Google izpilddirektors Sundars Pichai par kvantu pārākuma sasniegšanu

Fotogrāfija, kurā redzams Sundars Pichai, kurš stāv blakus kvantu datoram Google tīklā Google MIT tehnoloģiju apskats

Iekšā papīrs šodien dabā , un uzņēmuma emuāra ieraksts , Google pētnieki apgalvo, ka pirmo reizi ir sasnieguši kvantu pārākumu. Viņu 53 bitu kvantu datoram ar nosaukumu Sycamore bija nepieciešamas 200 sekundes, lai veiktu aprēķinus, kas, saskaņā ar Google datiem, pasaulē ātrākajam superdatoram būtu prasījuši 10 000 gadu. (Pagājušajā mēnesī tiešsaistē tika nopludināts dokumenta melnraksts.)

Aprēķiniem praktiski nav nekādas nozīmes — tas izspiež nejaušu skaitļu virkni. Tas tika izvēlēts, lai parādītu, ka Sycamore patiešām var darboties tā, kā vajadzētu darboties kvantu datoram. Noderīgas kvantu mašīnas ir daudzu gadu attālumā, tehniskie šķēršļi ir milzīgi, un pat tad tie, iespējams, pārspēs klasiskos datorus tikai noteiktos uzdevumos. (Skatiet sadaļu Lūk, ko kvantu pārākums nozīmē un ko nedomā skaitļošanā.)

Bet tomēr tas ir svarīgs pavērsiens — Google izpilddirektors Sundars Pikajs salīdzina ar 12 sekunžu pirmo brāļu Raitu lidojumu. Es runāju ar viņu, lai saprastu, kāpēc Google jau ir pavadījusi 13 gadus projektam, kura atmaksāšanās varētu prasīt vēl desmit gadus vai vairāk.

Intervija skaidrības labad ir saīsināta un rediģēta. (Tas arī tika ierakstīts, pirms IBM publicēja rakstu, apstrīdot Google kvantu pārākuma prasību.)

MIT TR: Jums ir kvantu dators, lai veiktu ļoti šauru, konkrētu uzdevumu. Kas būs nepieciešams, lai iegūtu plašāku kvantu pārākuma demonstrāciju?

Sundars Pichai: Jums būs jāizveido defektu izturīgs kvantu dators ar vairāk kubitu, lai jūs varētu to labāk vispārināt, izpildīt ilgāku laika periodu un tādējādi varētu palaist sarežģītākus algoritmus. Bet zini, ja kādā jomā tev ir izrāviens, tu kaut kur sāc. Aizņemties analoģiju — brāļi Raiti. Pirmā lidmašīna lidoja tikai 12 sekundes, un tāpēc tam nav praktiska pielietojuma. Bet tas parādīja iespēju, ka lidmašīna varētu lidot.

Vairākiem uzņēmumiem ir kvantu datori. Piemēram, IBM ir daudz tādu tiešsaistē, ko cilvēki var izmantot mākonī. Kāpēc viņu mašīnas nevar darīt to, ko ir paveicis Google?

Galvenais, ko es komentētu, ir tas, kāpēc Google, komandai, tas ir izdevies. Tas prasa daudz sistēmu inženierijas — spēja strādāt ar visiem skursteņa slāņiem. Tas ir tikpat sarežģīti, cik tas izpaužas no sistēmu inženierijas viedokļa. Jūs burtiski sākat ar vafeli, un ir komanda, kas burtiski iegravē vārtus, veido vārtus un pēc tam [apstrādā] kaudzes slāņus līdz iespējai izmantot AI, lai simulētu un izprastu labāko rezultātu.

Darba pēdējā teikumā teikts, ka mēs esam tikai viena radoša algoritma attālumā no vērtīgām īstermiņa lietojumprogrammām. Vai ir minējumi, kas tie varētu būt?

Patiesais satraukums par kvantiem ir tas, ka Visums pamatā darbojas kvantu veidā, tāpēc jūs varēsit labāk izprast dabu. Ir agrīnas dienas, bet kvantu mehānika spīd, ir spēja simulēt molekulas, molekulāros procesus, un es domāju, ka tieši tur tā būs visspēcīgākā. Zāļu atklāšana ir lielisks piemērs. Vai mēslošanas līdzekļi — Hābera process rada 2% no oglekļa [emisijas] pasaulē [ skatīt 1. piezīmi ]. Dabā tas pats process tiek veikts efektīvāk.

1. piezīme: Hābera process

• The Haber-Bosch process , kas ražo amonjaku mēslojumam, apvienojot slāpekli no gaisa ar ūdeņradi no dabasgāzes un tvaika, rada aptuveni 1,44% no globālajām oglekļa dioksīda emisijām un nedaudz vairāk par 1% no kopējām siltumnīcefekta gāzu emisijām.

Tātad, cik tālu, jūsuprāt, varētu būt tāda lietojumprogramma kā Hābera procesa uzlabošana?

Es domāju, ka pēc desmit gadiem. Mums joprojām ir daži gadi, lai palielinātu un izveidotu kvantu datorus, kas darbosies pietiekami labi. Citi potenciālie pielietojumi [varētu ietvert] labāku akumulatoru projektēšanu. Jebkurā gadījumā jums ir darīšana ar ķīmiju. Mēģinu saprast, ka labāk ir vieta, kur es liktu savu naudu.

Pat cilvēki, kuriem tie rūp, saka, ka kvantu datori varētu būt kā kodolsintēze: nākamajiem 50 gadiem tie būs tepat aiz stūra. Šķiet, ka tas ir gandrīz ezotērisks pētniecības projekts. Kāpēc Google izpilddirektors par to ir tik sajūsmā?

Google šodien nebūtu šeit, ja nebūtu evolūcijas, ko esam redzējuši skaitļošanas jomā gadu gaitā. Mūra likums ir ļāvis mums palielināt mūsu skaitļošanas jaudu, lai apkalpotu miljardus lietotāju daudzos produktos. Tāpēc sirdī mēs sevi uzskatām par dziļu datorzinātņu uzņēmumu. Mūra likums atkarībā no tā, kā jūs par to domājat, ir sava cikla beigās. Kvantu skaitļošana ir viens no daudzajiem komponentiem, ar kuru palīdzību mēs turpināsim gūt panākumus skaitļošanas jomā.

Otrs iemesls, kāpēc mēs esam sajūsmā, ir — paņemiet vienkāršu molekulu. Kofeīnam ir 243 stāvokļi vai kaut kas līdzīgs [ faktiski 1048 — skatīt 2. piezīmi ]. Mēs zinām, ka mūsdienās ar klasisko skaitļošanu pat nevaram saprast molekulu pamatstruktūru. Tāpēc, kad es skatos uz klimata pārmaiņām un zālēm, es esmu pārliecināts, ka kādu dienu kvantu skaitļošana virzīs progresu šajā jomā.

2. piezīme: kofeīns

• Kofeīns ar 24 atomiem, var pastāvēt 10⁴⁸atšķirīgi kvantu stāvokļi, i., to atomu konfigurācijas. Tas nozīmē, ka, lai klasiskais dators lieliski attēlotu kofeīnu, būtu nepieciešami 10⁴⁸biti — tuvu atomu skaitam uz visas Zemes (10⁴⁹vai 10^piecdesmit). 1 gigabaita atmiņas mikroshēmā ir aptuveni 10¹⁰biti.

  
  
  

UZ jūsu profils Fast Company aprakstīja, ka jūs jutāt priekšnojautas, kad redzējāt AI, kas 2012. gadā mācās pats atpazīt kaķu attēlus. [Šai lietai vajadzēja palielināties un, iespējams, atklāt Visuma darbības veidu, citēts Pichai. Tā būs vissvarīgākā lieta, pie kuras mēs kā cilvēce strādājam.] Vai kvantu skaitļošana šķiet tikpat svarīga?

Pilnīgi noteikti. Spēja atrasties laboratorijā un faktiski fiziski manipulēt ar kubītu, kā arī spēja ievietot to superpozīcijas stāvoklī man bija tikpat nozīmīgs brīdis, jo, manuprāt, tā darbojas daba. Tas paver pilnīgi jaunas iespējas, kas līdz šim nepastāvēja.

Var paiet ļoti ilgs laiks, lai nokļūtu līdz kvantu sistēmām, kas var paveikt kaut ko nopietnu. Kā vadīt pacietību uzņēmumā, kas ir pieradis pie ļoti ātra progresa?

Ziniet, es pavadīju laiku kopā ar Hartmutu [Nevenu], kurš vada kvantu komandu kopā ar Džonu Martinisu, galveno aparatūras zinātnieku. Un es pieminēju, ka pametu doktora grādu materiālu zinātnē un apkārtējie cilvēki strādāja pie augstas temperatūras supravadītājiem. Tas bija pirms 26 gadiem, un es sēdēju laboratorijā un domāju: Oho, būs vajadzīga liela pacietība, lai to pārvarētu. Un man šķita, ka man nav tādas pacietības. Es ļoti cienu cilvēkus komandā, kuri ir palikuši šajā ceļojumā ilgu laiku. Bet gandrīz visi fundamentālie sasniegumi darbojas šādā veidā, un, lai to izveidotu, jums ir nepieciešams šāds ilgtermiņa redzējums.

Iemesls, kāpēc esmu sajūsmā par šādu pavērsienu, ir tas, ka, lai gan lietas prasa ilgu laiku, tieši šie pavērsiena punkti virza progresu šajā jomā. Kad Deep Blue pārspēja Gariju Kasparovu, tas bija 1997. gads. Pārejiet uz priekšu, kad AlphaGo uzvarēja [Lī Sedolu 2016. gadā] — varat to aplūkot un teikt: Oho, tas ir daudz laika. Taču katrs pagrieziena punkts atalgo cilvēkus, kas pie tā strādā, un piesaista šim laukam pilnīgi jaunu paaudzi. Tā cilvēce progresē.

Un manam iepriekšējam sistēmu inženierijas aspektam — mēs virzāmies uz daudziem skursteņa slāņiem. Tāpēc mēs virzām progresu, kas tiks izmantots daudzos, daudzos dažādos veidos. Piemēram, mēs veidojām savus datu centrus, kas ļāva mums izveidot kaut ko līdzīgu TPU [tensora apstrādes vienības, specializētas mikroshēmas Google dziļās apmācības sistēmai TensorFlow], kas ļauj mūsu algoritmiem darboties ātrāk. Tātad tas ir labvēlīgs cikls. Viena no lieliskajām lietām, strādājot ar moonshots, ir pat jūsu neveiksmes sānos ir ko vērtas, un pat starpposma atskaites punktiem ir citas pielietošanas iespējas. Tātad, jā, jums ir taisnība, mums ir jābūt pacietīgiem. Bet šajā ceļā ir daudz patiesa gandarījuma.

Cik daudz jūs šobrīd ieguldāt kvantu skaitļošanā?

Tā ir salīdzinoši maza komanda. Taču tas balstās uz visiem ieguldījumiem, ko esam veikuši daudzu gadu garumā dažādos Google līmeņos. Tas ir balstīts uz uzņēmuma gadiem ilgušo pētījumu un mūsu veikto lietišķo darbu.

Vai varat runāt par atšķirību pieejā starp Google un IBM? Pirmkārt, IBM ir virkne kvantu mašīnu, ko tas ievieto mākonī, lai cilvēki varētu programmēt, savukārt jūs to darāt kā iekšēju pētniecības projektu [ skatīt 3. piezīmi ].

3. piezīme. IBM par kvantu pārākumu

• 21. oktobrī IBM pētnieki publicēja rakstu, apstrīdot Google apgalvojumu, ka tā ir sasniegusi kvantu pārākumu. Viņi apgalvoja, ka, izmantojot modificētu Google tehnikas veidu, vajadzētu būt iespējai simulēt Sycamore aprēķinus klasiskajā sistēmā tikai divarpus dienās, nevis 10 000 gadu laikā. Google pārstāvis saka: 'Mēs atzinīgi vērtējam priekšlikumus simulācijas metožu uzlabošanai, lai gan ir ļoti svarīgi tos pārbaudīt reālā superdatorā, kā tas ir mums.' Viņš arī atzīmēja, ka, tā kā kvantu datoru sarežģītība palielinās eksponenciāli, pievienojot tikai dažus kubitus, uzdevums noteikti tiktu ārpus klasiskās mašīnas robežām.

Ir lieliski, ka IBM nodrošina to kā mākoņa iespēju un piesaista citus izstrādātājus. Es domāju, ka mēs kā komanda esam koncentrējušies uz to, lai mēs pierādītu sev un sabiedrībai, ka varat šķērsot šo svarīgo kvantu pārākuma pagrieziena punktu.

IBM arī saka, ka termins kvantu pārākums ir maldinošs, jo tas nozīmē, ka kvantu datori galu galā visu darīs labāk nekā klasiskie datori, lai gan patiesībā tiem, iespējams, vienmēr būs jāstrādā kopā, lai atrisinātu dažādas problēmas. Viņi apsūdz jūs par to, ka esat to pārdomājis.

Mana atbilde uz to būtu tāda, ka tas ir tehnisks mākslas termins. Cilvēki sabiedrībā precīzi saprot, ko nozīmē pagrieziena punkts.

Taču strīds ir tāds, ka sabiedrība to var uzskatīt par zīmi, ka kvantu datori tagad ir uzvarējuši klasiskos datorus.

Es domāju, tas neatšķiras no brīža, kad mēs visi svinam AI. Ir cilvēki, kas to sajauc ar vispārējo mākslīgo intelektu. Tāpēc es uzskatu, ka ir svarīgi publicēt. Ir svarīgi, lai cilvēki, kas skaidro šīs lietas, palīdzētu sabiedrībai saprast, kur mēs atrodamies, cik agri tas ir un kā jūs vienmēr izmantojat klasisko skaitļošanu lielākajai daļai pasaules problēmu. Tā joprojām būs taisnība arī nākotnē.

AI ģenerē uzņēmumu Google ļoti dažādos līmeņos. Tas ir tādos pakalpojumos kā Tulkotājs un Meklēšana. Jūs sniedzat AI rīkus cilvēkiem, izmantojot savu mākoni. Jūs piedāvājat AI sistēmu TensorFlow, kas ļauj cilvēkiem izveidot savus rīkus. Un jūs piedāvājat specializētas mikroshēmas [iepriekš minētās TPU], kuras lietotāji pēc tam var izmantot, lai darbinātu savus rīkus. Vai jūs domājat, ka kvantu skaitļošana galu galā ir tik izplatīta Google tīklā?

Es noteikti daru. Un, ja jūs atkāpjaties, mēs ieguldījām AI un izstrādājām AI, pirms zinājām, ka tas darbosies mums visos steka slāņos.

Visās praktiskajās lietojumprogrammās, par kurām jūs runājāt, mēs neizmantojam AI tehnoloģiju tikai sev. mēs to nodrošinām klientiem visā pasaulē. Mēs rūpējamies par AI piekļuves demokratizāciju. Tas pats attiecas arī uz kvantu skaitļošanu.

Ko, jūsuprāt, kvantu skaitļošana varētu nozīmēt pašam AI? Vai, piemēram, ja apvienotu kvantu skaitļošanu un AI, tas varētu mums palīdzēt atslēgt šķēršļus mākslīgajam vispārējam intelektam?

Es domāju, ka tā būs ļoti spēcīga simbiotiska lieta. Abi lauki ir sākuma fāzē. AI jomā notiek aizraujošs darbs, lai izveidotu lielākus modeļus, vispārināmākus modeļus un to, kādi skaitļošanas resursi ir nepieciešami, lai tos sasniegtu. Es domāju, ka AI var paātrināt kvantu skaitļošanu, un kvantu skaitļošana var paātrināt AI. Un kopumā es domāju, ka tas ir tas, kas mums būtu nepieciešams, lai atrisinātu dažas no vissarežģītākajām problēmām, ar kurām mēs saskaramies, piemēram, klimata pārmaiņas.

Jūs minējāt tehnoloģiju demokratizāciju. Google ir saskārusies ar dažām ētiskām pretrunām saistībā ar AI — kam vajadzētu piekļūt šiem rīkiem un kā tie būtu jāizmanto. Ko jūs esat iemācījušies, risinot šīs problēmas, un kā tas ietekmē jūsu domāšanu par kvantu tehnoloģiju, kas ir daudz agrāk izstrādāta?

Šajos posmos ļoti svarīga ir publicēšana un iesaistīšanās ar akadēmisko aprindu. Mēs smagi strādājam, lai iesaistītos. Mēs esam publicējuši mūsu visaptveroši AI principi . Ja ņemat vērā tādu jomu kā AI aizspriedumi, es domāju, ka pēdējo dažu gadu laikā esam publicējuši vairāk nekā 75 pētījumus. Tātad, kodificējam mūsu ētiku un aktīvi iesaistāmies.

Es domāju, ka ir jomas, kurās regulējumam var būt jēga. Mēs vēlamies konstruktīvi piedalīties un palīdzēt iegūt pareizos noteikumus. Visbeidzot, notiek ārējā iesaistīšanās un atsauksmju saņemšanas process. Tās visas ir tehnoloģijas, kas ietekmēs sabiedrību. Nav neviena uzņēmuma, kas varētu noskaidrot, kas ir pareizākais. Nav sudraba lodes, taču tas ir pietiekami agri, lai nākamajos 10 gados mums ir jāiesaistās un jāstrādā kopā pie šī visa.

Vai nepastāv neliela pretruna starp, no vienas puses, apgalvojumu, ka jūs neattīstīsit AI noteiktiem mērķiem [saskaņā ar AI principiem], un, no otras puses, platformas izveidi, kas ļauj cilvēkiem izmantot AI jebkuriem nolūkiem mērķis viņi vēlas?

AI drošība ir viens no mūsu svarīgākajiem ētikas principiem. Jūs vēlaties izveidot un pārbaudīt sistēmas, lai nodrošinātu drošību. Tas ir raksturīgs mūsu attīstībai. Ja jūs uztraucaties par to, ka kvantu sistēmas laika gaitā sabojā kriptogrāfiju, vēlaties izstrādāt labākas kvantu šifrēšanas tehnoloģijas. Kad mēs veidojām meklēšanu, mums bija jāatrisina mēstules.

Ar šīm tehnoloģijām likmes noteikti ir augstākas, taču daļa no tās ir jūsu izmantotā tehniskā pieeja, un daļa no tās laika gaitā ir globāla pārvaldība un ētiskas vienošanās. Jums būs jāpanāk globālas sistēmas, kuru rezultātā mēs sasniegtu vēlamos rezultātus. Mēs esam apņēmušies darīt visu iespējamo, lai palīdzētu attīstīt [tehnoloģiju] ne tikai atbildīgi, bet arī izmantot to, lai aizsargātu drošību, demokrātiju utt. Un mēs to darītu kopā ar iestādēm.

Vai ir kāda cita tehnoloģija, par kuru jūs šobrīd arī patiešām esat sajūsmā?

Man, tāpat kā cilvēkam, radikāli labākiem veidiem, kā radīt tīru atjaunojamo enerģiju, ir liels potenciāls. Bet es esmu sajūsmā par visu šo kombināciju un to, kā mēs to praktiski izmantojam. Es domāju, ka veselības aprūpē nākamajā desmitgadē mēs esam uz izrāvienu sliekšņa, kas būs pamatīgs. Taču es teiktu arī pats AI — nākamās paaudzes AI sasniegumi, jauni algoritmi, labāki vispārināmi modeļi, pārnešanas mācīšanās utt. man ir vienlīdz aizraujoši.

paslēpties