對于Rich Uhlig，記者的第一印象是聰明、睿智。面對媒體或宏觀或專業的問題，他總是能有條不紊、深入淺出地給出邏輯清晰的答案。

作為英特爾技術與系統架構和客戶端事業部高級院士、英特爾研究院院長，他在近日位于北京融科資訊中心的英特爾中國研究院接受記者專訪時，正好是谷歌宣稱其率先實現 “量子霸權”一事在業界余波未盡之際，量子計算也因此成為媒體們“火力”集中之所在。

然而，作為在美國、歐洲、印度等全球各地均有布局的英特爾研究院掌舵人，在Uhlig看來，前沿計算絕不僅僅只有量子計算。他告訴記者，在進行前沿性探索時，英特爾一直以來秉承的原則是，“不要只選擇單一的一種路徑去解決問題，然后就深陷其中不可自拔，而是要運用不同手段進行多方探索，并分別加以測試，這樣才能漸漸看清哪一種或者哪幾種方法更有可能成功。”

多管齊下的前沿探索

16年前的東京地鐵站，在iPhone等智能手機還沒有出現的時候，所有人都已在低頭不停地“刷”手機了。這和4年之后出現第一代iPhone，乃至發展到現在的景象何其相似。Uhlig指著記錄下這一情景的那張照片，用當代著名科幻小說作家威廉·吉布森的話總結說，“未來已來，只是分布不均”。而在他看來，包括前沿計算在內的未來技術發展，也是如此。

談及前沿計算，Uhlig認為主要是解決兩個維度的問題：一是提高應對日益繁多且性質越加復雜的數據的效率，二是數據的隱私及安全。在這方面，他認為可能有四種顛覆性的技術方向，即量子計算、神經擬態計算、概率計算和圖計算。

在Uhlig看來，這是四種完全不同的計算模式。量子計算最大的好處在于它允許對同一個問題同時試驗多個解，并通過連續的采樣讓研究者獲得對于這一問題的最終答案。

而神經擬態計算是一種高能效的神經網絡系統。它可以模仿人類大腦的運作機制，去尋求一個問題的解答，可以應用于機器人控制、自學習、動態控制、稀疏編碼等。

概率計算則是用來處理那些內在不精準的、噪音非常大的數據。“因為當前數據性質正在發生變化，數據日益變得充滿噪音而且非常不準確，所以我們需要有一種技術可以對其進行優化。用戶想要在數據意義上實現完全精準，通過概率或者統計為基礎的這種計算，就可以極大地提升效率。” Uhlig說。

而圖計算則主要是發現數據之間的內在關系，尤其是大規模數據之間的內在關系，例如社交網絡或者其他實體之間等。在這方面，貝葉斯算法等傳統計算方式不易進行表述，而用圖計算則可以有效提升稀疏數據的處理效率。

“截至目前，英特爾在這四個領域都有探索性研究，而且并不篤定其中哪種方法將來會超越其他路徑，而是認為要多管齊下。” Uhlig說。

量子計算的真正目標

10月24日，《自然》雜志刊發了谷歌公司的一篇論文。在該論文中谷歌表示，其開發出一款54量子比特數（其中53個量子比特可用）的超導量子芯片“Sycamore”。基于該芯片，谷歌對一個53比特、20深度的電路采樣一百萬次只需200秒。而目前最強的經典超級計算機Summit要得到類似結果，則需要一萬年。基于這一突破，谷歌宣稱其率先實現了“量子霸權”。

當《中國科學報》記者問及如何評價谷歌的這一成績時，Uhlig首先對其所取得的進步給予了認可，不過他也同時強調，要將其放在正確的位置加以認識。

要具備什么樣的條件才可以稱之為實現了“量子霸權”？在Uhlig看來，首先要找到一個非常復雜且對人類生活有實際價值的問題，其次要證明在解決這一復雜問題的過程中量子計算的效率遠超傳統計算方式。“因此，我認為量子計算真正的目標不是達成量子霸權，而是實現量子實用性。” Uhlig說。

Uhlig透露，在量子計算方面，英特爾起初是在超導量子位芯片和自旋量子位芯片兩個方向“雙管齊下”的，但最近英特爾內部將這一研究的范圍更多地聚焦在了自旋量子位芯片上，并且取得了相當好的進展。2018年6月，英特爾宣布，其研究人員正在測試一種微小的新型“自旋量子位”芯片，向量子計算機的發展邁出了新的一步。這也是截至目前英特爾制造出的最小的量子計算芯片，比鉛筆頭上的橡皮擦還要小。

在Uhlig看來，量子計算要想實現商業化，至少還需要十年。這是因為量子計算能解決多少問題與量子位的數量、規模是成正比關系的，而眾所周知量子位非常脆弱，可能毫秒之間就會發生分解，所以未來需要開發一些使得周圍的環境對量子位而言有更大包容度、可以讓它們能夠持續下去的技術。

“如果說量子計算是一場馬拉松，那么現在才僅只跑完了第一英里，這就是現狀。” Uhlig總結說。

驚喜來自沒被說出的方面

談及神經擬態計算、概率計算和圖計算，Uhlig坦言，這三個方向都還處于研究過程當中，尚沒有成型的產品路線圖，因為“我們需要充分地了解每一種計算模式擅長什么或不擅長什么，所以截至目前還不知道何時能夠將之產品化。一旦我們有信心能夠應用它們來成功解決某些問題的時候，就會對其啟動產品開發計劃” 。

Uhlig特別提到了英特爾在神經擬態計算方面的進展。2019年7月，英特爾推出了代號為“Pohoiki Beach”的800萬神經元神經擬態系統，以此支持全球生態系統合作伙伴繼續開拓神經啟發式算法研究的下一個前沿。它包含64塊Loihi研究芯片。

Uhlig透露，他們正在做的事情是推動在Loihi系統外部建設神經擬態研究社區，以便基于它開發出更多、更好的應用。“截至目前已經有了非常有趣的結果，包括基于此研發出來的具有高能效的推理手段和機器人控制系統，以及進行稀疏編碼、約束滿足和優化方面的計算” 。

在Uhlig看來，創新往往誕生于不同領域的交叉地帶。因此，不同領域的研究人員之間進行越多的合作及共享就越有可能取得成功。但當談及具體的領域時，Uhlig并沒有給出明確的答案，因為他認為“驚喜恰恰來自于沒有被準確地提出或者提前說出的那些方面”。

來源：中國科學報 作者：計紅梅