北京時間10月23日晚，《自然》（Nature）雜志在官網上放出了重磅消息：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量子團隊也發布了一條視頻，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，谷歌于今年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。谷歌在媒體發布會上表示，NASA在內部審核時出現了失誤，錯把已經接受但還不應該顯示的文章發布了出來，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量子比特數的量子芯片，名為Sycamore，由鋁、銦、硅晶片和超導體（約瑟夫森結）等材料組成，每個量子比特和臨近的4個量子比特耦合。

不過，實際上執行運算的只有53個量子比特和86個耦合器，剩下的1個量子比特無法正常工作。

圖|谷歌Sycamore量子芯片（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，進而對芯片展開測試，最終得出結論，同樣是對一個量子電路產生的隨機數字采樣100萬次，Sycamore芯片支持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，量子計算設備可以超越經典計算設備，解決后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志著量子計算機在解決一個隨機采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。

這也是為什么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”，計算性能每幾年就翻一倍，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展量子計算的道路，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1萬年那么夸張。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，并將其與萊特兄弟發明飛機時的首次12秒成功試飛相比。研究團隊也在媒體發布會上呼吁大家要有耐心，將目光放的更長遠一些，更多關注于新研究中量子芯片性能和量子計算本質，而非糾結于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項目，需要所有人一起努力。

截至目前，谷歌已經在量子計算的項目上持續投入了13年的精力，但它究竟為什么要這么做，是什么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項目呢？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）

麻省理工科技評論：根據論文，谷歌目前已經在特定運算上實現了“量子優勢”，勝過了經典計算機，那你們離在真正意義上實現“量子霸權”還有多遠？

Sundar Pichai：答案很簡單，我們需要一臺能容下更多量子比特且容錯的量子計算機，以便運算更復雜且通用的算法，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，其設計在生活中并沒有任何實際應用，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還為人們提供了在云端使用其量子計算機的服務，但為什么它們的設備不能完成此次谷歌所成功完成的運算呢？

Sundar Pichai：關于這個問題，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復雜的工程，我們團隊從晶圓和制造邏輯門開始，一層層地制好芯片，然后用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。

麻省理工科技評論：論文的結尾部分有這么一段話，“我們離實現具有實際應用意義的成果僅差一種具有創新性的算法”，這段話我們該如何解讀？

Sundar Pichai：其實量子計算真正令人興奮的地方在于，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，并在后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占全球總量的約2%）。

麻省理工科技評論：你覺得我們離一個能解決Haber Process問題的量子運算方法還有多遠？

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性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項目，并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，在未來的五十年里陷入發展停滯，為何這樣一個聽上去仿佛“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，使我們能為數十億用戶提供穩定的服務，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，并幫助我們理解宇宙的運行方式”，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并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運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）

麻省理工科技評論：量子計算或許還需很長時間才能被真正實現，那么，你是如何在谷歌這樣習慣了高速發展的公司里對該技術保有耐心的呢？

Sundar Pichai：就像你所知的，我目前正與我們的首席硬件科學家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，突破都是源于數十年的辛苦研究，所以你不得不對這些最前沿的技術發展保有耐心并看的長遠一些。

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淀才最終讓世人覺得“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，從多層構建到用于深度學習的TPU，我們算法的運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并沒什么其它的實際應用，但其中所涉及的技術進步都會在后來開花結果。

麻省理工科技評論：你們目前在量子計算上投入了多少資源？

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，公司對這一項目已經持續投資多年，許多成果都是基于此前谷歌所產出的研究，公司對項目本身也有著長遠的規劃。

麻省理工科技評論：谷歌和IBM在實現量子計算的做法上有什么區別？

Sundar Pichai：IBM將其設備以云的形式開放確實很棒，這能吸引很多其他項目外的開發人員。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，認為量子計算機并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，并稱谷歌對此次所取得成就有夸大其實的嫌疑，你怎么看？

Sundar Pichai：答案其實很明顯，因為業內誰都知道“量子霸權”是什么意思，但此處有爭議的點在于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并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辟了新的服務內容，如翻譯和語音服務，谷歌在云端為開發者提供工具（AI框架TensorFlow），營造了一個AI工具開發社區，并為工具開發者提供專屬芯片服務（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用戶提供服務，開發者社區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并使用AI技術，而量子計算也是如此。

麻省理工科技評論：你覺得量子計算是否會對AI的發展構成影響？

Sundar Pichai：我認為兩者間存在著很強的共生關系，二者都還處于早期發展階段，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算法，我認為只有將二者深度結合才能產出真正的果實，并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么，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，及時發布成果，并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，我們將持續堅持并積極參與AI技術道德規范準則的建立。

我認為許多領域都需要適當的監管，我們希望能在相關立法和建設工作中起到建設性作用。此外，監管和準則還需經歷一個外部反饋的過程，考慮到這些都是會深刻影響社會發展的技術，沒有人能真正說出誰對誰錯，解決這類問題沒有捷徑，行業必須在未來的數十年里繼續共同努力，協作發展。

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用于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秘鑰，就會有人開發新一代的量子加密技術，這與我們構建了搜索引擎技術就得解決虛假鏈接問題一樣，都是相輔相成的。

開發新技術所伴隨的風險斷然是高的，但對于其中的一部分，我們或許能通過采用“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，對于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并助力民主發展，在這一點上，我們會與其它組織和機構共同努力。

麻省理工科技評論：是否還有其它的技術，讓你像對AI和量子計算一樣十分感興趣？

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于成熟AI算法變得更高效，也同樣能令我激動不已。