全てを変える可能性を秘めた量子チップ feat. ジュリアン・ケリー | シェーン・スミス・ハズ・クエスチョンズ

この動画は、GoogleのQuantum AI部門でハードウェア開発を統括するジュリアン・ケリー氏が、同社の最新量子チップ「Willow」について詳しく解説したインタビューである。古典コンピュータが宇宙の年齢よりも長い時間をかけても解けない計算を数分で処理する能力や、量子エラー訂正技術の画期的な進展、そして薬物発見や化学反応解明といった実用的応用の可能性について語られている。また、量子コンピュータの基本原理から暗号への影響、さらには多元宇宙論との関連まで、幅広いトピックが関西弁の親しみやすい口調で紹介されている。

The Quantum Chip That Might Change Everything ft. Julian Kelly | Shane Smith Has Questions

Shane Smith sits down with Julian Kelly, Senior Director of Hardware at Google Quantum AIand architect of the groundbrea...

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Google Quantum AIが切り開く新時代

俺らは量子コンピュータを作っとるんや。そして、それは従来やったら絶対に不可能やった問題を解くためなんやで。Willowが5分もかからんで解く計算を、世界最速のスーパーコンピュータにやらせたら、宇宙の年齢よりもはるかに長い時間がかかるんや。

よし、こんな超コンピュータ、量子コンピュータ、すごいコンピュータができるとして、それで何するんや？量子コンピュータは薬の発見にめっちゃ役立つし、化学のことを理解したり、核融合エネルギーの分野でも活躍するやろな。でも、みんながいつも言う大きなやつはどうなんや？がんの治療法や。

ジュリアン・ケリー、半分動物で半分機械や。この男、この野獣は、GoogleのQuantum AIでハードウェア部門のシニアディレクターをやっとって、大規模量子コンピュータのハードウェアロードマップと研究戦略を監督しとるんや。もう舌がもつれそうやけど、まだ本格的に話し始めてもないのにな。

あんたは2008年にUCSBで量子コンピュータの研究を始めたんやな。学校生活はどうやった？

きれいで、素晴らしかったで。天国みたいやった。俺はシアトルで育ったんやけど、あそこは陰気やったからな。UCSBはビーチのすぐそばで、晴れてて、美しい、めっちゃええところやった。

そこで博士号も取ったんやな。

そうやで。

気に入りすぎて居残ったんか。

そうや。実は、学部が俺に残るなって言うてきたんやけど、俺は残りたいと思ったんや。実際、もう量子プロジェクトに関わってたからな。

Googleでの挑戦と革新的成果

今はGoogleにおるな。72キュービットのBristleconeプロセッサの主任設計者やったんやな。

ああ、それは数年前のことやけどな。

Optimusっていう量子プロセッサの自動較正ソフトウェアも開発したんやろ？

その通りや。な、わかってきたやろ？主要な成果があるんや。これは説明してもらわなあかんけど、量子超越性のマイルストーン1、スケーラブルな量子エラー訂正のマイルストーン2や。

マイルストーン3を目指してるのはわかってるし、それについて今話したいんやけど、ここにおる理由はこれや。Willowや。これが発表されて、ちょっとした混乱を引き起こしたんや。この1年半でAIについてみんながどれだけ興奮したかを考えても、量子は次のレベルやで。

そうや、理論的には、これらの量子コンピュータがすべての暗号ウォレット、機密データを持つすべての政府、すべての企業、すべての銀行にハッキングできる可能性があるんや。あんたがそれについて話すのに飽きてるのはわかってるけど、話さなあかんやろ。もうすぐ、もっと形而上学的なビジネスの話にも入るから心配せんでええよ。でも、まずはWillowから始めたいんや。なんでそれが大きな話題なんや？

私たちの最新量子コンピュータチップをご紹介します。私たちの周りの自然界のように学習し進化するよう開発されました。GoogleのQuantum AIからのWillowです。

Willowは俺らの新しい量子チップなんやけど、同時に二つのめっちゃ重要な成果を示すことができたんや。一つは、Willowで数分でできるベンチマーク計算を、世界最大で最速のスーパーコンピュータにやらせたら10の25年かかるってことや。これは宇宙の年齢よりもはるかに、はるかに、はるかに長いんや。

これ好きやわ。これが量子コンピュータの約束そのものやな。

そうや。実際、俺らが量子コンピュータをやる理由は、古典的なコンピュータでは不可能な問題を解くためなんや。問題を解くときにやりたいことの一つは、それを古典的なコンピュータと比較することや。ある意味、それが競争相手やからな。新しいコンピュータを作るなら、古い奴に勝たなあかんやろ？この特定の問題はベンチマーク問題なんや。使い物にならん問題やと言うてもええかもしれん。答えがわかってるからやない。答えが役に立たんのや。それをする理由は、俺らが作ってる量子コンピュータがどれくらい優秀かを教えてくれることだけなんや。そして、古典的なスーパーコンピュータでは不可能な問題を解けることを示してるんや。宇宙の年齢よりもはるかに長い時間や。

絶対にできひんやろな。

そうや。俺が読んだのは、5分で解ける問題があって、古典的なコンピュータやったら宇宙の年齢より長い時間かかるってことやった。

その通りや。

量子超越性から量子優位性へ

この特定の、これは実際に俺らが2019年にやったことで、さっき触れたけど、量子コンピュータと古典的スーパーコンピュータの競争を始めたんや。その時は、Sycamoreって呼ばれる前世代のチップでやったんや。その時のベンチマーク計算は数分でできたけど、スーパーコンピュータに最良の方法でやらせたら1万年かかったんや。すごいことやった。

この成果は量子超越性として知られてるんや。俺らは最近は「古典を超えたコンピューティング」って呼ぶのが好きなんやけどな。これがちょっとした競争を引き起こしたんや。古典的コンピューティングのコミュニティが興味を持ったんやで。

俺らは結果が本物やってことを示すために、自分たちの方でもレッドチーミングをやったんや。でも数年かけて、連中はそれを少しずつ、少しずつ、少しずつ削っていったんや。最終的に数分で計算を再現することができたんや。でも同時に、量子ハードウェアも良くなってたし、量子コンピュータは特定の問題で古典的コンピュータに対して指数関数的な優位性を持ってるんや。俺らがWillowっていうより良いチップでそれを再現したら、この巨大な、巨大な、巨大なマージンが出たんや。10の25年や。理解するのが難しいほど大きな数字やで。

ちょっとしたこの行ったり来たりの競争があったんやけど、この実証は古典的コンピュータでは絶対に再現されへんってことを示してるんや。

Willowは前のバージョンの2倍のキューピットがあったんか？

ああ、大体2倍やな。それと同じくらい重要なのは、そのキューピットの本質的な品質も大体2倍良くなったってことや。

量子コンピューティングの基礎理論

キューピットとビットについて詳しく話すけど、まずはマクロから始めたいんや。量子にとってはかなり興味深い時期やな。もしかしたら最も興味深い時期かもしれん。100年前に始まったんやろ？

そうや。物理学のコミュニティでは、量子力学の100周年を祝ってるところなんや。

面白いのは、多くの意味で量子力学はかなり古いってことやな。100年前の理論やからな。でも俺らが今作ってる技術は、量子力学を新しい方法で使って問題を解決するという点で、最先端なんや。

哲学的なところまで飛ばすで。あんたが言った、そして俺が引用するけど、「物理学で最も検証された理論は量子コンピュータや」って。

または、人々は基本的に量子力学を物理学で最も検証された理論やと理解してるな。

それを説明してくれ。

100年ほど使われてて、宇宙が実際にどう働くかっていう根本的な現象を非常に正確に予測するのに使われてきたんや。原子が特定の条件下でどう振る舞うか、どんな色の光を発するかとか、そういうことすべてに使われてきた。そして今、俺らは基本的にそれを新しい方法でテストしてるんや。量子コンピュータを作るためにな。ある意味、観察するんじゃなくて、それを馬車馬のように使って俺らの新しい問題を解決しようとしてるんや。

量子力学100年の歴史

量子物理学や力学に戻ろうか。100年前や。正確に100年前に何があったんや？創設とか定量化とか何やったんや？

100年前頃、物理学者たちは、量子物理学の前には古典物理学があったんやけど、理論にひびが入ってることを発見してたんや。説明できないことがあったんや。

普通は100年前の光電効果に帰すんや。何人かの物理学者が観察したんやけど、実験データで見てた現象に量子化された振る舞いがあったんや。古典物理学の法則の多くからはそれは見られへんはずやから、とても興味深かったんや。

それで考え始めたんや。これは何やろうかって。結果として、量子力学の基本的な性質の一つは、特定のものが量子化されてるってことやとわかったんや。実際、俺らがキューピット、つまり量子ビットを作るとき、実際に二つの状態や量子を選んで、それからキューピットを作るんや。それを基本的な性質の一つとして活用するためにな。

キューピットの驚異的な世界

キューピットについて説明してくれ。そこにたどり着いたな。この狂気にも方法があるんやで。キューピットとビットの違いを説明してくれ。

俺らは量子コンピュータを作ってる。そしてそれは、そうでなければ不可能な問題を解くためなんや。古典的コンピュータでは不可能な問題をな。

古典的コンピュータの働き方は、0と1のバイナリで働くんや。電気のスイッチみたいに思えばええ。オンかオフかで、その情報を処理するんや。量子コンピュータは違う働き方をする。量子ビット、つまりキューピットっていうものの上に構築されてるんや。キューピットは1と0の状態に同時になれるんや。これを重ね合わせって呼ぶんや。

キューピットを増やすにつれて、量子もつれっていうものを示すことができるんや。それによって、基本的に指数関数的にスケールして、同時にとてつもない量の情報を処理し、操作できるようになるんや。

量子コンピューティング。これは量子粒子の奇妙な性質を使って、今日のコンピュータよりもはるかに多くの処理能力を持つコンピュータを作ることを目指す新興分野なんや。そしてそれは、あらゆる種類の困難な問題を解決するのに役立つかもしれん。

引用があるんやけど、探さなあかん。キューピットは量子力学の詩的で形而上学的なところに入りたがってるんやけど、キューピットは宇宙の自然言語を話すんやろ？もしかしたらあんたが言ったかもしれんし、俺が誰かを引用してるかもしれん。俺はそれを引用として持ってる。

ああ、いい質問やな。俺が最初に言ったかどうかはわからんけど、確実に言ったことはある。考え方はこうや。宇宙の最も基本的な法則は量子物理学に基づいてるんや。古典的コンピュータは量子物理学を理解し説明する上である程度の進歩はできるけど、根本的にはそれに適してないんや。

それについて考える一つの方法は、一つのキューピットがあったら、それは二つの数字で働いてるってことや。0と1の状態に同時になれるからな。だから、どれくらい0で、どれくらい1なのかってことや。二つのキューピットがあったら、今度は四つの数字で働く。古典的システムやったら2ビットあって4つのオプションがある。00、01、10、11や。ところが量子コンピュータは同時にそれらすべての状態になれるんや。

だから、ちょっとは00、ちょっとは01、ちょっとは10、ちょっとは11で、キューピットを一つ追加するたびに2倍になるんや。だからすぐに、絶対に信じられないほどの量の情報を保存し、操作できるようになるんや。

宇宙の自然言語としての量子

でもなんでそれがビットより宇宙の自然言語なんや？

もしあんたが世界で起こってることを説明しようとしたら、これがすべての働き方やからな。古典的コンピュータを使って何が起こってるかを説明しようとしたら、すぐにスペースが足りなくなるで。手で書き留めようとしたら、2つの状態から始まって、4つ、8つ、16、32と指数関数的に増えていく。ある時点で古典的コンピュータは、物理世界で何が起こってるかを記述するために必要な情報量を書き留められなくなるんや。

驚くべき事実は、もしあんたが可能な限り最大の古典的コンピュータを作って、できるだけ多くの情報を保存しようとしたとするやろ。宇宙のすべての原子を取って、それぞれに1ビットの情報を保存するとする。それはたくさんの情報やろ？でも300キューピットの量子コンピュータがあったら、2の300乗の数を保存し操作できるんや。それは物理的な宇宙全体の原子の数より多いんや。これが指数関数的スケーリングの力なんや。

これが基本的にそれらの働き方なんや。だから、それを書き留めて計算を通して、メモリに保存しようとするんじゃなくて、量子コンピュータっていうハードウェアに保存してるんや。そしてそれは物理的に、その巨大な量の情報を保存し操作してるんや。

そして、それは物理的に現実世界の情報がどう操作されるかを表現してる方法で、その意味で自然言語を話してるんや。

量子チップの可視化と理解

面白いな。何かのアニメーションか例を見たことがあるんやけど、ビットは1と0、1と0やった。これがそれらが層になってる方法で、チップの層や。そして量子チップの可視化は原子が回転してるようで、このすべてが同時に起こってるんや。

そうや。古典的コンピューティングとは根本的に違うんや。

このフィールドにしばらくいて興味深いことの一つは、コンピュータが何かについて考えるとき、それを理解するためにちょっと学習し直さなあかんってことや。コンピュータがあって、古典的コンピュータがあって、量子コンピュータがあるんや。俺らは古典的コンピュータにすごく慣れてるから、すべてがそのように働いてるんや。

スマホやデスクトップスーパーコンピュータ、AIでさえ、コンピュータサイエンスの観点から言えば、そろばんやパンチカードマシンと同じように働いてるんや。量子コンピュータは根本的に違う方法で働いて、情報を違う方法で処理するんや。それによって、その技術では不可能やった問題を解くことができるんや。古典的コンピュータは素晴らしい。多くのことを解決できるけど、盲点があるんや。

量子コンピュータは古典的コンピューティングを置き換えるものではないんや。俺らがすでに持ってるものを補完するものやけど、他の方法では全くできない問題を解決できるようになるんや。

量子と古典の共存未来

でもそうやとしたら、機能する量子コンピュータが何かを知りたいんやけど、量子が、例えばテープ時代やメインフレームにハッキングしてる時代、テープやカードとかのコンピューティングの、40年前みたいな時代にいるとしよう。20年後には量子コンピューティングが従来のコンピューティングを後方に追いやることはないんか？

いや、そうなるとは思ってないで。従来のコンピュータ、古典的コンピュータは特定のタスクにとても優秀やからな。ただ、一部のタスクに対しては全く適してないんや。

これらのいくつかは異なるクラスがある。一つのクラスは、量子力学を非常に強く表現する問題なんや。だから実世界の応用を考えるかもしれん。製薬研究をしてるとしたら、その根底では新しい薬を作ろうとしてて、それはとても複雑な化学相互作用を持ってるんや。だから量子コンピュータは例えば薬物発見プロセスで本当に重要になりえる。薬が体内や他の化学物質とどう相互作用するかを基本的に予測できるからや。今は、候補の品種をたくさん作って、どれが効くか効かないか実験で確かめなあかんやろ。量子コンピュータは基本的に何がより効果的かそうでないかを予測できて、プロセスを速めることができるんや。

バッテリーを作ったり、核融合エネルギーでも同じようなタイプの問題がある。何が起こるかを予測する良い方法がない場所で、高価で遅い実験に頼らざるを得ないんや。

俺はシェーン・スミスや。続ける前に、俺の新しいSubstackについて知らせたいんや。shanesmith.substack.comや。そこに新しいコンテンツをたくさん投稿する予定で、この番組の拡張版から世界中でViceと一緒にした俺の冒険の舞台裏話まである。一番いいのは、今サインアップすれば無料やってことや。

だから、shanesmith.substack.comに行ってメールアドレスを入力するだけや。それだけや。shanesmith.substack.comか下のリンクをクリックしてくれ。それでは番組に戻る。bazangoと韻を踏むからな。

ファインマンの予言と実現への道

ファインマンが基本的に80年代に量子コンピュータを作ることについて考えられるって提案したんや。そこでの基本的な考えの一つも、この宇宙の自然言語を話すようなものやった。世界が何をするかを予測できるコンピュータを作りたかったら、それは量子コンピュータでなあかん。古典的コンピュータは絶対にその仕事をできへんからや。当時はちょっと興味深いアイデア、ちょっとした好奇心のようなものやった。

彼は基本的にプログラマブル物理学ラボのようなものとして量子コンピュータを作るのが面白いやろうって提案したんや。でも実際にフィールドが本格的に始まったのは90年代頃で、ピーター・ショアが新しいアルゴリズムを開発し始めて、物理学的ケース以外にも量子コンピュータを使えるケースがあることを示したんや。

量子エラー訂正のようなアイデアも開発して、それらをスケーラブルにし、実際にそれらの一つを構築できるってことに人々をより楽観的にしたんや。すまん、それは大きなことや。量子エラー訂正がなぜそんなに巨大で、なぜ俺らがそれらの一つを構築できることを証明するんかわかってる。

量子エラー訂正の革命的重要性

量子エラー訂正は、実際に俺らのWillowチップが実証した二つ目のことなんや。90年代にピーター・ショアがこのアイデアを思いついたんや。量子力学と量子コンピュータの構築について非常に厄介なことの一つは、もつれや重ね合わせのような現象が非常に脆弱やってことやった。だから俺らは日常的にそれらを経験しないんや。物理学の法則が本当にそれを実証するために、非常に注意深い状況を作らなあかんのや。

人々は、こんな方法では大きなシステムを作ることは絶対にできないと思ってた。あまりにも脆弱すぎるやろって。量子エラー訂正は基本的に、これを本当にコンピュータに変える方法を教えてくれるんや。基本的な状態にノイズやこのような繊細さがあっても、それをどう保護して、その上で計算をするかを教えてくれるんや。

例えば、Googleでは、俺らのコアミッションはエラー訂正された量子コンピュータを構築することなんや。それを選んだのは、それが本当にしっかりしたコンピューティング技術に変える方法やからや。下では狂った物理学が起こってるけど、その上にいいレイヤーを置くんや。ああ、今はコンピュータとして扱えて、より特注的でないものについて心配する必要がない。それをより使いやすくするってことやな。

正確や。物理学実験やプロトタイプのように感じるものよりも、話しかけたり作業したりするのがはるかに簡単になるんや。エラー訂正によって、非常に大規模なマシンも構築できるようになる。古典的コンピュータができることをはるかに超えた問題サイズに到達するために、量子コンピュータはかなり大きくしなあかんのや。

空間的に大きい？

キューピットの数で大きいってことや。

巨大ではないんやな。冷却して冷たく保つことについて大きな問題があるんか？

冷却することやな。これは素晴らしい質問で、量子コンピュータを構築するには様々な方法があるんや。キューピットを構築するために活用しようとする異なる物理システムがあるんや。

普通それは、量子力学を環境から保護しながら、同時に俺らがそれを操作できるようにする方法に帰結するんや。例えばGoogleでは超伝導キューピットと呼ばれるものを作ってる。これは基本的に俺らが構築するチップやけど、非常に、非常に低い温度、絶対零度より0.01度上、つまり物理学で可能な最も冷たい温度まで冷却するんや。

だからそれの一部は、量子システムの周りに構築するもの、非常にきれいでノイズレスに保とうとしてるものについて、それをするためにある程度の努力をしなあかんってことや。

最近その写真を見たんやけど、それを冷却するのに必要なメカニクスについて話してて、簡単ではないな。

面白いことや。希釈冷凍機っていうものを使ってこんな冷たい温度にするんや。面白いのは、あんたが持ってる冷蔵庫とあんまり変わらんってことや。ただヘリウムとかヘリウムの特定の同位体とかを使って働かせるんや。

これらのもの、数十年前はこの種の低温物理学研究をしたかったら、ラボでその一つを作らなあかんかった。実際今は、出かけて買うだけでええんや。希釈を売ってくれるベンダーがたくさんあるんや。

量子競争の現状と市場動向

どこで買うんや？

それらを売ってくれる企業のコミュニティがあるんや。

それが次の質問への導入やな。最初から考えて、実際5年前くらいに量子についてドキュメンタリーを作ったと思うんやけど、基本的にNORADが一つ持ってて、中国が一つ持ってて、とにかく開発してた。今はGoogleが先頭に立って出てきたけど、その時はNORAD、中国って感じで、量子競争みたいに位置づけられてた。今は株式市場を見ると、5、6社の量子企業がある。Rigetti、QS、その他いろんな量子企業があって、明らかに初期段階で、あんたらのレベルには全然届いてないけど、NORADと中国だけよりももっと大きなものになってきた。今は会社からラボで自分で作るんじゃなくて冷却システムを買えるようになったし、量子の現状はどうなんや？

今日俺らが持ってる量子コンピュータは、プロトタイプレベルなんや。正直言って、今日誰が持ってるものでも、新しい問題を解決してる有用な量子コンピュータやとは本当に言えへんやろ。でも多くの人が量子コンピューティングを次の大きなテック分野やと理解してるんや。AIの次に量子があるって感じで考えられるかもしれん。

技術について興味深いのは、普通はこういう理論的コンピュータサイエンスの保証は得られへんってことや。全く違う物理学に基づいたコンピュータを作ることができれば、めっちゃ興味深いこれらすべての問題を解決できるやろうって。これが量子コンピューティングについてのことなんや。テーゼは非常に強力やけど、実際に一つを構築するっていう大きな挑戦も伴うんや。それらは非常に繊細で、扱いにくい。比較しなあかん競争相手は古典的スーパーコンピュータや。

人類はこれらのシステムを信じられないほど素晴らしくするために、信じられないほどの時間と努力をエンジニアリングに注いできた。さっき話したメインフレームやパンチカードから、今は本当に小さなシリコンチップで最先端の技術を使って小さく作ってる。それでも解決できない問題があるんや。

だから俺らが乗り越えなあかんオーバーヘッドがあるけど、これらのものがめっちゃ有用になるって示す証拠がたくさんあるし、タイムラインとして5年っていうのがよく言われる。

俺らは次の5年ほどで、量子コンピュータでしか解決できないアプリケーションができると期待してるし、楽観的や。とは言っても、最初の興味深い有用なケースにたどり着いて、時間が経つにつれてもっと多くのものができるようになるっていうスペクトラムがあるやろな。量子コンピュータの能力は拡張されて、うまくいけばアクセスできる普通の技術になって、そうでなければ解決できない問題を解決できるようになるんや。

量子コンピュータによる自己加速の可能性

それが起こったとき、量子は量子を養うって期待してるんか？ムーアの法則みたいな感じで、機能する量子コンピュータを手に入れたら、次の波、その次の波を作るプロセスが速くなるんか？

多分そうやと思う。俺らは量子コンピュータを働かせるために最先端の技術研究をやってるから、たくさんの挑戦があるんや。それらの問題の一部は量子コンピュータの存在によって助けられるかもしれんって想像できるやろ。

それを構築したっていう、今まで全く不可能やった問題を解決したっていうゼロから一への瞬間を迎えた時点で、関心とレベルがさらに高くなると思うんや。それは本当に興味深い。俺らはそれを大事に思ってる。そしたら、それらを改善し、構築し続けることにさらに興味が湧くやろな。

量子とAIの融合への期待と現実

あんたがこれを好きか嫌いかはわからんけど、新しくて刺激的で、量子とAIの結婚でできてることについて、たくさんのことがある。誰も何も知らん。だから、それについてどう思うか、なぜ人々がそれにそんなに魅力を感じるのか？

興味深いのは、俺らはGoogle Quantum AIって呼ばれてて、それはハートムット・ネーベンっていう俺らの創設者からのある意味志向的な名前やったんやけど、量子とAIは二つの別々の技術や。でも互いを補完し合う方法がいくつかあるんや。

一方で、AIは多くのことを解決できるけど、少なくとも今俺らが構築した方法では、根本的に古典的コンピュータの上に構築されてるんや。だからAIが解決できへんくて、量子コンピュータでしかできない問題がある。でも互いに相互作用する方法もあるんや。

Googleではこのアルファフォールドっていうのがあって、タンパク質がどう働いて、どう相互作用するかについて話すことができるんや。それがそんなに上手くいった大きな理由は、人々が何年もかけて苦労して情報を蓄積してきた大きなデータベースがあったからで、AIがそれでトレーニングできたんや。

それはちょっと特殊な状況やな。量子コンピュータがAIを助けることができる一つの方法は、異なる量子力学的問題が何をするかのシミュレーションを実行できることや。それはAIが学習するためのトレーニングデータを提供して、量子が何をするかについてある種の直感を得ることができるんや。

逆もあって、AIが量子コンピュータを構築するのを助けてくれるんや。毎日人々を助けるすべての方法で俺らの研究を助けてくれる。コードを書いたり、会議でメモを取ったり、メールを要約したりとか、そういうことすべてが具体的な利益でもあるんや。確実にな。

量子コンピューティング競争の現在地

Googleが他の組織よりどれくらい先にいるんか？第二段階の質問は、機能するAI、すまん、機能する量子コンピュータについてや。誰が最初にそこに到達するんや？民間か、政府か、中国か、アメリカか、アメリカとGoogleの組み合わせか？誰なんや？

いい質問やな。俺らは特にWillowから、最先端のポジションにいると思ってる。それの証拠として指摘する二つのことは、一つは世界最大のスーパーコンピュータができることをはるかに超えたベンチマーク計算を示したこと、二つ目は量子エラー訂正でこの本当に基本的なタスクを示したことや。

さっき言ったけど、90年代半ばにこれが提案されて、誰も量子エラー訂正のこの基本的な実証を得ることができなかった。閾値以下って呼ばれるものを示すことや。Willowで俺らは基本的に30年ぶりに初めて、エラー訂正が働くのに十分良い物理システムを実際に作れることを示すことができたんや。

D-Waveからの技術的転換

これは専門的な質問かもしれんけど、それについて話してて、記憶でやってるから間違ってたら訂正してくれ。いつも俺が間違ってる時は訂正してくれ。たぶん普通はそうやと思うけど。あんたは以前、D-Waveチップを使ってて、それから自分でチップを作るようになったと思うんや。それは必要やったからやったんか？彼らがあんたが必要としてることについてこれなかったからか？

これはちょっと微妙な点やと思う。俺らは今Googleでゲートモデル、デジタル量子コンピュータって呼ばれるものを構築してるんや。過去には、アニーラーって呼ばれるものを構築してたんや。実際、プロジェクトがハートムットによって創設された時、それはその時利用できる唯一の技術やったんや。それが、これは本当に興味深いし、本当に難しいかもしれん、ハードウェアの取り組みを始めるべきやってことを動機づけたんや。

面白い話は、俺がその時UCSBの大学院生やったんやけど、大学でいくつか本当に有望な結果を得てて、これを本当に全体的なものにできる場所を見つけられるかどうか試してたんや。そしたら、俺のPhDアドバイザーのジョン・マルティニスとGoogleにいたハートムット・ネーベンと一緒にハードウェアプロジェクトを始めるために会うことになったんや。それを通じて、このアニーラーから、より従来的なゲートベースやデジタル量子コンピュータへとピボットしたんや。それは能力について、より理論的保証があって、その意味でちょっと理解されてるんや。

だから、行きたいところに到達するために自分のハードウェアを構築しなあかんかったんやな。

そうや。2008年にこのプロジェクトで働き始めたんやから、ずっと昔に遡るとな。実際、大学で学部生として始めたんやで、ただものをねじで組み立ててたんや。でもそれは素晴らしいことやった。

素晴らしいな。今は人々の集まりがあって、特定の側面に専念してる人々がいて、本当に細かく調整してる。多くの意味で、コンピューティングの進化のように見えるんや。十分昔に遡れば、メインフレームがあって、人々がケーブルを差し込んでる。

多くのレベルで、俺らは今量子コンピュータでそこにいるようなもんや。見たら並行性が見えるし、俺らはその統合と技術の成熟に取り組んでて、それは今後数年で起こるやろな。

デジタル時計から量子コンピュータへの類推

俺の父は数学者で物理学者でコンピュータサイエンティストで、初期の頃に働いてたんや。彼がある時家に帰ってきて、ラボで作ったデジタル時計を持ってたのを覚えてる。「ああ、どれくらいの価値があるかわからんけど、10万ドルくらいかな」みたいに言ってた。最初のデジタル時計の一つやったんや。すごく誇りに思ってた。デジタル時計を愛してた。今は99セントで手に入るやろ？

だから技術の進化について考える時、俺の頭の中では、今俺らは10万ドルのデジタル時計にいるんやって感じや。99セントですべてがデジタル時計になった時、それが俺の考えでは、量子コンピューティングがユビキタスになるだけでなく、今考えることすらできないものを超えるようになる時なんや。

あんたの考え方に同意する。面白いのは、時々俺らが批判を受けることがあるからや。また、このベンチマーク計算をやったやろって。これは無駄な計算やって言われて、いつ有用なことをするんやって。でも、ちょっと視点を持てよって感じや。それができる前は、誰かがコミュニティの人々のところに歩いて行って、「量子コンピュータを構築するのにこんな時間をかけてるけど、長い間アイデアとして存在してるのに、古典的コンピュータより良いことが文字通り何かできるんか？」って言えたんや。で、「いや」って答えてた。

「じゃあどこにいるんや？」それでこれができるようになって、人々は「でも有用じゃないし面白くない」って言う。それを実証したら、「ちょっと面白いけど、収益を生む問題を解決してない」って言われる。「収益を生む問題を解決してる今、年々の成長はどうなんや？」その通りや。

資本と忍耐：量子実現への課題

あんたが俺らはラボでただの子供でものをねじで組み立ててたって言った時からそれを受け取ったんやけど、ある時点でこれらのものを現実にするには大きな資本の流入が必要なんや。大学のラボではできへん。

それは大きなことや。興味深いのは、ある意味、俺自身やコミュニティの多くの人々は、技術的には確実にこれらを作ることができるって確信してるってことや。

面白いのは、数十年前に量子コンピュータを作ってる人と話したら、「あれは難しそうやな、あんなもの絶対に働かへんやろ、それらを構築するのが実際不可能やって示す新しい物理学を発見するやろ」って言ってたやろうってことや。今人々はそれを「間違いなくこれらを構築できる、いつ起こるんや？」って理解してる。多くの意味で、最大のリスクは人類がこの技術をハンプを越えさせる忍耐を持って、その価値を実証できるかやな。また、これらのものが本当に有用になるって理解する理論的理由がたくさんあるからや。

Willowチップと多元宇宙論争

間違ってたら訂正してくれやけど、Willowチップはたくさんの騒音を立てた。科学コミュニティでは騒音は必ずしも良いことじゃないのはわかってるけど、騒音を立てたんや。俺がよりあんたより知ってることはないけど、複数の宇宙、タイムライン、多元宇宙などのノックオン効果があったんや。それに対する反応があって、たくさんの人が指を指して「ああ、はい、いや、はい、いや」って言ってた。

ちなみに、俺はそれが大好きや。何が起こってるかわからんけど、すごいからな。人々の心を開いて、これはマーベル映画じゃない、これは最先端技術やってことを気づかせたんやと思う。だから何が起こったか、騒音は何についてかちょっと説明してくれ。

量子力学について本質的に興味深いことがあって、それは存在してきた期間中、コミュニティで続いてるんや。俺らが持ってる方程式があって、世界が何をするかを予測するんや。さっき言ったけど、それらは極めて正確やけど、これらの方程式を解釈する異なる方法があって、興味深いのは、どの解釈が正しい解釈かを言うテスト可能な仮説を持ってないってことなんや。

一つの解釈はコペンハーゲン解釈って呼ばれて、普通学校で教えられるものや。もう一つは多世界解釈って呼ばれて、これが複数宇宙のアイデアが出てくるところなんや。問題は、どちらが正しくてどちらが間違ってるかを言う方法がないってことなんや。

量子コンピュータがそれを一度で解決するんか、それとも俺らはわかってるんか？

それはめっちゃ興味深い最先端の質問やけど、実際、仮説を組み立てる方法を知らんのや。俺は実験主義者で、ラボで物事をやって、物理的証拠を得ようとしてるんや。正直言って、これらの解釈の間にテスト可能な仮説がないから、夜中に起きて考え込むことはあんまりないんや。でも人によってはそうで、それに哲学的含意があったり、興味深い問題やと思うかもしれん。

いつかそれらの違いを見分ける方法を実際に持つかもしれんけど、今のところどちらが正しくてどちらが間違ってるかを決定的に言えない興味深い曖昧さがあるんや。

量子が物理学に与える影響

これは長くなるけど、量子、あるいはエラー訂正量子コンピュータの到来が、物理学や少なくとも量子力学に、今物理学が経験してるのと同じ効果を与えてるかどうか知りたいんや。例えば、最近惑星を見てて、「ちょっと待て、数学が間違ってる」って言ってるやろ。何の数学や？物理学や。重力が多すぎる。だから数学をやり直さなあかん。でも見えへんし感じられへん。でもそこにあるはずや。ダークマターがあるはずやし、ダークエネルギーがあるはずやし、WIMPs（弱相互作用大質量粒子）があるはずや。

実際何かわからん。略語は知ってるけど、WIMPsって言っとこ。第5の元素を見つけようとしてる。これらすべてのこと。だから、これは変わってる。数学が、与えられたものが変わってるんや。

それが量子で起こってるんか？ダークエネルギーのことが量子に影響するんか？その分野のビジネスはどうなってるんや？

それについてよく考えるし、量子コンピュータを構築することが多くの方法で物理学の境界を押し広げてるって思うんや。

例えば、技術的にはスーパーコンピュータでもできるけど、まだそれを超えてない物理学問題を量子コンピュータで研究してる論文がいくつかあるんや。でも俺らがこの開発をやってるから、その初期の兆候を見始めてるんや。だから俺らはこれらの小さな発見を見つけて、それについて論文を出してる。俺らはそれをdiscoverinosって呼んでるんや。

discoverinosや。これらは量子コンピュータの使用を通じて偶然発見したもののようなものなんや。物理学のその特定の構成やそのシステムのその限界で、実際にそれが起こることを知らなかったっていう正当な発見があったんや。

割り込んですまんけど、あんたはこれらのコンピュータは基本的に物理学ラボやって言ったな。

正確にそうや。これまで誰も、これほど大きくて強力な制御可能な量子システムを持つことができなかったし、すぐに俺らは古典的スーパーコンピュータが予測できる様々な限界をはるかに超えるやろな。これらの問題の一部に対処できる唯一の方法は量子コンピュータの使用を通じてなんや。

だから物理学の境界を押し広げるだけでなく、同時にとても実用的な問題も解決しようとしてるんや。また、薬物発見やAI、最適化など他のことについても言ったけど、これは本当に完全に、Googleがやってた時のことを覚えてるけど、ゲノムのマッピングが大きな話題で、すごく多くの計算能力を占有してたんや。今は明らかにそれができるし、でも遺伝学やゲノムの再マッピングやこれらの様々なことのようなものは、古典的コンピュータより良いか悪いかどっちなんや？

特定の問題があるのはわかってる。たぶん別の例を挙げよう。肥料は実際、人類がエネルギーの大きな量を費やしてるものなんや。肥料を作って作物を育てようってことに世界の努力の数パーセントが向けられてる。俺らはハーバー・ボッシュ法って呼ばれるものを使ってて、これはかなり前に発明されて、高温高圧の非常に産業的で力ずくなプロセスなんや。

俺らが前にやってたことと比べれば最先端に見えるけどな。実際、太平洋に船を送って、肥料を得るために島から鳥の糞、グアノを削り取ったりしてたんや。でも面白いのは、農業が好きな人と話すと、やることの一つが輪作やってことなんや。土壌に住んでる細菌がいて、窒素固定って呼ばれる肥料を作る問題を、標準的な圧力で、大きな派手な装置なしに、そこに座ってやってくれるんや。でも俺らはそれがどう働くかわからんのや。でも量子コンピュータがあったら、「実際にあんたは何の化学プロセスを使ってそれをやってるんや？それを活用してハーバー・ボッシュ法を置き換えて、それを時代遅れに見せて、根本的に全く異なるもっと良いものを手に入れることができるか？」って言えるんや。

だから、量子力学的に正確に何が起こってるかの暗号を解読できれば、根本的に全く新しい技術を手に入れることができるもう一つの例なんや。

がん治療への応用可能性

でも大きなやつはどうや？みんながいつも言うがんの治療法や。

つまり、潜在的に、量子コンピュータは薬物発見に本当に役立つって話したしな。化学を理解する他の場所もある。だから俺は量子コンピュータががんを治すって言うような人間じゃない。誇張しすぎやと思うからや。でも俺らが役に立つと思う正当なことはいくつか指摘できる。

いや、化学についてやねん。がんは興味深いのは、あんたの体ががんを治すことができるってことや。すぐに洗い流してくれる。でも化学的に隠れるから、そこにあるのが見えへんのや。病気を注射することでそれを発見したんや。すると病気ががんの隠れ蓑を剥がして、それを叩きのめすんや。

だから、それを量子コンピュータに入力できたら、化学プロセスを入力して、それを速めるみたいな感じやと思ってたんや。

つまり、俺らはこれらのものが実際にどう働くかについて、より深い理解を与えてくれる本当に有能なツールをもう一つ持つことになるやろな。それは本当に有益やろな。

推定はこうやからな。俺らはこれらのスーパーコンピュータ、量子コンピュータ、すごいコンピュータを思いつく。あんたもそれを持ち出したけど、それらは何をするんや？みんながアルツハイマーやがんや何かに触れたことがあるから、今日では克服不可能に見える問題に取り組めるかってことなんや。

続けるけど、マイクロに戻るで。ここに一つある。Googleが今日やってる量子実験は、俺らの宇宙の本質と根本的な物理学について新しいことを教えてくれてるんか？

さっき話したことに戻るけど、俺らが実際にある種の新しい物理学問題を見て、量子コンピュータを使ってこれを研究しようって言った実験の集まりがあるんや。そのプロセスで正当な科学的発見をいくつかしてきた。

さっき少し触れたけど、量子力学は多くの人が奇妙や変やと見てるし、理解してる。そして、ある意味で量子力学の最も厳しいテストの一つは、本当に大きな量子コンピュータを構築することやろな。俺らは量子力学をこの領域に本当に外挿して、これらすべての新しくて新奇な方法で制御し操作できるって言ってるからや。それは本当に量子力学の最も厳しいテストの一つとしてフレームできるやろな。

証明みたいなもんやな。

そうや。俺らはそれを全く新しい限界に押し込んで、本当に俺らが望む通りに振る舞うかって言ってるからな。今までのところ、驚くような方法でそうするっていう証拠がたくさんあるんや。

例えば、この量子超越性実験、古典を超えた実験に戻ろう。300キューピットシステムがあったら、宇宙の原子より多い数を保存し処理できるって話があったやろ。狂気やな。2019年に俺らが最初にこれをやった時には50キューピットシステムがあって、2の50乗の数を同時に保存し操作してたんや。そんなものが働くなんて絶対にありえない、複雑すぎる、量子力学が崩壊するか何か狂ったことが起こるって懐疑的な論文まで人々が出してたんや。で、俺らがこれを動かしたら、期待する通りに正確に振る舞ったんや。信じられないことやった。

今は80を超えて、100を超えてて、人々は最近数百のキューピットで作業してるんや。それについて本当に興味深いことは、2019年にこの実験を動かした時、自然に起こることは何が起こるかを予測できるってことや。でもある時点で、もはや何が起こるかを予測できない閾値を越える。予測するための古典的コンピュータがないからな。だから検証不可能な領域にいるんや。

その時俺らはこれらすべての数字を出して、「これが俺らの検証不可能な数字すべてや。もしより良い古典的コンピュータを手に入れたり、より良いアルゴリズムを思いついたりしたら、それをチェックできると思う」って言ったんや。

2019年のSycamoreと俺らの新しいチップWillowの間に、人々は実際にそれをやったんや。より良い古典的方法を思いついて、最先端を押し進めて、俺らが出した数字が正当やってことをシミュレートできたんや。そしてもちろん今俺らは、はるかに、はるかに、はるかに遠い新しい数字のセットを持ってるんや。

マイルストーン3への道のり

これがベンチマーク3なんか？

これは俺らがマイルストーン1と呼ぶもののやり直しのようなタスクなんや。今俺らが取り組んでるのは、大規模な有用量子コンピュータを作るためのロードマップに向けたマイルストーン3と呼んでるものや。俺らの次のマイルストーンは、非常に良いエラー訂正された論理キューピットと呼ばれるものを構築することなんや。M3やな。これはスケーラブルなエラー訂正量子コンピュータの非常に基本的な部分なんや。

これは何かを解決するために非常に大きくて有能にするための重要な技術や。それのETAはいつや？もうすぐ、次の数年で？

そうやな。そんなに遠くない。

これはテイラー・ウィルソンからの良い質問や。量子コンピューティングが解決する最初の実世界の問題は何や？

化学や物理学のようなもので良いチャンスがあると思う。それらが量子コンピュータの自然な能力とよく合ってるからや。だから、おそらく最初に使われ始める時には、古典的スーパーコンピュータでできることの境界線上で使われるやろな。だから境界の真ん中あたりで、量子力学や化学のような非常に明確なケースの問題を解決してるやろな。

Qデイの現実と対策

Qデイって何や？マクロから微細なことまで行って、また戻ってきた。マクロから微細に行って、今また笑ってる。それは良い反応やな。Qデイや。

あんたが教えてくれ。

Qデイを正しく理解してるとしたら、量子が、すべてのものがマルクス主義に帰結するように、共産主義の統合は資本主義の統合と驚くほど似てるんやけど、とにかくAIの統合は、間違ってたら訂正してくれやけど、AIまたは機械によってなされるすべての人間の努力や。Qデイは、理論的に暗号化がなくなって、古典的コンピュータのすべての問題を解決できる機能する量子コンピュータを持つ時やろな。だから、ターミネーター映画のような理論的な審判の日のようなもんや。

90年代にピーター・ショアが発見した量子コンピュータができる最初のアプリケーションの一つは暗号化なんや。これはしばらく知られてることで、この時点で30年ほどになる。

だから世界中で起こってることの一つは、人々がポスト量子暗号プロトコルに移行することで量子コンピュータに備えてるってことや。プレって俺は国防の人と話してたんやけど、人々がハッキングできないように、まだアナログのミサイル技術を保持してるって言ってた。文字通りスイッチやんな。そういうことも働くやろな。

基本的に大きな推進があったんや。量子コンピュータが来る、すべての暗号プロトコルがそれらの準備ができてることを確実にしたいって。例えば俺らはNIST、政府組織をサポートして、これらのポスト量子暗号プロトコルを定義するのを助けてる。最先端がどこにあるかをみんなが知ってるように論文を発表してきた。

注目すべき重要なことは、量子はオープンテクノロジーやってことやな？引用符付きで、人々がそれを共有してるってことやな。

そうや。結果を共有してる大きな科学コミュニティがある。例えば企業が保護するIPもあるし、政府が輸出規制とかのようなものを持ってる。だから彼らが注意を払ってる技術や。でもそれをすべて共有してない闇の技術のようなものじゃないとは思う。確実にそれに取り組んでてすべてを共有してない人々もいると思うけど、大部分は業界のリーダーたちが俺らがどこにいるか、どんな能力があるかを見てる。

様々な企業や組織がそれをやってる。だからQデイは、あんたがY2Kのように例えた、何でもないバーガーのようなもんやな。

何でもないバーガーからはちょっと引き下がるけど、暗号と量子コンピュータで何が起こるかもしれんって俺に質問してることが、この問題についての良い認識があることを示してるって意味でや。数十年間それを知ってきたし、それに備えるための進行中の作業がたくさんある。

Y2Kは良いアナロジーや。しばらくの間、Y2Kはこのことになるやろうって知ってた。コンピュータが日付を保存する方法が1999年から2000年に行く時に混乱するやろうって。世界はそれの準備をするための脚力を入れた。Y2Kが起こった時、「ああ、大丈夫やった」ってなった。

ポスト量子暗号プロトコルに移行するその努力を入れる限り、続けることができるはずや。

技術の危険性と倫理的配慮

心配は、量子をやってて、過去を見たら例えばCRISPRがあって、みんなが「もちろん悪いことには使わない」って言って、それから人々がそれをするってことや。「使うつもりや。使うことを恥じない」って感じで、赤ちゃんを変えたり、神を演じたりするCRISPRのことで、みんなが怖がってることをやる。

だから恐れは、暗号の人々がすべてのビットコインがゼロの価値になったり、ブロックチェーンが無用になったりするだけでなく、セキュリティがあるってことや。あんたは、それが来ることを知ってるから、ポスト量子暗号化をやってるって言ってる。

その通りや。まず最初に俺が言いたいのは、Googleでは例えば、今話題になってる技術の例として俺らが真剣に受け取ってるAI原則があるってことや。量子では、俺らはその技術の開発についてどう考えるかを知らせるためにそれを見てるんや。

まだかなり初期の段階やけど、それは確実に俺らの心にある。俺らはそれを真剣に受け取ってる。もちろん、新しい技術の開発では、そこに能力があって、人々がそれをどう使うかを技術が根本的に強制することはできないのは事実や。

それはただの能力やし、誤用を可能な限り防ぐためのガードレールを設定するのが世界での俺らの役割なんや。Googleでは、これらのAI原則は例えば、量子について先を見据えて、それにどう対処するかをモデル化する方法として俺らが見てるもんなんや。

カナダ人が有名に原子科学技術や核技術に恋をして、原子炉を通じてインドやパキスタンのような国に自由エネルギーを与えて、悪いことは何もするなって言ったと思うんや。今は国境線沿いで互いを憎む二つの国があって、DMZの他に最も守られた線の一つで、互いに向けられたたくさんの核がある。それは恐ろしいことや。

この技術は俺らが考えもしなかった方法で使用されることがあるからな。これが最後の質問につながる。量子が、俺らが量子の10万ドルの時計時代にいる時、量子が99セントの腕時計時代になる時、たくさんの、みんなじゃないけど、たくさんの量子コンピュータがあるやろな。

その時何が起こるんや？

そんなに先のことを考えるのは興味深いけど、多くの方法で挑戦的でもあるな。

だからあんたと話してるんや。

50年代や60年代にこれらのメインフレームの一つを組み立ててるようなことを想像できるか？携帯電話やソーシャルメディアや今日持ってる現在のAIのようなものは絶対に想像できへんやろな。

IBMの誰かからの有名な引用があると思うけど、世界は5台のコンピュータくらいの食欲があると思うって言ったらしい。それがこれらのものを予測するのがどれほど難しいかを明らかに示してるんや。

人々が自分の量子コンピュータを持つようになると思うかとか、消費者がそれとどう相互作用するかとか質問を受けるけど、今のところそれが真実になる理由は本当にないんや。でも同時に、従来のコンピューティング技術の進化を見ると、それが完全に可能性から外れてるって言うのはちょっとナイーブやと思う。今日俺らが認識してる能力とユースケースから想像するのは難しいだけや。

最後の質問を探してる。それはかなり良かったと思う。だからそこで終わると思う。他にもあるけど、全部カバーしたと思う。あんたは狂人やし、それは素晴らしかった。だから、さよならとは言わん。量子コンピューティングで大きなことが起こったら、戻ってきて何の意味なのか教えてほしいからや。

ジュリアン・ケリー、男であり機械である人、来てくれてありがとう。世界で最も説明するのが難しいことの一つを説明してくれて、あんたは素晴らしい仕事をした。本当にありがとう。

ありがとう。とても楽しかった。本当に感謝してる。ありがとう。良かった。素晴らしかった。