去年10月底,谷歌宣布了一项重大的研究成果,证明了量子计算机可以在特定计算任务上超过经典计算机。谷歌 AI 量子团队在论文中宣称,自己证明了“量子优越性”,甚至已经实现了“量子霸权”。(谷歌正式宣布量子霸权实现!独家专访谷歌CEO:意义堪比莱特兄弟发明飞机)

一向低调的谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)亲自出马,撰写博客文章,参与媒体采访,还在 Instagram 晒出了一张与量子计算设备的合影。

“这件事的意义堪比莱特兄弟发明飞机,”他在采访中毫不吝惜赞美之词。

谷歌神秘的X实验室,有一支量子计算软件团队-风君雪科技博客

图 | 桑达尔·皮查伊(来源:谷歌)

然而谷歌和 Pichai 没有透露的是,除了上次发表“量子霸权”论文的硬件团队,其内部还有一支神秘的专注于开发量子计算软件的团队,归属于 X 实验室旗下。

X 实验室,类似于谷歌内部的新兴技术孵化器,致力于培育有望驱动规模化业务的新技术。它主导的项目都极具创意和前瞻性,比如互联网热气球,谷歌眼镜,无人飞机,太空电梯和无人驾驶等。

实验室将一些天马行空的项目称为“Moonshot(登月项目)”,代表了看似不太可能实现,但又值得一试的想法。有的项目已经夭折,比如太空电梯,有的还在研发,而像自动驾驶则已经成功孵化,成为自动驾驶领域的领头羊 Waymo。

相比量子计算硬件,X 实验室的神秘量子团队对开发可在量子计算机上运行的新算法和应用程序更感兴趣,希望可以在上面创造出供普通程序员进行开发工作的软件库。

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图 | Jack Hidary

三缄其口的谷歌

连续创业者 Jack Hidary 很可能是领导 X 实验室量子研究的负责人之一。

“硬件非常有趣,但真正可以创造大部分价值的是软件,”他曾在一场演讲中表示。从某种程度上说,这种说法很好地总结了微软等软件公司比硬件公司总体市值更高的原因,尽管最初是硬件的进步推动了计算行业的发展。

至于为什么不能100% 确定,因为谷歌发言人 Aisling O’Gara 对此予以否认。她表示,“Jack 的团队和 X 实验室是分开的。”

不过,Jack 在去年出版的一本书中给出了不同的说法。他称自己的团队在 X 实验室的楼中工作,从事与量子算法和开发软件库相关的研究,向 X 实验室总负责人 Astro Teller 汇报。

这与发言人的说法大相径庭。更奇怪的是,X 实验室拒绝让 Jack 或团队中其他人接受采访,尽管他们中有些人还同时从事与 AI 相关的研究。

谷歌量子 AI 项目负责人 Hartmut Neven 曾公开表示,“Jack Hidary 在 X 实验室工作,那里有一个小团队。我们保持着密切联系,以确保互补性。”

有关 Jack 的公开资料不多,他曾学习过神经科学,随后在上世纪90年代末的互联网浪潮中创立了多家公司。他还在2013年尝试竞选过纽约市市长,承诺“如果胜选,将会给每人发一副谷歌眼镜”,但最后没能胜选。

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图|量子计算设备(来源:麻省理工科技评论)

Jack 自2016年开始担任 X 实验室顾问,并于2018年正式以全职身份加入 Alphabet。

在被问到 X 实验室有没有与量子研究相关的“Moonshot”项目时,谷歌发言人 O’Gara 同样予以否认。但 Jack 团队的一名成员在 LinkedIn 上表示,正在参与制定“量子 Moonshot 项目”的战略。

公开资料显示,X 实验室还有一名量子计算专家 Guifre Vidal,他曾在加拿大著名的圆周理论物理研究所 (Perimeter Institute) 工作过。现在是 X 实验室的资深研究科学家,与 Jack 等人共同以 Alphabet 实验室的名义发表论文。

可能的研究方向

目前为止,我们对 X 实验室量子团队的研究发现几乎一无所知,只能拼凑一些零碎的线索,进行推理和猜测。

学术和科研方向可能是他们关注的早期应用方向之一。X 实验室曾在去年11月召开过一次会议,主题是如何利用量子硬件和仪器进行物理研究,比如帮助物理学家调和引力和量子力学。与会者来自于麻省理工学院,哈佛大学和微软等机构,谷歌联合创始人谢尔盖·布林(Sergey Brin)也参加了。

量子计算初创公司 IonQ 的联合创始人 Chris Monroe 表示,“X 团队没有透露任何研究线索,我们不知道他们为什么要关注量子力学和黑洞,但是可以用到量子计算还是很酷的。”

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图 | 谷歌 Sycamore 量子芯片(来源:谷歌)

另一方面,虽然量子计算机尚未成熟,但思考如何构建量子计算机的编程框架已然提上日程。Jack 曾在演讲中表示,让传统软件工程师更轻松地在量子计算机上工作,对于发挥量子计算技术的潜力至关重要。

这是一个刚刚起步的领域,即使是想要了解量子计算的皮毛,也需要大量的知识储备,因此开发者需要更简单易用的工具。

机器学习便是其中之一,可以用来缩小知识鸿沟,比如构建一个支持传统代码的辅助软件,连接开发者和量子计算硬件。Jack 强调,“如果没有这种工具,我不知道如何将量子计算规模化。”

事实上,量子计算领域正面临着这一问题:人才储备远远不够。