谷歌最新研究量子计算机（兆位量子计算机）

去年的谷歌I/O大会因疫情取消。 我们今天看到的是谷歌两年来积累的重要技术。 它们也是人工智能等领域最接近未来的事物。

5月19日凌晨，一年一度的谷歌I/O大会线上召开，公司在谷歌园区户外举办的开幕Keynote上发布了一系列吸睛新品。

“我们的目标一直是建立一个帮助所有人的谷歌，”谷歌首席执行官桑达尔皮查伊说。 用人工智能赋能更多人是今天谷歌活动的主题。

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在长达数小时的发布会中，首先要了解的黑科技就是全息视频聊天技术Project Starline。 疫情期间，很多人无法与亲朋好友相聚，而谷歌推出的“聊天室”，让你近距离见面、打招呼、眼神交流，仿佛真的看到了对方.

这看起来有点像实时3D电影，也有点像《美国队长3：内战》中钢铁侠展现童年回忆。

事实上，这是一个由高分辨率传感器、数十个深度扫描传感器和一个 65 英寸“光场显示器”重新生成的实时 3D 模型。 谷歌表示，该项目已经开发了数年，其背后有大量计算机视觉、机器学习、空间音频和数据压缩技术。 谷歌还为此开发了突破性的光场系统，让人们无需佩戴眼镜或耳机也能体验到逼真的体积感和深度感。

谷歌计划在今年晚些时候小规模推出 Project Starline。 除了问候亲友，这类技术更多的应用场景应该是远程会议。 习惯zoom的我们，以后会体验到“人坐在家里，领导飞过来”。

Starline 当然只是 I/O 众多新技术中的一小部分。 20年前，谷歌率先将机器学习技术应用于搜索。 10年前，谷歌大脑团队Quoc V. Le、Jeff Dean、吴恩达等人发表了著名的“识别猫”论文，论文中研究人员使用了1000台计算机的16000个处理器核心训练了一个神经网络进行图像识别，被许多人看到作为深度学习技术爆炸式增长的标志。

如今，谷歌的AI能力正在让更多“不可能”成为现实，他们不得不在量子计算等技术上取得更多突破。

TPU v4，性能提升十倍

2016年，谷歌发布了首款定制AI芯片TPU。 与传统的CPU GPU组合相比，这类专用芯片在搜索、翻译、语音助手、图像识别等AI任务中具有数量级的性能优势。 这些芯片的应用为谷歌的业务带来了优势，进而可以被开发者用作云服务计算能力的一部分。 谷歌在 2018 年和 2019 年继续推出 TPU v2 和 v3。

谷歌TPU虽未售罄，但一直被视为人工智能时代机器学习专用加速芯片的典范。 在今天的 I/O 大会上，谷歌推出了最新最好的芯片版本。

如果只看芯片的数据，TPU v4的计算能力是v3的两倍，而如果看实际性能，v4其实是上一代的十倍。 谷歌表示，这主要是由于系统内部互联。 速度和架构改进。

皮查伊表示，新的TPU在计算性能上实现了里程碑式的突破。 要达到 1 exaFLOP 级别的计算能力（每秒 1018 次浮点运算），我们过去需要超级计算机和大量的 GPU，但现在只需要一台由一组 4096 个 TPU 组成的服务器就足够了。 如今，世界超级计算机500强榜单——性能最高的日本“富岳”仅占一半。

与英伟达等芯片公司提出的新一代AI加速器类似，谷歌TPU效率提升的秘诀在于极速的芯片间互连技术，可以将数百个独立的芯片变成一个紧密集成的单一系统利用。 “TPU pod 中所有芯片之间的巨大互连带宽是任何其他网络技术的十倍，”Pichai 说。

TPU v4 已经部署在谷歌的数据中心，该芯片的实例将在今年晚些时候提供给人们。

此外，谷歌表示，TPU v4计算效率更高的好处是更加环保。 在未来部署的数据中心中，TPU 将使用近 90% 的无碳可再生能源运行。

MUM，比BERT强1000倍的多模态多语言大模型

在 I/O 大会上，谷歌展示了使用 TPU v4 的人工智能应用。 我们知道现在很多 AI 应用都是基于 Transformer 的。 该模型由谷歌研究人员于2017年提出，用全注意力结构替代了LSTM，在翻译任务中取得了更好的效果。 该技术随后导致了预训练模型的技术突破。

很多人都知道阅读理解模型BERT，其中T是Transformer； Google 正在开发的搜索模型 T5量子计算机与比特币，其中 T 是 Transformer； 如果你知道OpenAI提出的世界上最大的预训练AI模型GPT-3，T也代表Transformer。

Google目前正在研究的模型是MUM（Multitask Unified Model，多任务统一模型）。 谷歌表示，虽然也是基于Transformer架构，但MUM比BERT强1000倍。

从名字就可以看出，MUM是一种多模态模型，可以同时处理网页、图片等多种数据（未来还可能扩展到音频、视频等）。 这种多模式设计使其成为搜索的理想选择。 谷歌表示，如今的搜索引擎不够智能，无法通过单个问题提供更全面的信息，因此人们需要多次搜索。 但是有了 MUM，这个问题就可以得到缓解。

例如，如果您以前徒步过亚当斯山，现在想去富士山，您就想知道如何做好准备。 这种情况下，你只需要将“我需要做什么准备”这个问题丢给搜索引擎，它背后的MUM就能明白你所谓的“准备”包括什么，比如两座山的区别，需要做什么锻炼、带什么装备、去哪里远足等，然后指向来自网络的有用文章、视频和图像。

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这种多模态还允许您使用文本以外的信息进行搜索，例如给您的鞋子拍照并询问“我可以穿着这双鞋去富士山吗？”

此外，MUM 也是多语言的，使用 75 种语言进行训练。 这使它能够在不同语言之间传递知识。 还是以上面的问题为例，很多关于“富士山”的资料都是日文的，不过有了MUM的加持，你也可以用英文或其他语言搜索。

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LaMDA：无限聊天的语言模型

除了MUM，谷歌还在本次I/O大会上公布了另一个基于Transformer的语言模型：LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）。 与 MUM 不同，LaMDA 是专为对话而构建的，它是一种开放域对话。

谷歌表示，LaMDA 可以在无穷无尽的话题变化中与人聊天。 在对话训练的过程中，它掌握了公开对话和其他语言的细微差别，尤其是“感性”（合理的）和特异性。

例如，如果你对某人说，“我刚开始上吉他课”，人的反应可能是：“真令人兴奋！我妈妈有一把她喜欢弹的老式马丁琴”。 在这段对话中，“How exciting”是一个合理的回答，但同时我们也注意到，这句话几乎是通用的（就像“我不知道”），所以并不完整，充分体现了对话机器人。 而后一句“My mom has a vintage Martin that she loves to play”是人类对话更重要的特征：上下文和特定。 谷歌说这是他们的 LaMDA 学到的。

谷歌还表示，LaMDA 是基于他们在 2020 年进行的一项研究。 研究链接：

“打一针”诊断皮肤病

除了用手机拍照，还能翻译、做数学题、查空气质量，现在还能看病。 利用AI诊断疾病是过去几年很多公司努力的方向。 在本次 I/O 上，谷歌也分享了他们在结核病等方面的进展。 但更有趣的是，他们将一些疾病的诊断直接与手机摄像头结合起来，帮助你及时了解与皮肤、头发和指甲相关的问题。

谷歌表示，开发该应用程序是因为他们每年看到近 100 亿次针对皮肤、指甲和头发问题的搜索。 全世界有 20 亿人患有皮肤病量子计算机与比特币，皮肤科医生根本不够用。 为了训练该模型，他们使用了大约 65,000 张诊断皮肤状况的图像和脱敏数据、数百万张精心制作的皮肤相关图像，以及来自不同年龄、性别和种族群体的数千个健康皮肤样本。 此前，他们对皮肤病的研究成果已发表在《自然医学》等期刊上。

当然，这些诊断结果只是初步判断，患者仍需咨询医生进行后续治疗。 谷歌表示他们将在今年晚些时候推出试用版。

具有 100 万个物理位的量子计算机

早在2019年，谷歌量子计算实验室实现“量子优越性”的消息就登上了《自然》的封面。 谷歌已经使用 54 量子比特的量子计算机来完成传统架构的计算机无法完成的任务。 在当时世界上第一台超级计算机的万年实验中，谷歌的量子计算机只用了3分20秒。

尽管这项研究一经发表就遭到了IBM等同行的质疑，量子计算的实际应用还面临着种种挑战，但毫无疑问，在摩尔定律逐渐失效的今天，它变得越来越紧迫寻找未来的计算机体系结构。 量子计算机是最有前途的方向之一。

在 I/O 大会上，谷歌展示了更大的野心：他们想用 100 万个物理量子比特来构建具有纠错能力的量子计算机。 与如今不到100个物理位的量子计算机相比，这个想法实在是太大胆了。

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根据计划，这些量子比特仍将在接近绝对零的温度下运行。 谷歌乐观地认为，它会在这个十年结束前实现这个想法。

众所周知，虽然量子计算机存在一些问题（如大数分解和无序数据库搜索），但其计算能力远超经典计算机。 然而，存储量子信息的物理系统不可避免地会与环境相互作用，受到噪声的影响而失去量子特性，从而失去精确计算的能力。 这里的噪音可能只是一点点热量。

为了纠正一个量子位的错误，我们需要围绕该量子位的许多其他物理量子位。 这些物理量子比特可以组成一个“逻辑量子比特”。 谷歌表示，他们将通过将 1,000 个物理量子位连接在一起来构建这个逻辑量子位，以实现纠错。

如果可以做到这一点，我们将拥有一个可以像普通计算机一样连续工作的“完美量子位”。 这将是一个重要的里程碑。 有了一个能够纠错的量子比特，我们就可以组合两个（或更多）这些逻辑量子比特，就像量子时代的晶体管一样。 构建 1,000 个逻辑量子位可能需要数百万个物理位，整个机器可能占满一个房间。

在本次I/O大会上，谷歌推出了他们的“量子AI公园”来实现这一愿景。 该园区位于加利福尼亚州圣巴巴拉，拥有谷歌的第一个量子数据中心、一个量子硬件研究实验室和他们自己的量子处理器芯片制造设施。

谷歌表示，建造这样一台量子计算机的目的是为了拥有前所未有的计算能力，以解决新药研发等问题。

Android 12 和 WearOS

虽然Android 12的特性在之前的开发者预览中已经曝光了不少，但谷歌在I/O大会上发布的实质性更新提供了更多关于正式版的细节。

对于用户来说，最明显的更新就是新的主题。 Android 12将采用全新的“Material You”设计，提供大量自定义样式和功能。 谷歌在原有的黑白颜色基础上增加了动态主题颜色，可以根据用户选择的壁纸选择相应的特殊颜色。 此外，所有按钮、滑块和所有其他 UI 小部件都进行了重塑和重新排列。

此外，Android 12 还出现了全新的滚动列表设计，就像三星手机上的 OneUI 一样。 在台式机上，谷歌正在向苹果学习。 新的标准化小部件就像包含大量详细内容的应用程序的大“图标”。 这种设计可以在当今手机普遍较大的屏幕上显示更多内容。

此外，谷歌还在新的安卓系统中提供了大量的隐私保护功能。 目前，Android 12 Beta版本已经正式上线，支持11家手机厂商的设备。

在IO大会上，谷歌还发布了最新版Wear OS的消息。 虽然据统计，2020年全球可穿戴设备出货量已达1.93亿台，智能手表和手环出现在人们生活中的频率也越来越高，但Android Wear OS在手表行业的存在感一直比较单薄。 Wear OS 的最后一次重大设计更改是在 2018 年。

新版WearOS更名为Wear，获得了更多厂商的支持。 三星下一代智能手表Galaxy Watch 4将采用基于该架构的Tizen系统，使应用程序运行速度更快，更省电。

此外，谷歌还发布了协同办公套件Smart canvas等一系列工具，并首次在Google Map中加入了详细的自行车导航功能，并对Google Meets进行了大量的技术更新。

关于本次I/O大会的更多详情，可以参考谷歌I/O专题界面或观看回放。

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