【新智元导读】前段时间，微软宣称实现“量子霸权”的新闻沸沸扬扬，发文称这一成就是量子估算的重大里程碑风波，但在英特尔研究院教授RichUhlig看来，真正的目标不是量子霸权，而是量子实用性。来新智元AI同学圈和AI大咖们一起讨论吧。
前段时间，微软宣称实现“量子霸权”的新闻沸沸扬扬：微软塑造出第一台才能赶超现今最强悍的超级计算机能力的量子计算机！
该量子系统只用了200秒完成一个估算，而同样的估算用现今最强悍的超级计算机执行，需要约10000年。
发文称这一成就是量子估算的重大里程碑风波。
但是，针对微软“量子霸权”事件的批判和指责也急剧而来。就在论文发表的前三天，IBM研究人员发文称，微软并未充分借助超级计算机的储存潜力，所以上述说法可能站不住脚。
作为量子估算的腹部玩家，英特尔对微软的“量子霸权”有何感想呢？
近期，英特尔技术与系统构架和顾客端事业部中级教授、英特尔研究院教授RichUhlig首次接受新智元等中国媒体专访，分享了他对微软“量子霸权”的想法，并为我们介绍了英特尔在前沿科技方面的探求。
英特尔技术与系统构架和顾客端事业部中级教授、英特尔研究院教授RichUhlig
真正的目标不是量子霸权，而是量子实用性
对于微软宣称实现“量子霸权”，Uhlig首先对微软在这方面所取得的成就给与认可：我们首先必需要认可这是在量子估算领域的一个进步。
但我们还应当思索这个问题：哪些样的条件才能使它宣称达到量子霸权呢？Uhlig给出的两个标准是：第一，要找到一个特别复杂的问题；第二，要去证明在解决这个复杂问题的过程中，量子估算的效率远远超过于传统的估算方法，这就促使量子霸权得以组建了。
但复杂的问题未必是有用的。
在Uhlig看来，未来量子估算的发展还须要更进一步，不能满足于解决一个没有意义的题，而是要解决对我们人类实际生活有意义的题目，进而促使量子估算的发展。真正的目标不是量子霸权，而是量子实用性。
量子估算的商业化起码还须要10年
“量子估算是一个马拉松，如今才跑完了第一英里，很多选手都在跑，英特尔是其中之一，这就是现况。”Uhlig一语道破。
关于量子估算的商业化，Uhlig觉得起码还须要10年的时间。量子估算能解决多少问题和量子位的数目、规模是有成比列的关系的，然而，量子位是十分脆弱的，它可能在微秒之间都会发生分解，所以我们须要开发一些促使周围的环境对量子位来讲有更大的信噪比、让它们能否持续下去的技术。
我们须要有好多的纠错电路去确保在功能上数学的量子位能达到逻辑量子位的要求印度 量子通讯，所以它才才能常年的存在，所以这方面技术的进展是有必要的。
英特尔中国研究院主任宋继强
英特尔中国研究院主任宋继强进一步解释了逻辑量子位和化学量子位之间的关系：一个数学的量子位，就是拿一个晶体管做载流子量子位SpinQubit。但数学量子位极其脆弱，但是它们纠缠的时间十分短，须要测量它的状态是不是稳定，一般来讲多个数学量子位在前面加一层纠错电路，能够产生一个逻辑量子位，这个逻辑量子位就能拿来做算法估算，所以用多个数学量子位能够弄成在算法层面可用的长效逻辑量子位。
这么现今的量子系统距离解决实际的商业问题还有多远？Uhlig表示：“这取决于量子位的扩大规模，以及在工程学、科学等方面克服这些挑战的速率，而这些挑战是巨大的。包括在控制方面，须要在高温环境下保证大量量子位稳定运行，须要挺好的控制技术。如今是几十个讯号，未来须要在温度的基础上解决几十万甚至上百万这样的讯号，所以很显然这方面是有好多障碍。
另外还存在一些其他的障碍，比如在整个软件堆栈里面应当怎样演变，促使我们能否将这个算法映射到这个问题本身，并不仅仅是在理论里面对一些有趣的问题来给出一个算法，而是才能真实的在这些量子系统高可靠性的前提下就真实的问题来进行解决。“
三大最兴奋人心的突破：神经拟态估算、硅光子、机器自编程
RichUhlig分享了2019年英特尔研究院三大最兴奋人心的突破：
1、神经拟态估算。去年7月，英特尔宣布，代号为“Beach”的800万神经元神经拟态系统早已可以供广大研究人员使用，它包含64块Loihi研究芯片。通过Beach印度 量子通讯，研究人员可以借助英特尔的Loihi研究芯片举办实验，该芯片遭到脑部启发，将生物脑部原理应用于计算机体系结构。在稀疏编码、图搜索和约束满足问题等专业应用领域，Loihi能让用户以千倍于CPU的速率和万倍于CPU的效率处理信息。
英特尔神经拟态研究芯片Loihi
2、硅光子。硅光子是关乎联网联接形式变化的硅光子技术。Uhlig表示英特尔仍然注重硅光子技术，支持通过硅光子实现不同估算元素间的互相联接。英特尔觉得进行新一轮硅光子创新的时机早已到了，其可以封装在CPU内，可将带宽效率提高三到两个数目级。Uhlig表示，这一领域将会有新消息释放，英特尔对这方面技术上取得突破抱有信心。
3、机器自编程。在Uhlig看来，人工智能最有趣的应用之一就是进行编程，也就是教机器怎样进行手动编程，这也是常年以来计算机科学领域的一个困局，但如今早已出现转机，一些初期的成果早已显露下来，但要取得成熟还须要几年的努力。英特尔如今正在这方面加强投资，相信未来一定会得到良好的回报。
来自中国英特尔研究院的研究人员就代表着全世界最高的水平
关于英特尔研究院和英特尔中国研究院的研究方向有何不同，两位教授给我们做了解释。
Uhlig表示：英特尔是一个全球性的组织，除了在中国有，在日本、欧洲、印度、墨西哥等地都有英特尔实验室，由于我们觉得要想做好研究必须有全球的足迹。这么宋继强负责英特尔中国研究院，主要是从中国的角度来提供针对中国市场的特定洞察以及去帮助英特尔更好的获得中国本土的技术人才，但是去提供信息和补充英特尔研究院全球的研究内容。
宋继强介绍了中国研究院研究的几个主要的前沿方向：
1、人工智能，我们是专注于做基于视觉方面的理解，从原先的视觉辨识到理解。
2、5G通信，在5G通信方面我们从3G、4G早已开始做研究，在4G时侯我们与中联通研究院合作率先提出云接入网，如今已然成为产品，在5G过程中我们为5G标准贡献了20多项专利和技术，同时在近来的联通边沿估算贡献了好多技术专利。
3、智能驾驶，结合车和基础设施之间的一个挺好的协同关系，智能网联的手动驾驶，这方面的研究如今是比较领先。
4、机器人4.0的基础生态，从原先机器人只是一个独立的终端系统的智能服务，到把云和网路借助好，借助5G通信带来的低延时，才能把边沿估算放在由机器人提供服务的整个链路上面来，这样我们才能挺好的减少机器人使用的成本，而且提高它的效率。
Uhlig评论道：我们中国的研究人员是真正世界级的水平，在计算机视觉方面还有视觉理解方面，来自于中国英特尔研究院的研究人员就代表着全世界最高的水平，所以这是我们对于中国的研制进行投资的一个很重要的诱因。