google：GPT-4敗北，轉戰量子人工智能！。

光子盒研究院出品

去年11月底，OpenAI正式向公眾推出ChatGPT，隨後席卷整個互聯網，它的詩歌、劇本和論文答案在Twitter上貼滿了截圖。短短5天，ChatGPT用戶突破100萬，達到這一數據，Instagram用了2.5個月、FaceBook用了10個月。兩個月後，ChatGPT用戶數突破1億。

盡管對聊天AI並不陌生，但帶著強大語言生成系統的ChatGPT讓大眾第一次親身體驗了現代人工智能的強大。《紐約時報》稱其『改變了我們對思考方式以及人類創造力的看法。』

不僅是對圖靈測試的突破，ChatGPT真正讓人震撼的是其強大的工作能力，例如，編寫計算機程序；創作音樂、電視劇、童話故事和學生論文；回答測試問題、參加考試等。《人民網》發表評論稱其『將為信息產業帶來巨大變革，由此帶來的學術造假、技術濫用、輿論安全等風險不容忽視。』

除了上述功能外，ChatGPT的另一項重要功能可能會帶給google一場災難：ChatGPT可以提供比世界上最強大的搜索引擎更好的答案。

google的搜索模式是抓取數十億個網頁，為這些內容編制索引，然後按照最相關的答案對其進行排名，然後它吐出一個鏈接列表供使用者點擊。然而ChatGPT為缺乏耐心的互聯網用戶提供了更誘人的選擇：基於它自己的搜索和信息提供綜合的單一答案。

目前，ChatGPT已經在數百萬個網站上接受過培訓，不僅可以收集進行人類對話的技巧，還可以收集信息本身。

例如，對於一個具體的問題，比如『制定一份健康的食譜』，ChatGPT會給出一份詳細的食譜清單，包括早餐、午餐和晚餐，甚至是注意事項，還可以根據自己的需求讓其修改。與之相比，google給出的是一堆食譜鏈接，同時摻雜著養生廣告，沒有明確答案。

矽谷研究人員稱這種體驗叫做『無摩擦式服務』，對於信息搜索者來說，這種簡單快速準確的答案是難以抗拒的。

那麼，為什麼google不自己生成單一查詢結果呢？

答案是顯而易見的，根據彭博社的數據，google母公司Alphabet.Inc.2021年2576億美元收入中有81%來自於廣告，而其中大部分由google的點擊付費構成。『這一切都是為了讓你點擊鏈接而設計的，』前google廣告和商業業務負責人Sridhar Ramaswamy說，『google搜索的目標是讓你點擊鏈接，最好是點擊廣告，而頁面上的所有其他文本隻是填充物。』

但是，ChatGPT目前也存在巨大缺陷——其回答並不會透露信息來源，事實上，OpenAI的研究人員可能也無法完全確定它的答案是如何產生的，甚至有時，它的答案是錯誤的。

這一現象讓人不安，尤其是之前人們普遍相信程序的準確性，同時ChatGPT聽起來又是如此的自信。目前ChatGPT的錯誤率並不明確，在Twitter上流傳的一項估計是2%-5%，也可能更高，這使得互聯網用戶對使用ChatGPT獲取重要信息持謹慎態度。

但這個問題可能會隨著時間的推移而解決。目前，OpenAI正在開發一個成為WebGPT的系統，旨在更準確迅速的回答搜索查詢，同時提供引用來源。

ChatGPT和WebGPT的組合將可能成為google的強大替代品。不僅如此，隨著上周更為強大的ChatGPT-4發佈、微軟宣佈計劃將GPT-4接入Office全家桶，盡管google推出了相同的人工智能對話Bard，但短期內仍然難以抗衡。

生成式AI很棒，但更讓人無法忽視的是google正繼續朝著量子霸權邁進。

圍繞ChatGPT興起的熱度，以及google在搜索大戰中即將輸給微軟公司和OpenAI的假定似乎掩蓋了量子計算機領域的重要發展，這些進步或許將比哪個網站提供更好的搜索答案具有更重大的意義。

迄今為止，所有計算都是在二進制尺度上完成的。一條信息存儲為1或0，這些二進制單元聚集在一起以供進一步計算。雖然簡單準確，但與量子比特相比，它緩慢而笨拙。量子比特可以用兩種以上的形式存儲數據《它可以同時是1和0》。這意味著可以在給定的時間內處理更大的信息塊。但同時，量子比特物理實現需要超低溫度《略高於0開爾文》，並且容易受到微小的幹擾，這意味著它們容易出錯，這是量子計算機實現面臨的巨大挑戰。

盡管距離實現還有幾十年時間，量子計算機當仁不讓是當今科學家和研究人員的聖杯。

上個月22號，google量子AI團隊在Nature上正式發表論文，稱其突破了量子糾錯的盈虧平衡點，意味著通用量子計算機所需的巨大量子比特數量有了全新的實現途徑，這是量子計算機『萬裡長征』中的一項重要裡程碑。將信息存儲在許多物理量子比特中，然後將此它們視為一個單一的集合，稱為邏輯量子比特。google團隊第一次實現了增加邏輯量子比特中的物理量子比特數量降低其整體錯誤率。在論文中，google團隊發現由49個物理量子比特組成的邏輯量子比特確實優於由17個組成的邏輯量子比特。

更重要的是，這一成果為更廣泛的科學界提供了一個基礎，可以借此進一步推進相關領域，包括材料科學、數學和電氣工程，而這些都是實現量子計算機所必需的。

google量子實驗室《來源：官網》

其實，早在2009年，google便開始佈局量子計算，與致力於建造量子計算機的D-Wave System合作。

2013年，google采購了D-Wave一臺『量子計算機』，並在此基礎上開始自建量子計算機。

2018年3月，google發佈全球首個72量子比特處理器『狐尾松』，2019年10月，google用53量子比特的量子處理器『梧桐』在200秒內完成了一項傳統超級計算機需要數千年才能完成的任務的測試，證明他們正在通往量子霸權的道路上。

2022年5月，google公佈其量子計算機開發計劃，旨在2029年推出全球首臺商用量子計算機。

今年2月22號，google量子AI團隊論文發表預示著google已經實現其開發計劃的第二步。

google實用量子計算機裡程碑示意圖

盡管超低溫下的量子計算處理數據的確不如智能聊天或是編程和論文助手讓人覺得有趣，但在未來，量子計算的不斷突破或許會成為像人類登上月球這樣改變世界的壯舉。同時，人工智能受限於計算能力的進一步發展或許也將指望量子計算機的真正實現。

事實上，雖然目前落入下風，但google對AI的重視程度全世界無出其右。

google聯合創始人謝爾蓋20年前曾公開表示：『理想的搜索引擎必須理解你的問題，並了解所有文檔，毫無疑問，這就是AI。』2012年，圖靈獎獲得者Geoffrey加入google，將神經網路深度學習從邊緣課題帶入到研究與應用的熱潮中。2015年，新任CEO著手將google重新塑造為『第一AI公司』。當時，google已經有好幾個以研究為導向的AI部門。同時，google的AI影響力已經遠遠超出了它的產品范圍，現在有數百萬臺設備使用googleAI，而這僅僅是一個開始。

正如其名，google量子AI團隊一直試圖將量子科技與人工智能結合起來。量子人工智能《QAI》是一個將量子計算與AI相結合的研究領域。它試圖利用量子計算機的獨特特性——量子力學效應《如疊加和糾纏》——來增強人工智能系統的能力。

googleAI實驗室負責人Harmut認為：『量子計算是深度學習的完美選擇。』

2018年底，google量子AI實驗室發表兩篇論文，稱其在理解量子計算機對神經學習作用方面取得了進展，並構建了一個量子神經網路QNN，該模型專為短期內可能出現的量子處理器設計，這些QNN可以通過標記數據來調整學習模式。

2020年3月，google又宣佈推出可訓練量子模型的機器學習框架TFQ《TensonFlow Quantum》，這一框架集成了google之前的量子計算框架Cirq和機器學習框架TensonFlow，能讓開發者利用經典和量子數據，快速打造一個經典-量子混合模型。

量子人工智能渲染圖

除了基礎領域研究，google還關注量子應用領域。去年3月，google加密技術團隊從母公司Alphabet拆分，成為獨立公司SandBox AQ。其中AQ代表人工智能《A》和量子《Q》，致力於為客戶提供利用量子技術和人工智能技術的解決方案。目前，SandBox AQ正在為電信、金融、醫療、計算機安全和其他計算密集型行業開發產品和提供服務。

今年2月，Sandbox AQ表示自己已經完成了新一輪5億美元的融資；此輪資金將用於網路安全和其他量子工作。