立谷歌量子人工智能时,愿景就是建立一个有用的大规模量子计算机,他表示,Willow朝着商业相关应用的方向迈出了重要的一步。
“我的同事有时会问我,为什么我离开了新兴的人工智能领域,专注于量子计算。我的答案是,两者都将被证明是我们这个时代最具变革性的技术,但先进的人工智能将从量子计算中受益匪浅。这就是为什么我把我们的实验室命名为量子人工智能。”哈特穆特表示,量子计算有基本的缩放定律(Scaling laws),对于收集经典机器无法访问的训练数据、训练和优化某些学习架构,以及在量子效应很重要的情况下对系统进行建模都是不可或缺的。
一直以来,错误是量子计算中最大的挑战之一,因为量子比特(量子计算机中的计算单位)倾向于与环境快速交换信息,这使得其很难保护完成计算所需的信息。通常,使用的量子位越多,发生的错误就越多。
谷歌的研究结果表明,在Willow中使用的量子位越多,减少的错误就越多,系统的量子就越多。“每当我们将逻辑量子比特的物理比特阵列从 3x3 增加到 5x5 再到 7x7 时,错误率都会减少两倍。换句话说,我们实现了错误率的指数级下降。”这一历史性成就在该领域被称为“低于阈值”( below threshold),能够在减少错误的同时扩大量子比特的数量。
任何一项突破必须证明自己低于阈值,才能在纠错方面取得真正的进展,自1995年Peter Shor引入量子纠错以来,这一直是一个突出的挑战,该领域已经为达到这一点而努力了30年。
作为Willow性能的衡量标准,谷歌使用了随机电路采样(Random Circuit Sampling,RCS)基准测试。这是目前量子计算领域公认的最难测试,也是判断量子计算机是否能执行传统计算机无法完成任务的基本标准。
Willow执行基准测试任务只需要不到 5分钟,而今天最快的超级计算机Frontier(来自美国橡树岭国家实验室)需要“10的25次方”年来完成,完整写下来是10,000,000,000,000,000,000,000,000年。这个数字超过了物理学中已知的时间尺度,它凸显了经典计算和量子计算之间指数级增长的差距。
谷歌提到,这还仅仅是一个保守假设,团队假设了超级计算机可以完全访问辅助存储(即硬盘驱动器),且没有任何带宽开销,这对Frontier来说是一个可能不切实际的考虑。
谷歌最新的量子芯片是在其位于美国圣巴巴拉的先进量子芯片制造工厂生产的,这是世界上为数不多的为此目的从头开始建造的工厂之一。谷歌表示,系统工程是设计和制造量子芯片的关键,芯片的所有组件都必须同时进行良好的设计和集成。
目前,量子计算领域的下一个挑战是在当今的量子芯片上展示与现实世界应用相关的第一个“有用的、超越经典的”计算。谷歌乐观地认为,Willow一代芯片可以帮助实现这一目标。
量子计算自上世纪80年代被提出以来,始终是科技界关注的焦点,尤其是在解决经典计算机难以处理的问题上。过去5年来,不论是谷歌、微软,还是IBM等大厂,都在研发量子计算机,以解决噪声、错误的问题。
在媒体交流中,谷歌量子计算团队对包括第一财经在内的媒体提到,目前在研究中看到了指数级的加速,这意味着量子人工智能与人工智能相比,能更好地解决难题。他们希望在未来一两年内达到又一个里程碑,在本世纪末拥有一台容错的量子计算机,然后继续扩大规模。