OpenAI và MIT thông báo AI đã thành công trong việc kiểm soát máy tính lượng tử

Vừa mới đây, OpenAI hợp tác với MIT công bố tin tức gây chấn động: AI đã thành công trong việc接管 máy tính lượng tử!

Trong một báo cáo chung có tên “Nghiên cứu trường hợp: Hiệu chuẩn tác nhân cho qubit siêu dẫn”, các nhà nghiên cứu từ Nhóm Hệ thống Kỹ thuật Lượng tử (EQuS) của MIT đã xác nhận: dưới sự điều khiển của GPT-5.6 Sol và Codex, các tác nhân AI đã có thể tự động vận hành các thí nghiệm tính toán lượng tử từ đầu đến cuối!

Nói cách khác, GPT-5.6 Sol có thể tự thực hiện các thí nghiệm vật lý.

Trong quá trình này, AI đã thực hiện tự động vận hành thí nghiệm tính toán lượng tử, phân tích kết quả và hiệu chuẩn qubit.

Từ việc giải phóng xung vi ba thông qua phần cứng phòng thí nghiệm, đến việc đọc và xử lý lượng dữ liệu phức tạp khổng lồ, rồi điều chỉnh động kế hoạch thí nghiệm tiếp theo dựa trên kết quả, AI đã thực hiện trực ca 7×24 giờ.

Mặc dù các nhà vật lý học vẫn chưa phải lo mất việc trong thời gian ngắn, nhưng quy tắc của trò chơi nghiên cứu khoa học đã bị thay đổi hoàn toàn tại thời điểm này.

AI cho Khoa học đã tiến từ “hỗ trợ dữ liệu” lên “tự động hóa nghiên cứu khoa học”.

Mô hình lớn đóng vai trò là bộ não khoa học, trực tiếp điều phối thiết bị thí nghiệm, hoàn toàn phá vỡ giới hạn hiệu suất của vật lý cơ bản.

Trong tương lai, rào cản cốt lõi của khoa học tiên tiến sẽ là “Siêu AI + phòng thí nghiệm không người lái”, và trong lĩnh vực khoa học cứng, AI chính thức bắt đầu được ứng dụng thực tế!

Điều này đánh dấu sự ứng dụng thực tế của AI trong lĩnh vực khoa học chuyên sâu.

Trong thực tế, việc chế tạo và kiểm soát một máy tính lượng tử là một việc cực kỳ khó khăn.

Tại Nhóm Hệ thống Lượng tử thuộc MIT, nghiên cứu sinh tiến sĩ Beatriz Yankelevich đã tích hợp GPT-5.6 Sol vào khung tác nhân tự chủ Codex và thực hiện một hành động táo bạo: kết nối trực tiếp API của AI với hệ thống điều khiển phần cứng trong phòng thí nghiệm!

Sau vài tháng lặp lại, các nhà nghiên cứu đã cung cấp cho AI "bối cảnh thí nghiệm" — nạp toàn bộ chi tiết thiết bị thí nghiệm, bản vẽ thiết kế chip, các kỹ năng đo lường cụ thể (bao gồm mã mẫu, các nguyên nhân phổ biến gây thất bại trong vật lý, ví dụ về biểu đồ thành công và thất bại) vào GPT-5.6.

Một thí nghiệm tự động hóa vòng khép kín AI chưa từng có chính thức bắt đầu.

Để kiểm tra giới hạn của AI, nhóm nghiên cứu đã giao cho GPT-5.6 một nhiệm vụ khó: một chip mới chứa 6 qubit siêu dẫn chưa từng được đo lường.

Trong đó có 4 qubit tần số cố định và 2 qubit tần số có thể điều chỉnh. Các tham số của chip hoàn toàn không được biết trước, AI phải tự khám phá ra các tham số vật lý thực tế dựa trên mục tiêu thiết kế.

Từ phần mềm điều khiển phần cứng đến nguồn tín hiệu vi ba, đến thẻ thu thập dữ liệu, tất cả đều được mở cho AI.

Các nhà nghiên cứu đã bổ sung cho Codex các "gói kỹ năng chuyên môn" được thiết kế riêng cho các kịch bản đo lường cụ thể, hướng dẫn nó về logic vật lý và tiêu chí đánh giá cho từng bài kiểm tra lượng tử.

Sau đó, con người buông tay ra.

Trên màn hình, "chuỗi suy nghĩ" của GPT-5.6 Sol trào ra như dòng nước.

Nó đã thực hiện một loạt các thao tác vật lý khép kín khiến người ta rùng mình, mà không cần sự can thiệp vi mô theo thời gian thực của con người.

1. Tự suy luận tham số: Dựa trên mục tiêu thiết kế chip, tự lên kế hoạch tần số, công suất và độ rộng xung vi ba cho lần đo đầu tiên;

2. Điều phối phần cứng cấp thấp: Gọi trực tiếp phần mềm điều khiển để thao tác phần cứng phát ra chuỗi xung vi ba đến chip ở sâu bên trong máy làm lạnh pha loãng;

3. Tái xử lý và loại bỏ nhiễu dữ liệu: Tiếp nhận tín hiệu phản xạ trạng thái lượng tử yếu, thực hiện làm sạch số hóa, phù hợp và biến đổi Fourier;

4. Lặp lại thích nghi ra quyết định: Nếu tín hiệu hoàn hảo, tự động trích xuất tần số cộng hưởng của qubit và lưu vào cơ sở dữ liệu làm cơ sở cho phép đo tiếp theo; nếu dữ liệu bất thường, điều chỉnh ngưỡng đo ngay tại chỗ và khởi động chu kỳ thử nghiệm-tối ưu hóa mới.

Từ việc xác định tần số chuyển tiếp qubit, hiệu chuẩn xung vi ba dùng để điều khiển và đọc, đến cuối cùng đo thời gian phối hợp – thời gian thông tin lượng tử có thể được duy trì, toàn bộ quy trình đo lường vật lý tiêu chuẩn đã được AI tự động thực hiện hoàn toàn.

Trong 40 phép đo phức tạp nhắm vào qubit tần số cố định, AI đã tự chủ xử lý phần lớn, chỉ cần các nhà nghiên cứu con người can thiệp 4 lần!

Đây là AI đã thực hiện một cuộc thực hành tự chủ đạt chuẩn giáo trình tại tiền tuyến hàng đầu của vật lý học.

Để hiểu được ý nghĩa của bước đột phá lần này của GPT-5.6 Sol, chúng ta phải揭开 lớp màn lạnh lùng nhưng đầy mê hoặc phía dưới của máy tính lượng tử: tại sao việc hiệu chuẩn chip lượng tử lại khiến các nhà vật lý hàng đầu thế giới đau đầu?

Trong máy tính cổ điển, trạng thái của một transistor cực kỳ rõ ràng: hoặc là 0, hoặc là 1, vững chắc như núi.

Nhưng trong thế giới của máy tính lượng tử siêu dẫn, các qubit được gọi là "nguyên tử nhân tạo".

They construct nonlinear discrete energy levels using superconducting Josephson junctions.

Để điều khiển những "nguyên tử nhân tạo" này một cách chính xác, các nhà khoa học phải sử dụng các xung vi ba với độ chính xác đến mức nan giây hoặc pico giây để đảo ngược trạng thái lượng tử giữa các mức năng lượng khác nhau, từ đó thực hiện các phép toán cổng lượng tử.

Nhưng "nguyên tử nhân tạo" lại quá mong manh, quá nhạy cảm.

Đầu tiên, tính liên quan cực kỳ mong manh.

Các tín hiệu điện từ rò rỉ cực yếu trong không gian, thậm chí sự trôi nhiệt độ vài milikenvin (mK) của máy làm lạnh pha loãng, đều có thể gây ra hiện tượng “giải decoherence” cho các qubit, khiến thông tin lượng tử đã chuẩn bị cẩn thận sụp đổ ngay lập tức thành tiếng ồn.

Còn “sự trôi param” cũng là một vấn đề khó.

Các đặc tính vật lý của qubit không bao giờ là hằng số bất biến. Do ảnh hưởng của các khuyết tật vật liệu vi mô và dao động của hệ hai mức, tần số cộng hưởng đo được trên chip hôm qua có thể đã dịch chuyển hôm nay.

Hơn nữa, nhiều yếu tố trong nghiên cứu còn phụ thuộc đa tầng, nối tiếp nhau.

Để thực hiện một phép tính chính xác, bạn cần tìm tần số cộng hưởng của từng bit; sau khi tìm được tần số, bạn phải hiệu chỉnh dao động Rabi để xác định biên độ xung; sau đó đo vân Ramsey để điều chỉnh chính xác pha; rồi đo thời gian thư giãn năng lượng $$T_$$ và thời gian suy giảm pha $$T_$$…

Dữ liệu ở bước trước là điều kiện tiên quyết tuyệt đối cho bước tiếp theo. Một lần sai lệch hệ thống nhỏ trong bước trước sẽ làm hỏng toàn bộ các phép đo sau đó.

Đội ngũ EQuS của MIT phải đối mặt với một môi trường thí nghiệm cực đoan như vậy mỗi ngày: chip lượng tử được đặt trong một hình trụ lớn gọi là “máy làm lạnh pha loãng”, nhiệt độ được hạ xuống mức milikelvin đáng kinh ngạc (gần bằng không tuyệt đối, lạnh hơn cả không gian ngoài trời).

Khi gói chip nguội, con người không thể chạm vào nó bằng tay nữa, mọi tương tác đều phải thực hiện thông qua phần mềm.

Các nhà nghiên cứu lập trình chuỗi xung vi ba trên máy tính ở nhiệt độ phòng, truyền các xung này qua cáp đồng trục sâu vào trong tủ lạnh để tương tác với mạch lượng tử trên chip, sau đó khuếch đại, số hóa và đưa trở lại thế giới thực các tín hiệu phản xạ yếu để phân tích.

Hàng ngày, phòng thí nghiệm EQuS của MIT đều tiến hành sản xuất hàng loạt chip lượng tử tiêu chuẩn để dùng trong các bài kiểm tra hiệu năng.

Thực tế là, để thực hiện đặc trưng hóa toàn bộ một con chip, thường cần một nghiên cứu sinh vật lý được đào tạo bài bản, liên tục giữ vị trí bên thiết bị trong nhiều ngày đêm để thực hiện hàng trăm đến hàng nghìn lần đo lường và điều chỉnh thủ công đan xen lẫn nhau.

Đây là bí mật công khai trong giới vật lý học: các nhà vật lý lượng tử hiện đại thường dành hơn 70% tuổi trẻ của mình vào những công việc thí nghiệm lặp đi lặp lại được gọi là “đinh vặn điều chỉnh tham số”.

Và hiện tại, GPT-5.6 Sol đã phá vỡ sự bế tắc này.

Dựa trên các chi tiết được OpenAI và MIT công bố, cuộc thử nghiệm này hoàn toàn không phải là một “macro tự động” được lập trình sẵn, mà là một cuộc博弈 động lực học cực kỳ thông minh.

Trước chip 6 qubit chưa được hiệu chuẩn này, GPT-5.6 Sol đã thể hiện sự «trực giác vật lý» và «quyết định thích ứng» cực kỳ nhân bản:

Khi tín hiệu lượng tử ở trạng thái tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu cao và đặc trưng rõ ràng, Codex hoạt động hoàn hảo.

Nó đầu tiên phát ra một tín hiệu quét dải rộng, tinh tế phát hiện được sự suy giảm phản xạ trong buồng cộng hưởng do chuyển mức năng lượng lượng tử gây ra trong nền nhiễu, sau đó tự động thu hẹp cửa sổ quét để khóa chính xác tần số chuyển tiếp của qubit.

Tiếp theo, nó chuyển đổi liền mạch sang điều khiển miền thời gian, phù hợp chính xác mối quan hệ giữa biên độ xung và góc lật, hoàn thành hiệu chuẩn xung đọc và điều khiển, đồng thời xác định cuối cùng khoảng thời gian mà qubit duy trì trạng thái phối hợp.

Toàn bộ quá trình trôi chảy tự nhiên, không cần sự can thiệp nào của con người.

Trong các ảnh chụp tài liệu kỹ thuật do OpenAI công bố, chuỗi suy luận của GPT-5.6 Sol cho thấy quá trình suy nghĩ của nó. Khi đối mặt với một đường cong hình sin tắt dần có biến động, nó tự nói chuyện với chính mình trong nội bộ:

Sai số phù hợp hiện tại quá lớn, có thể do sự trôi của chuẩn tham chiếu pha giải điều chế, dẫn đến sự pha trộn các thành phần I/Q… Tôi cần thực hiện giải quấn pha trước tiên; nếu sai số vẫn chưa giảm xuống dưới ngưỡng, nên tăng lượng lệch tần vi sóng thêm 5 MHz và quét lại…

Sự sửa lỗi và ra quyết định phân nhánh dựa trên “hiểu ý nghĩa vật lý” này chính là rào cản mà các chương trình kịch bản truyền thống trước đây không thể đạt tới.

Tất nhiên, báo cáo chính thức cũng cho thấy những giới hạn kỹ thuật cực kỳ thực tế:

Khi tín hiệu trở nên yếu ớt hoặc bị át bởi nhiễu nền vật lý, GPT-5.6 Sol bắt đầu trở nên « vụng về ».

Ở các khu vực biên có tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu thấp, mô hình AI cần thử nghiệm lặp lại các tham số, thời gian tiêu tốn tăng theo cấp số mũ; đôi khi, khi chip vật lý thể hiện các hiện tượng vật lý bất thường không thể dự đoán, AI sẽ bị sai lệch và không thể xác định nguyên nhân chính xác, cuối cùng vẫn cần các nhà nghiên cứu giàu kinh nghiệm can thiệp thủ công.

OpenAI trong báo cáo đã thẳng thắn chỉ ra: các AI Agent hiện tại có thể chạy ổn định các luồng công việc tiêu chuẩn được định nghĩa rõ ràng, nhưng trực giác của các nhà khoa học hàng đầu vẫn không thể thay thế khi giải thích các kết quả phức tạp, đầy tính mơ hồ và bất thường về mặt vật lý.

Nhưng dù vậy, nó đã thực hiện bước nhảy vọt khó khăn nhất trong lịch sử nhân loại: giải phóng các nhà khoa học khỏi những công việc nhàm chán thường nhật.

Tuy nhiên, sau khi giới thiệu GPT-5.6 Sol và Codex, quan hệ sản xuất trong phòng thí nghiệm đã được tái cấu trúc hoàn toàn:

Nâng cấp vai trò: Con người tập trung vào thiết kế cấp cao (giải pháp, cơ chế, quy hoạch toàn cục), tách rời việc điều chỉnh tham số cấp cơ sở.

Hợp tác đa tác nhân: Xây dựng ba vị trí AI về lý thuyết, kiểm soát và mô phỏng, hoạt động song song.

Thực thời tự tiến hóa: Codex phụ trách thực thi chiến thuật, sau khi sinh mã sẽ được triển khai trực tiếp lên chip lượng tử thật, dựa trên phản hồi vật lý để điều chỉnh ngược实时, tạo thành vòng lặp khép kín cực nhanh.

Siêu vòng lặp khép kín “suy luận lý thuyết - mô phỏng thiết kế - điều khiển phần cứng vật lý - phù hợp dữ liệu - tối ưu lặp lại” này đã biến chu kỳ nghiên cứu trước đây tính theo “tuần” thành tính theo “giờ” thậm chí “phút”.

Đây là một cú đánh nâng cấp toàn bộ mô hình công việc trong vật lý thực nghiệm.

Hôm nay, OpenAI xuất hiện trên các tin tức quốc tế lớn — họ tuyên bố đã đạt được bước đột phá toán học quan trọng trong "Vấn đề Thiên niên kỷ", chứng minh được phương trình Navier–Stokes.

Bằng chứng từ OpenAI thực sự cho thấy tồn tại một số chất lỏng, ban đầu hoàn toàn bình thường, nhưng dưới phương trình Navier-Stokes, sẽ đạt đến vận tốc vô hạn trong thời gian hữu hạn.

Nói cách khác, trong một số trường hợp, phương trình này có thể không phản ánh chính xác hiện thực vật lý.

Đây là lần đầu tiên AI thực sự giải được một bài toán toán học cấp độ "Giả thuyết Riemann". Bài toán này không chỉ nổi tiếng vì độ khó mà còn có ứng dụng rộng rãi.

Phương trình Navier-Stokes có thể được sử dụng để mô phỏng thời tiết, dòng hải lưu, dòng nước trong đường ống, chuyển động của các ngôi sao trong thiên hà, luồng khí xung quanh hình dạng cánh, đồng thời cũng được ứng dụng trong thiết kế phương tiện hàng không và xe cộ, nghiên cứu tuần hoàn máu, thiết kế nhà máy điện, phân tích tác động ô nhiễm, v.v.

Tuy nhiên, một nhà toán học khác là Tristan Buckmaster đã đặt câu hỏi, cho rằng sau khi nghe về nghiên cứu của ông và đồng tác giả Levent Alpöge từ Anthropic, OpenAI đã vội vàng công bố trước所谓的「giải pháp」.

Tristan Buckmaster cũng tuyên bố rằng OpenAI còn cố gắng loại bỏ nhà nghiên cứu của Anthropic, Levent Alpöge, khỏi danh sách tác giả của bài báo.

OpenAI cho biết họ chỉ giải quyết được điểm kỳ dị của phương trình Euler, trong khi họ đã giải quyết được phương trình Navier-Stokes.

Buckmaster cho biết họ đã ở bước cuối cùng trước khi giải được phương trình Navier-Stokes, và để không bị người khác công bố trước, họ đã vội vàng công bố kết quả trước OpenAI.

Theo thông tin, OpenAI đã sử dụng 10.000 tác nhân, chạy trong 88 giờ và tiêu tốn 130 tỷ token.

Otto cũng cho biết phương pháp của hai bên dường như khác nhau, nhưng thừa nhận rằng Anthropic thực sự đã tạo động lực: “Đúng vậy, chúng tôi đã thử hướng này vì tuần trước có tin đồn trên internet rằng mô hình của Anthropic đã giải được một vấn đề thiên niên kỷ, và chúng tôi tò mò không biết mô hình của chúng tôi có thể làm được điều tương tự không.”

Một số người dùng đã đùa rằng:

Nghe nói Anthropic đã phát hiện ra vật liệu siêu dẫn ở nhiệt độ phòng, hy vọng sẽ không còn đối thủ nào lại bỏ ra 88 giờ và 10.000 tác nhân post-Astra để cạnh tranh phát bài.

Ultraman đã trả lời: 「let’s try」 (hãy cùng chờ xem).

Mọi người kêu lên “Toán học sắp chết”, cuộc khủng hoảng sinh tồn thực sự của toán học đã bùng phát.

Nhưng chỉ cần liên quan đến thế giới vật lý, các mô hình lớn thường tỏ ra "không có sức mạnh gì".

Nhưng lần công bố này của OpenAI đã hoàn toàn phá vỡ ranh giới giữa thế giới ảo và thế giới thực.

AI đã thực sự bước vào, tiến hành thí nghiệm trong thế giới vật lý của con người.

Tài liệu tham khảo:

https://cdn.openai.com/pdf/case-study-agentic-calibration-of-superconducting-qubits.pdf

https://openai.com/index/codex-quantum-computing-experiments/

https://x.com/anabology/status/2097450250067689558

https://x.com/LuminaBench/status/2097421659552518226?s=20

Bài viết này đến từ tài khoản WeChat “New Intelligence Yuan”, tác giả: Apocalypses of ASI; biên tập: Aeneas David