“Faltan unos años para crear ordenadores cuánticos que funcionen bien”
Hablamos en exclusiva con el CEO de Google, Sundar Pichai, sobre cómo la compañía ha logrado la supremacía cuántica, un hito que a su juicio supone el comienzo de un gran avance en el campo. Combinada con la IA, el líder tecnológico está convencido de que la computación cuántica impulsará avances para resolver desafíos como el cambio climático.
Google para ‘MIT Technology Review’
En un artículo publicado esta semana en Nature y en una publicación del blog de la compañía, los investigadores de Google afirman haber alcanzado por primera vez la “supremacía cuántica”. Su ordenador cuántico de 53 cúbits, Sycamore, tardó 200 segundos en realizar un cálculo que, según Google, al superordenador más rápido del mundo le llevaría 10.000 años (cabe recordar que un borrador del documento se filtró online el mes pasado).
Ese cálculo no tiene casi ningún uso práctico, ya que tan solo genera una cadena de números aleatorios, pero se eligió solo para mostrar que Sycamore puede funcionar de la forma en que debería hacerlo un ordenador cuántico. En realidad, aún falta mucho para tener máquinas cuánticas útiles, ya que los obstáculos técnicos para desarrollarlas son enormes. Incluso cuando aparezcan, probablemente superarán a los ordenadores convencionales solo en ciertas tareas ( ver Qué ha logrado realmente Google con su supremacía cuántica y qué no).
De todos modos, se trata de un gran hito: el CEO de Google, Sundar Pichai, lo compara con el primer vuelo de 12 segundos de los hermanos Wright. Hablé con él para entender por qué Google ha mantenido durante 13 años este proyecto que podría tardar otra década o más en dar resultados.
La entrevista ha sido resumida y editada para contribuir a su claridad. Además, fue realizada antes de que IBM publicara un estudio en el que se cuestionaba la afirmación de supremacía cuántica de Google.
Su ordenador cuántico ha realizado una tarea muy concreta y específica. ¿Qué hará falta para lograr una demostración más profunda de la supremacía cuántica?
Habría que construir un ordenador cuántico resistente a errores con más cúbits para poder generalizar más, utilizarlo en periodos de tiempo más largos y por tanto ejecutar algoritmos más complejos. Pero ya sabe que un gran avance en cualquier campo empieza por algo. Tomo prestada una analogía: los hermanos Wright. Su primer avión voló solo durante 12 segundos y no había una aplicación práctica de su logro, pero demostró la posibilidad de que un avión pudiera volar.
Varias empresas tienen ordenadores cuánticos. IBM, por ejemplo, tiene algunos disponibles online y los internautas pueden utilizarlos en la nube. ¿Por qué sus máquinas no pueden hacer lo que Google sí ha hecho?
Lo primero que quiero comentar es por qué el equipo de Google ha podido hacerlo. Requiere mucha ingeniería de sistemas y la capacidad de trabajar en todas las capas de la pila [stack en inglés]. Esto es lo más complicado desde el punto de vista de la ingeniería de sistemas. Se empieza con una placa y hay un equipo que está literalmente grabando las puertas y después [trabaja en] las capas hasta poder usar la inteligencia artificial [IA] para simular y comprender el mejor resultado.
La última frase del estudio afirma: “Estamos solo a un algoritmo creativo de las valiosas aplicaciones de un futuro próximo”. ¿Alguna idea de cuáles podrían ser esas aplicaciones?
El verdadero entusiasmo sobre lo cuántico se debe a que el universo funciona básicamente de manera cuántica, por lo que se podrá comprender mejor la naturaleza. Estamos en los primeros días, pero donde la mecánica cuántica destaca es en la capacidad de simular moléculas y procesos moleculares. Creo que es donde será más fuerte. El desarrollo de fármacos es un gran ejemplo. O el de fertilizantes: el proceso Haber [ver Nota 1] produce el 2 % de las [emisiones de] carbono en el mundo. En la naturaleza, el mismo proceso se lleva a cabo de manera más eficiente.
Nota 1: El proceso Haber-Bosch, que produce amoníaco para fertilizar combinando nitrógeno del aire con hidrógeno del gas natural y vapor genera aproximadamente el 1,44 % de las emisiones globales de dióxido de carbono y un poco más del 1 % de las emisiones totales de gases de efecto invernadero.
Entonces, ¿cuándo cree que podrán llevarse a cabo aplicaciones como la mejora del proceso de Haber?
Creo que en una década. Todavía nos faltan unos años para escalar y crear ordenadores cuánticos que funcionen lo suficientemente bien. Otras posibles aplicaciones [podrían incluir] el diseño de mejores baterías. De todos modos, ahí se lidia con la química. Tratar de entender eso mejor es algo por lo que yo apostaría.
Incluso las personas interesadas en ellos creen que los ordenadores cuánticos podrían ser como la fusión nuclear: estarán a la vuelta de la esquina durante los próximos 50 años. Parece casi un proyecto de investigación esotérico. ¿Por qué el CEO de Google está tan entusiasmado con esto?
Google no estaría aquí hoy si no fuera por la evolución que hemos visto en la informática a lo largo de los años. La Ley de Moore nos ha permitido ampliar nuestra capacidad computacional para atender a miles de millones de usuarios en muchos productos a gran escala. Por ello, en el fondo, nos vemos como una empresa de informática real. Dependiendo de cómo pienses en ella, la Ley de Moore se encuentra al final de su ciclo. La computación cuántica es uno de los muchos componentes por los que continuaremos progresando en informática.
La otra razón por la que estamos entusiasmados está en el ejemplo de una molécula simple. La cafeína tiene 243 estados aproximadamente [en realidad 10 48 —ver Nota 2]. Sabemos que hoy en día ni siquiera podemos entender la estructura básica de las moléculas con la informática clásica. Así que cuando estudio el cambio climático o los medicamentos, es ahí donde estoy seguro de que algún día la computación cuántica impulsará el progreso.
Nota 2: La cafeína, con 24 átomos, puede existir en 10 48 estados cuánticos distintos, es decir, configuraciones de esos átomos. Eso significa que para que un ordenador convencional represente perfectamente la cafeína, requeriría 10 48 bits, es decir, cerca del número de átomos en toda la Tierra (10 49 o 10 50). Un chip de memoria de 1 gigabyte tiene aproximadamente 1010 bits.
En 2012, un perfil suyo publicado en Fast Company afirmaba que usted tuvo una sensación de “premonición” cuando vio a una IA aprendiendo a identificar imágenes de gatos por sí misma. [“Esto irá a más y tal vez revelará cómo funciona el universo”, dice la cita de Pichai. “Esto será el trabajo más importante de la humanidad”.] ¿La computación cuántica le parece igual de importante?
Absolutamente. Poder estar en el laboratorio y manipular físicamente el cúbit y ponerlo en un estado de superposición fue un momento igualmente significativo para mí porque, como comenté antes, es la forma en la que funciona la naturaleza. Abre una serie completamente nueva de posibilidades que no existían hasta hoy.
Podría pasar mucho tiempo hasta llegar a los sistemas cuánticos capaces de hacer algo serio. ¿Cómo gestiona la paciencia en una empresa que está acostumbrada a un progreso muy rápido?
Estaba yo con Hartmut [Neven], que lidera el equipo cuántico junto con el científico jefe de hardware John Martinis y mencioné que había abandonado mi doctorado en ciencia de materiales y que la gente a mi alrededor estaba trabajando en superconductores de alta temperatura. Esto fue hace 26 años, y yo estaba en ese laboratorio pensando: “Caramba, hará falta mucha paciencia para lograr eso”. Y sentí que yo no tenía ese tipo de paciencia. Tengo un profundo respeto por las personas del equipo que han permanecido en este viaje durante tanto tiempo. Pero casi todos los avances fundamentales funcionan de esa manera y se necesita ese tipo de visión a largo plazo para lograrlos.
La razón por la que estoy entusiasmado con un hito como este es que, aunque las cosas llevan mucho tiempo, son estos logros los que impulsan el progreso en el campo. Cuando Deep Blue venció a Garry Kasparov, era 1997. Un salto hacia delante fue cuando AlphaGo venció [Lee Sedol en 2016]. Uno puede compararlo y decir: “Es mucho tiempo”. Pero cada hito recompensa a las personas que trabajan en ello y atrae a una generación completamente nueva al campo. Así es como progresa la humanidad.
Y en cuanto a la ingeniería de sistemas, estamos impulsando muchas capas. Así que estamos fomentando un avance que se utilizará de muchas maneras diferentes. Por ejemplo, la construcción de nuestros propios centros de datos es lo que nos permitió crear TPU [unidades de procesamiento tensorial por sus siglas en inglés, chips específicos para la biblioteca de aprendizaje profundo de Google, TensorFlow], haciendo que nuestros algoritmos sean más rápidos. Así que es un ciclo virtuoso. Una de las mejores cosas de trabajar con moonshot [lanzamiento a la Luna literalmente, es decir, ideas innovadoras, pero difíciles de ejecutar], es que incluso los errores que ocurren en el camino valen para algo e incluso las metas intermedias tienen otras aplicaciones. Así que sí, tiene razón, tenemos que ser pacientes. Pero se disfruta mucho y de verdad en el camino.
¿Cuánto están invirtiendo en computación cuántica en este momento?
Es un equipo relativamente pequeño. Pero se ha construido sobre todas las inversiones que hemos realizado durante muchos años en varios niveles de Google. Se basa en los años de investigación de la compañía y en el trabajo aplicado que hemos realizado además de ellas.
¿Puede decirnos algo sobre la diferencia de enfoques entre Google e IBM? Por un lado, IBM tiene un grupo de máquinas cuánticas que pone en la nube para que las personas las programen, mientras que Google tiene un proyecto de investigación interno [ver nota 3].
Nota 3: IBM sobre la supremacía cuántica. El 21 de octubre, los investigadores de IBM publicaron un artículo en el que cuestionaban la afirmación de Google de que había alcanzado la supremacía cuántica. Argumentaron que, usando una forma modificada de la técnica de Google, debería ser posible simular el cálculo de Sycamore en un sistema convencional en solo dos días y medio en lugar de en los 10.000 años que señala el estudio. Un portavoz de Google responde: “Apreciamos las propuestas para avanzar en las técnicas de simulación, aunque es crucial probarlas en un superordenador real, tal y como lo hemos hecho nosotros”. También señalaron que, dado que la complejidad de los ordenadores cuánticos aumenta exponencialmente, añadir solo unos pocos cúbits más pondría la tarea definitivamente fuera de los límites de una máquina convencional.
Es genial que IBM lo ofrezca como una instalación en la nube y que atraiga a otros desarrolladores. Creo que nosotros, como equipo, nos hemos centrado en demostrarnos a nosotros mismos y a la comunidad que es posible lograr este importante hito de la supremacía cuántica.
IBM también opina que el término “supremacía cuántica” es engañoso, porque implica que los ordenadores cuánticos con el tiempo harán todo mejor que los ordenadores convencionales, cuando en realidad probablemente siempre tendrán que trabajar juntos en diferentes partes de un problema. Acusan a Google de estar exagerando.
Mi respuesta sería: es un término técnico utilizado en el campo. Las personas en nuestra comunidad entienden exactamente lo que significa ese hito.
Pero la disensión es que la gente puede verlo como una señal de que los ordenadores cuánticos han vencido a los convencionales.
No es diferente de cuando todos celebramos la IA. Hay personas que la confunden con la inteligencia artificial general. Por eso creo que es importante hacerlo público. Es importante que las personas que explican todo esto ayuden a la sociedad a comprender en qué punto estamos, que aún es pronto y que siempre aplicaremos la informática convencional a la mayoría de los problemas en el mundo. Eso seguirá siendo así en el futuro.
La IA genera bastante negocio para Google en muchos niveles, ya que está en sus servicios como Traductor y Búsqueda. Google proporciona herramientas de inteligencia artificial a la gente a través de su nube. Proporciona el marco de IA, TensorFlow, que permite a los usuarios crear sus propias herramientas. Y proporciona chips especializados [los TPU mencionados anteriormente] que la gente puede usar para ejecutar sus herramientas. ¿Cree que la computación cuántica estará tan generalizada para Google en algún momento?
Por supuesto. Y si miramos hacia atrás, veremos que hemos invertido en IA y hemos desarrollado la IA antes de saber que funcionaría para nosotros en todos esos niveles.
En todas las aplicaciones prácticas mencionadas, no utilizamos la tecnología de IA solo para nosotros: se la ofrecemos a los usuarios de todo el mundo. Nos preocupamos por democratizar el acceso a la IA. Lo mismo podría aplicarse a la computación cuántica, también.
¿Qué cree que podría significar la computación cuántica para la IA en sí misma? ¿Podría ayudarnos a explotar la inteligencia artificial general, por ejemplo, si se combina la computación cuántica y la IA?
Creo que sería una simbiosis muy potente. Ambos campos están en sus fases tempranas. Hay un trabajo impresionante en IA en la construcción de modelos más grandes, modelos más generalizables y el tipo de recursos informáticos necesarios para llegar hasta allí. Creo que la IA puede acelerar la computación cuántica y la computación cuántica puede acelerar la IA. Y combinadas, creo que es lo que necesitaríamos más adelante para resolver algunos de los problemas más difíciles que enfrentamos, como el cambio climático.
Usted acaba de mencionar la democratización de la tecnología. Google se ha topado con algunas controversias éticas en torno a la IA: quién debería tener acceso a estas herramientas y cómo deberían usarse. ¿Qué ha aprendido gestionando esos problemas y cómo ha influido eso en su postura sobre la tecnología cuántica, que está en una fase más temprana en su desarrollo?
Publicar e interactuar con la comunidad académica en estas etapas es muy importante. Trabajamos duro en ese sentido. Hemos publicado nuestros principios completos de IA. Por ejemplo, sobre el sesgo de IA, creo que hemos publicado más de 75 trabajos de investigación en los últimos años. Así que hemos regulado nuestros principios éticos y nos comprometemos a ellos de manera proactiva.
Creo que hay áreas donde la regulación puede tener sentido. Queremos participar de manera constructiva y ayudar a conseguir las regulaciones adecuadas. Finalmente, hay un proceso de compromiso externo y de recepción de reacciones. Estas son tecnologías que afectarán a la sociedad. No hay una sola compañía que pueda saber qué es lo correcto. No existe una bala de plata, pero estamos en un punto bastante temprano y debemos comprometernos en los próximos 10 años a trabajar juntos en esto.
¿No es un poco contradictorio, por un lado, decir que no desarrollará IA para ciertos propósitos [según los principios de IA] y, por otro, crear una plataforma que permita a las personas usar la IA para cualquier propósito?
La seguridad de la IA es uno de nuestros principios éticos más importantes. Queremos construir y probar sistemas para la seguridad. Eso es inherente a nuestro desarrollo. Si le preocupa que los sistemas cuánticos acaben con la criptografía con el tiempo, habrá que desarrollar mejores tecnologías de cifrado cuántico. Cuando creamos el buscador, tuvimos que resolver el problema de spam.
Lo que está en juego es claramente mayor con estas tecnologías, pero parte de ello está en el enfoque técnico que adoptamos y otra parte en la gobernanza global y los acuerdos éticos más adelante. Necesitaremos llegar a los marcos globales que den como resultado las reacciones que queremos. Estamos comprometidos a hacer lo que podamos para ayudar a desarrollar [la tecnología], no solo de manera responsable, sino también a usarla para salvaguardar la seguridad, la democracia, etc. Y lo haríamos conjuntamente con las instituciones.
¿Hay alguna otra tecnología que también le entusiasme en este momento?
Para mí, personalmente, las formas radicalmente mejores de generar energía renovable limpia tienen mucho potencial. Pero me encantan las combinaciones de todo esto y cómo lo aplicamos en la práctica. En la atención médica, creo que estamos a punto de lograr avances profundos en la próxima década. Pero también diría que la IA en sí misma (la próxima generación de avances en IA, los nuevos algoritmos, los mejores modelos generalizables, la transferencia de aprendizaje, etc.) es igualmente emocionante para mí.
