英特尔研究院长Rich Uhlig躺在专访桌前，遮住极为不得已的笑容，下一个问题还是关于量子计算出来，一场就让是英特尔研究院全局的媒体对话，生生变为了量子计算出来专题，对于谷歌带火的量子计算出来，英特尔毫不留情地给量子计算出来灭亡了消防车，甚至回应量子计算出来的商业化最少还必须十年。在近日Rich Uhlig对外的公开信中提及，现在更加不应注目如何建构需要用作解决问题棘手挑战的系统，即“量子实用性”。

为了直观地理解如何才能构建量子实用性，英特尔的研究人员利用高性能量子模拟器，来预测量子计算机在解决问题Max-Cut优化问题时，多达超级计算机的节点。Max-Cut是一个复杂性随着变量数量减少而成倍增加的算法，普遍用作从交通管理到电子设计的各个领域，因此我们自由选择Max-Cut作为测试案例。在研究中，针对一系列规模大大减少的Max-Cut问题，我们把容噪量子算法与最先进设备的经典算法展开对比。

经过大量仿真，研究指出：只有在数百个甚至数千个量子位可信运营的情况下，量子计算机才能比超级计算机更慢地解决问题实际问题。换句话说，业界要研发出有这种规模的功能性量子处理器有可能还必须数年时间，以及很多工作要做到。

英特尔公司正在把超导量子计算出来测试芯片扩展到更高的量子位数——从7到17，再行到49个量子位，必须多个镀金连接器来掌控和操作者每个量子位。据介绍，Intel研发的硅磁矩量子位技术，比起其他公司在研究的超导量子位技术，磁矩量子位的尺寸比同类量子位大得多，比超导量子位具备更大的微缩优势，目前Intel正在研究300mm晶圆上用于现有的工艺、设备生产磁矩量子位的技术。实用性比量子霸权更加最重要Rich Uhlig：谷歌对于量子霸权的宣告，我们首先必需要接纳这是在量子计算出来领域的一个变革，而且在几天之前我也公开发表了社论，对于谷歌在这方面所获得的成就给与接纳，但是我们一定要把这次的成就放到一个准确的观点上去展开了解，也就是说什么样的条件需要使它声称超过量子霸权呢？首先他要寻找一个非常复杂的问题；第二要去证明在解决问题这个简单问题的过程当中，量子计算出来的效率相比之下多达于传统的计算出来方式，这就使得量子霸权以求正式成立了。

但这个选题，选一个什么样的题目来解？这个题目未见得是简单的，那么它是任何一个题目都可以，所以谷歌是做了自由选择一个题目然后做这个证明。它显然是一个成就。在我看来未来量子计算出来的发展还必须更进一步，无法符合于解决问题一个没意义的题就可以了，而要是确实在现实当中对这个世界，对我们人类实际生活有意义这样的题目上来推展量子计算出来的发展。

这就是为什么我指出确实的目标不是量子霸权，而是量子实用性。我们所展开的研究显然是分成两个方面，既包括超导量子，也包括磁矩量子，即基于量子点的，那么我们是和荷兰的学术合作伙伴QuTech联合展开这两方面的研究，在早期时候我们指出展开双管齐下的研究是较为准确的策略，最近英特尔内部将这个研究的范围更好的探讨在了硅磁矩量子计算出来上面，并在这方面获得了非常较好的进展，无论是从生产量子位，充分利用英特尔当前生产的优势，还是从控制技术的角度来讲（磁矩量子是拒绝低温的掌控环境），我们都获得了十分不俗的进展，这个进展是十分有意义的。如果我们要解决问题那些简单的现实问题，就必须十分多的量子位，随着量子位数量的提高，必定是拒绝在低温环境下十分高效的来展开量子位的运算。

商业化最少还须要十年Rich Uhlig：就我们来看，距离量子计算出来商业化应当是还有最少十年的时间。随着更加多的问题必须通过量子计算出来来解决问题，我们看见量子计算出来能解决问题多少问题和量子位的数量、规模是有出比例的关系的，但我们都告诉量子位是十分薄弱的，也就是它有可能在毫秒之间就不会再次发生分解成，所以我们必须研发一些使得周围的环境对量子位来讲有更大的宽容度、让它们需要持续下去的这样的技术。

还包括数据流代码，我们必须物理的量子位和逻辑的量子位，我们就必须有很多的数据流电路去保证在功能上物理的量子位能超过逻辑量子位的拒绝，所以它才需要长年的不存在，这就类似于内存和存储，我们无法依赖这个物理级别的介质是百分之百精确精度的，所以还必须对其数据流，所以这方面技术的进展是有适当的。英特尔中国研究院院长宋继强：逻辑和物理之间的关系是这样的，一个物理的量子位，就是拿一个晶体管做到磁矩量子位Spin Qubit。但刚才谈到物理量子位十分薄弱，而且它们纠结的时间十分较短，必须检测它的状态是不是平稳，一般来说来讲多个物理量子位在上面特一层数据流电路，才能构成一个逻辑量子位，这个逻辑量子位才能用来做到算法计算出来，所以用多个物理量子位才能变为在算法层面能用的长效逻辑量子位。

Rich Uhlig：刚才您也回答到在解决问题的过程当中，有可能就是说不会需要在近期、远期解决问题什么样一些问题，除了我刚才所讲的一些量子、化学的应用于还有材料、建模等等方面的应用于之外，这两个方面有可能未见得必须我们去研发这种容错的量子位。但对于一些优化的计算出来来说，就是很有适当的。

在这种优化计算出来过程当中你有可能必须几百个逻辑的可信的量子位，也就意味著你必须上万个物理的量子位，还有另一类的问题就例如解密编码的这样一些问题。它有可能必须几千个甚至百万级别的量子位，所以那些必须更加多可信、平稳量子位的那些问题就有可能它们的解决问题就要晚一点来临。科研的商业化研究逻辑Rich Uhlig：英特尔所自由选择去解决问题的问题，是考虑到我们需要再会它在获得解决问题之后十分令人期望和激动的一个结果，也就是说无论对社会还是说道对个人生活来讲是一个十分好的影响，需要带给相当大的利益，或者即便有多难它需要去带给相当大的进步。

我们如何要求在什么样的时间点不会开始某个领域的研究，我实在只不过当你心里早已确认，早已告诉用怎样的方法去解决问题这个问题，开始研究这个问题的时候，就应当尽早的开始。也就是说当你指出你有一种精致的方式可以去解决问题这个问题或者你有一些谜样的配方可以去有助解决问题这个问题，你就应当尽早的开始。

但在具体操作时候我实在我们仍然以来恪守的原则就是不要去只自由选择单一的一种路径去解决问题一个问题，然后就溃在其中不能自拔。也就是我们都是采行多管齐下的方式采行有所不同手段来解决问题这个问题，并且分别来对其展开测试，慢慢的去看见哪一种或者哪几种更加有可能来取得成功的，如果它更加有可能顺利我们就不会增大对它的投放，最后在这方面获得更佳的进展。例如我之前谈的量子位，开始时候我们多重手段展开研究，在现在也开始收窄和探讨，因为最后你否需要研究出来一个解决方案这是十分难以预测的，所以在整个过程当中你必须维持一种抨击精神，也就是说你必须有一系列取决于指标、参数来告诉他你现在是正在取得成功还是告终。英特尔研究院今年的三大重点突破Rich Uhlig：首先我对于神经拟态计算出来方面获得的进展深感十分激动，英特尔正在去修建更加大规模的神经拟态网络系统，即便是现在早已相似于年底，在年底之前如果您注目新闻的话，将不会看见有更加多的英特尔生产更加大规模的神经拟态系统的消息经常出现。

而且我们也通过自身的希望给学术界的研究流经了更好能量。第二个令其我深感激动的是英特尔在硅光子方面的研究获得的进展，正如我早前谈及的它需要去构建在CPUPCB里面来获取光学链路，这方面也不会有消息出来，我们对于这方面在技术上英特尔获得突破是十分有信心的。第三个方面就是在编程复杂性方面的进展了，也就是早期时候我谈及的机器编程，我指出人工智能最有意思的应用于之一就是展开编程，也就是我们现在正在教教机器如何展开自动的编程，这也是长期以来计算机科学领域的一个难题，但现在我们指出早已看见很好的期望，一些早期的成果早已显现出来，但要获得成熟期还必须几年的希望，我们现在正在这方面增大投资，坚信未来一定会获得较好的报酬。

神经拟态芯片：多LOIHI芯片Rich Uhlig：有关于神经拟态在英特尔的研究中进展的问题，前一段时间我们对外宣告了我们的LOIHI是神经拟态单芯片系统的建构，在此基础上我们又展开了更加大规模的基于LOIHI系统的多芯片构建的研发，也就是说多个LOIHI芯片同时工作。我们在这个方向上不会之后深耕。我们早已有了这个LOIHI系统，现在做到的事情是去推展在LOIHI系统外部建设研发社群，以便基于它需要研发出来更加多有意思的应用于，因此我们创建了英特尔神经拟态研究社群，使得重新加入的各方可以去充分利用我们LOIHI系统的集群，从而研发出来更加简单的一些用例的模型，目前早已有十分好的和十分有意思的结果，还包括基于此研发出来的具备低能效的推理小说手段以及机器人控制系统，以及去展开稠密编码、约束符合以及优化方面的计算出来。

神经拟态芯片现在有可能主要面对的、主要遇上的瓶颈这个问题，牵涉到到现有的一些常用的人工智能的方式，它的瓶颈是在哪里？实际现有这些人工智能早已不存在很多年了，他们的瓶颈也是多年没解决问题的，主要分成三个方面：第一就是在内存方面瓶颈，第二在I/O方面瓶颈，第三能耗方面的瓶颈，这些必须一一击退解决问题，我们指出神经拟态是这方面的一个解决方案，首先从内存角度来讲它将内存与计算出来结合，有时候是互相夹杂在一起的，所以它需要去解决问题这个内存的瓶颈问题，从能耗角度来讲神经拟态计算出来是在一个时间点内只去对适当的算法模块展开转录，而不是总是转录整个算法模型，这样在任何一个既定时间点它要比传统AI方式更加节省能源。记：科幻作家威廉·吉布森曾言，“The future is already here its just not evenly distributed”（未来已来，只是产于失衡）。英特尔研究院的价值正在于看见技术的苗头，并将其尽量较慢的代入到社会中，充分发挥实用价值。(公众号：)原创文章，予以许可禁令刊登。

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