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人工智能的下一个飞跃怎么样:量子博星计算机与人工智能的结合

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发表于 2018-1-30 13:48:35 | 显示全部楼层 |阅读模式
 北京博星安徽分公司消息 发明了单光子和单原子量子计算机的Founders Fund 首席科学家Aaron VanDevender、整合并发展前沿科技为用户提供人工智能领域最先进解决方案的IBM 研究院副院长Robert Sutor、开创了个人区域网(PAN),将计算、储存和网络资源虚拟化并互连的D-Wave 公司CEO Vern Browenll,今天齐聚EmTech China峰会,共同探讨量子计算未来的发展蓝图,这场讨论由中国科学技术大学中科院量子信息和量子科技前沿卓越中心陆朝阳教授主持,以下是整理后的内容:
  陆朝阳:我想代表观众问一下,要如何定义量子计算机,因为有许多的观众,他们第一反应是普适的计算机才能算作量子计算机。对于你们来说量子计算机是一种普适性计算机还是一种非普适的量子模拟器?另一方面,如果你有足够的资金,你们会投资普适型量子计算机还是量子模拟器?
  Aaron VanDevender:其实量子计算机已经有大多数人能接受的定义,其也有一些标准上的变化,同时有一些技术方面进展是大家有目共睹的。我觉得量子计算机应该能够以量子计算的形式维持多年的运转,有比特这样的特性。可以说,量子计算机的计算模型是不同于常规计算机有所不同的模型。
  我们已经设计出相关的模型,这些模型可以在算法设计的过程中优化量子计算机的性能,从而我们可以知道努力的方向在哪里,尤其是在工程建设方面。当然这存在争议,比如到底是退火器还是模拟器更适用于量子计算机?我觉得重点在于,过去这些计算机的机器模型中并没有一个完美的代表,不管是iPhone还是云服务的所有计算系统,都是一种基于理论研究结果的抽象概念。但是,同样重要的是,尤其是针对计算机科学方面的开发商而言,是需要知道有没有真实的环境设置从而引导计算机的实践。
  量子计算机在实践中,一定要能够做一些有用的事情,如能够告诉人们我们所生活的世界是什么样的,因此我觉得这些争论是不重要的。Robert Sutor:首先,选择对你有用的信息,谨慎对待一些理想化的论点。因为每个人都有基于自己本身情况想要的算法从而找到合适的计算机。我刚才在我的演讲中也提到了,而我比较支持普适型的模型。
  非常重要的是,量子计算机如何能够显示出我们现有的是什么?可能过去两三年里,有一些人做了很多不切实际的承诺,比如未来我们能够进一步提高它的量子位数,或者2017年可以达到什么目标。但现在还是与先前一样。因此我们要能够认清现实,在刚才提出的门模型基本上接近于落地阶段了。我们结合了常规意义上的计算机算法和量子算法,使得这样的模型具有一定的执行能力。但我们还需要做很多努力来确保其在纠错方面有更高的效率,而且能够有效提高量子位。因为量子位的数量,会影响到它的连接性,同时量子位的质量也能够帮助我们解决很多的问题。所以,我想说的是,你先要做好自己的事。
  Vern Browenll:关于这个量子计算机,其优势就是可以很好地利用量子比特。可能有些人会有不同的角度,企业也会选择量子计算机的一些能力,如为速度更快地为企业提供一些有用的应用,这才是应用量子计算机的竞争力所在。
  老实说,2014年时也做了一些有争议的决定,比如说出台了我们自己的退火器,我不知道创始人为什么做这样的决定,但是我是比较支持他们的决定的,相对于像IBM这样的一些巨头公司我们是也有一定的竞争力的,我们也有自己的机器,当然这样的过程也是很困难的。首先,在引进这样的一台量子计算机时,你要知道他对你的业务和公司有什么样的作用。正如刚才前面一位嘉宾所说的,许多时候承诺是美好的,但是你有了量子计算机,你买了之后,是不是真的给你带来它所承诺的效果?有一些研究人员也想要把这个量子计算机和云服务结合起来,获得更好的一些效率,我觉得这个问题要从现实的角度去考虑。
  陆朝阳:第二个问题,你们觉得量子计算机商业化应用会是什么?可以就你们自己的企业谈一谈,它到时候会带来什么样的影响,市场规模有多大?我们之前谈到了很多原型机器,是不是可以从原型机器的角度说?
  Vern Browenll:首先,我们的兴趣点是人工智能和量子计算的结合,这不只是关于如何提高神经系统网络或者说人工智能如何改善它的机器学习,又或者说在退火器、量子计算方面单独做出改善。在算法和刚才提到的一些方面,甚至昨天探讨的技术领域都需要提升,和人工智能合作是非常重要的领域,我们需要非常好机器学习团队和算法团队共同合作。
  另外,我们还需要投资银行的支持,有一些专门的模拟器,我们可能通过引用的一些技术,做这些风险模型的设计和分析,而这是需要与企业合作的。从本质上来说,量子计算机比常规的计算机体系更有效率的和计算空间。之前我举到关于优化的问题,每个地方如医药行业、金融行业、生物制药行业等领域都会遇到算法优化的问题。我们的客户也一样,希望通过量子计算技术解决优化问题。
  Robert Sutor:我基本上同意,各个领域和学科是紧密结合的,如化学生物学的基础,是医药学的基础,也是蛋白质材料的基础,所以我们要着眼于长远的未来。很多年前,如果人们没有电脑,是无法实现我们今天的成就。后来我们有了一些新的发现,如在药物发现方面取得了成绩。同时我们也希望计算机可以做更多的事情,现在我们就在利用材料计算实现更多的成就,对于每个人来说,这都是有利益的事情。
  但是量子计算的关键是够代表大量的数据,并且比常规的计算机更有效率。举个例子,早上提到的分子模拟模型可以提醒你要要喝咖啡了,但是它也需要有很多的电子和质子作为技术基础,而且它也需要10—48个比特作为支撑,这些数字有多大?这个数字意味着什么?科学家预测,地球上的原子数量基本上占了总的10%—49%。所以想象一下,这个比例和我们的分子模型很相像的,这个体量很大,是没有办法和它竞争,只能做一个粗略的估算。但是可以利用量子位做一定的表达的,比如刚才提到的门模型,有数以千计的量子位,我们正在尝试做这方面的技术突破,我们不断地提到自然是数字化的,可能不应该有0和1这样简单地表达方式,也会需要有一定的优化。
  我想强调的是,量子计算机是一个跨学科的行业,我们有物理学家、计算机科学家、数学家,这些人能够找到这些真正地解决方案。量子计算机领域甚至需要一些金融行业的定量和分析家,来帮助我们覆盖到所有领域的计算并与我们一起合作来设置新的算法,这样才能够实现这种有价值的量子计算机。这样量子计算机才能做为一个平台帮助更多的人。
  Aaron VanDevender:我非常同意刚才提到的关于化学是物理学等跨学科的合作,因为处理一些复杂的数据不是一件简单的事情。我们往往会先着手于一些简单的目标,首先我们的研究是需要资金支持的,比如90年代的时候,我们刚开始从事算法研究的时候是需要资金,但是量子算法可能会影响到更多人。
  所以量子计算的价值是不可估量的,对于许多政府或者是智库,他们都愿意投很大的钱来研究量子计算。想要获得成果并且实现商业化,是需要非常庞大的算法。尽管我们的研究人员做出了很多的努力,也有一些量子计算机的产生,但是对于量子计算机仍具有很高的期望,我也非常期待量子化学或者是其他的一些跨学科的领域能够共同合作才能够带来真正的算法的创新。
  陆朝阳:第三个问题是针对Vern Browenll提的,您提出50量子位的IBM的机器,有什么作用?您刚才谈到所谓的超级模型,好像对谷歌提出的模型不是很感兴趣,但是这个50量子位的机器要实现的目标是什么?是有更多地算法可以在上面运行对吗?
  Vern Browenll:这是一个原型,我们可以运用其做一些基础的计算,最开始发展的时候,我们有一个5和6量子位的计算机,后来从17开始作为下一代的量子计算机,到20,再到50。其实20—50之间是一个新的架构。在去年11月份发表我们发表的相关文章后,我们在IBM内部也积累了很多的经验,而且整个的流程在整个内部都很清楚的。我们不光觉得50是一个重大的量级的转变,本质上想了解如何操作这种大型的计算机。
  此外,我们期待这些芯片能够有重大的飞跃,我们希望芯片能够给我们带来一些体积微小的同时还能有更好的体验。但是现在不一样了,因为整个量子位不像芯片一样可以无限地缩小、无限地加晶体管,因为需要别的零部件和算法同步,才能够再进行下一次量子位的升级。所以,我觉得我们还要等很多的时间,要等等每个量子位的升级。大家可以阅读我们发表的一些文章和技术参数,包括从1位到5位、7位、17位、20位到现在,是怎么在上面做实验的,以及相关一些成果和进展。
  陆朝阳:我有一个相关的问题,在IBM内部,这种超导的最大数是什么?量子纠缠最大的数据,分子纠缠是多少?
  Robert Sutor:我们没有公开讨论过这个数据,不方便。明年你们再邀请我来讨论这个数据。
  我们基本上是按做乘法的效率在进行更新,只是整个过程要花很多时间去不断的优化,同时不要让成本走的太高。很多人听到这个概念的时候,觉得非常有意思,因为好像量子可以和各个领域都进行结合,包括我自己,原来是个数学家,从数学领域来看,我们要做的就是从理论数学到实践数学再到工程学。理论是不断进化的,现在有一些新的物理的理论,也有一些新的数学理论,如我刚刚举过一个例子叫模拟,就是其中一个理论的突破。我们所看到的量子计算机是很美好的,因为没有哪一种计算机可以超越它,但是如果出现任何要去解释技术上的背景的话,一定要建立一个新的量子系统开始理解。
  陆朝阳:最后一个问题,现在提到了一些量子软件、量子比特这些概念,这种量子软件和传统的软件有什么差别?我们一般用几个量子位来理解量子软件,但是量子硬件就不一样了,因为硬件非常昂贵,它需要很多量子比特,对一个完整的硬件系统,因为我们觉得软件硬件的差别非常明显,尤其是和传统的软件相比,所以我们想问一下关于软件方面的差别?
  Aaron VanDevender:首先,在软件方面最大的差别是要突破传统的固定思维。不是做一些空间的分解,而是要了解量子纠缠再做一些空间的解读。
  Robert Sutor:我想这更多的是理论层次的探讨。传统来说,你可以把一些传统的算法,运用在量子计算机上。但是没有必要这么做,因为这会极大的减少速度,没有任何意义。而量子软件是非常特殊的,我觉得这就是差别吧。从基础开始讲,计算模型是颠覆的,我觉得软件工程师可以从现在开始了解量子计算的基础理念。工具是需要不断地优化,计算机、手机上的软件是越来越好的。我觉得这些软件开发的工具,也将越来越好,但还是有问题,比如量子计算机的这些代码还没有跟上。一旦跟上这会带来更多的机遇,如新的语言和内存管理等。
  Vern Browenll:我也同意,我们向我们的客户提供了不同层级选项的系统,有低的像机器语言层,用量子位源去匹配一些低源的设计,但是慢慢地我们想在计算机信息站上面不断地往上挪,包括要真正采用到一些量子纠缠,整个的量子位源铺开。我觉得传统的技术和量子的技术肯定是不一样的,因为基础层可以用基础的技术,但是高层的话就不能用这些传统的技术了。人们的一些编程的技术中,如TensorFlow系统和谷歌的开源系统,你可能还不知道你在使用量子计算机,单这只是打开的一个新的算式和模型而已。我觉得高层的模型就一定是需要做量子,只是用户不清楚而已。我们也会非常谨慎地去考虑量子计算所带来的一些复杂性。这是我的一些观点。

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