AI需求與量子運(yùn)算架構(gòu)相符,量子的國(guó)度值得深究

人工智能(AI)經(jīng)過(guò)了幾十年的努力，現(xiàn)在是各項(xiàng)硬件技術(shù)及算法都已就位，會(huì)影響到人類未來(lái)幾十年的發(fā)展。然而現(xiàn)今AI芯片及算法，都是根源于現(xiàn)有的芯片技術(shù)及計(jì)算機(jī)程序架構(gòu)，做大量的平行處理，因此每一個(gè)AI芯片都需耗費(fèi)相當(dāng)大的電力，若未來(lái)AI變成了科技及產(chǎn)品的的主流，會(huì)無(wú)法想象這電力上的需求有多么的巨大。

然而我們來(lái)看量子運(yùn)算(quantum computing)，它的原理與架構(gòu)與AI的需求是相當(dāng)符合的，量子運(yùn)算提供了一個(gè)超高速運(yùn)算的能力，基于天生就是一個(gè)大量平行處理的能力，不僅速度快同時(shí)功率的耗損非常低，雖然目前預(yù)估要10年后才能商品化，但絕對(duì)是一個(gè)值得我們注意的課題。

AI

AI最近的興起是基于計(jì)算機(jī)芯片運(yùn)算能力的提升、新的算法架構(gòu)及大量數(shù)據(jù)的處理。經(jīng)由信息的學(xué)習(xí)以及算法，對(duì)于不同輸入因子產(chǎn)生其權(quán)衡參數(shù)(weighting factor)，如此就產(chǎn)生一定的智慧，爾后面對(duì)一個(gè)新的輸入就會(huì)自行做判斷。而對(duì)于較復(fù)雜的體系如下棋，就得經(jīng)由不同層(layer)的判斷因子，快速地做最后的決定。

我們都知道人的兩眼相隔一段距離，提供我們一個(gè)視角，因此我們可以判斷出物體跟我們之間的距離。若沒(méi)有視角我們只能知道物體的大小(仰角)，而無(wú)從得知距離的遠(yuǎn)近。但是剛出生的嬰兒，兩眼之間還沒(méi)有鏈結(jié)，因此無(wú)法判斷出距離，但經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的學(xué)習(xí)，兩眼間神經(jīng)鏈結(jié)逐漸產(chǎn)生，由不同的權(quán)衡參數(shù)就能判斷出距離，所以一位嬰兒不需要懂三角函數(shù)，經(jīng)由數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，就能精準(zhǔn)的判斷出距離的遠(yuǎn)近，這就是人工智能。

為了達(dá)成經(jīng)由數(shù)據(jù)的分析，考量層次、權(quán)衡因子的收斂，到最后具有智慧的判斷，需要運(yùn)用到高速的運(yùn)算及平行處理的能力。然而現(xiàn)今的計(jì)算機(jī)架構(gòu)，還是一個(gè)有一定序相(sequential)的處理方式，一個(gè)結(jié)點(diǎn)過(guò)了再到下一個(gè)結(jié)點(diǎn)。然而人腦的運(yùn)作就像漣漪，一個(gè)輸入進(jìn)去會(huì)同時(shí)影響周遭的一群神經(jīng)元。所以AI芯片雖然運(yùn)用了平行處理，但是效率上仍然受限于硬件架構(gòu)，同時(shí)會(huì)產(chǎn)生相當(dāng)大的電力消耗，而量子運(yùn)算剛好可以補(bǔ)足這個(gè)不足。

量子運(yùn)算

個(gè)人在學(xué)生時(shí)期對(duì)于量子力學(xué)就相當(dāng)著迷，因此對(duì)于量子運(yùn)算中兩個(gè)最重要的觀念，量子疊加 (superposition)以及量子糾纏 (entanglement)，有自己的體會(huì)。

在目前以二進(jìn)制(0或1)為主導(dǎo)的計(jì)算機(jī)運(yùn)算中，每一位元(bit)上的狀態(tài)不是1就是0，因此計(jì)算機(jī)處理資料的能力是隨著位元數(shù)N的增加而線性的增加，也就是2xN，要增加計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力，就得加快頻率f (clock rate)。而在量子的位元(qubit)是允許0跟1是同時(shí)存在的，也就是所謂的量子疊加，這事實(shí)上就是量子力學(xué)中的薛丁格方程式 (Schrodinger equation)所隱含的機(jī)率性 (probability)假說(shuō)。0跟1是可以同時(shí)存在的，重點(diǎn)在機(jī)率。所以2個(gè)qubits經(jīng)由量子疊加就會(huì)同時(shí)產(chǎn)生00,01,10,11四個(gè)重疊態(tài)，也就是量子運(yùn)算處理信息的能力就變成了2的N次方。

若一個(gè)qubit有m個(gè)態(tài)，在N個(gè)qubit的運(yùn)作下，其運(yùn)算能力就變成了m的N次方。以單個(gè)電子qubit為例，電子的自旋量子數(shù)有spin up以及spin down兩個(gè)態(tài)；如果能制作出單電子的qubit以及50個(gè)qubit的量子計(jì)算機(jī)，其處理資料的能力就高達(dá)2的50次方，超越了現(xiàn)今任何計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力。

至于量子糾纏則是在量子的世界里，任何的物理量比如質(zhì)量、電荷或者磁單元，都會(huì)伴隨著一個(gè)量子場(chǎng)(quantum field)，諸如質(zhì)量的重力場(chǎng)、電荷或磁單元的電磁場(chǎng)，而這些場(chǎng)的影響力是無(wú)遠(yuǎn)弗屆，這就是所謂場(chǎng)的交互作用(interaction)。這種影響力或稱之為運(yùn)算，是不受限于計(jì)算機(jī)芯片實(shí)體的電路設(shè)計(jì)及序相控制，就如同漣漪般，若能適當(dāng)?shù)目刂疲孔舆\(yùn)算的能力就如同矩陣般的擴(kuò)散，所以本身就是一個(gè)巨量的平行處理器。

量子運(yùn)算擁有如此強(qiáng)大的運(yùn)算功能及平行處理的能力，但看來(lái)還要等10年以后才有大規(guī)模商品化的可能。主要是量子的微觀世界要在很低的溫度才能觀測(cè)到，接近絕對(duì)零度，因?yàn)檫@些物理量或能量都非常的微量，溫度稍微高些所產(chǎn)生的熱能或些微的外界噪聲就蓋過(guò)了這些微小的物理量。目前已實(shí)現(xiàn)的量子計(jì)算機(jī)大都是利用低溫超導(dǎo)體的量子效應(yīng)作為qubit，這需要在極低的操作溫度。而有些公司也開始利用半導(dǎo)體主流的CMOS制程及納米技術(shù)，將單一個(gè)電子局限在一個(gè)很小的空間，就像一個(gè)量子點(diǎn) (quantum dot)。因?yàn)橛泻芎玫木窒扌?confinement)，單一電子的量子效應(yīng)就會(huì)明顯很多，使得操作溫度可以大幅提高，若能一舉提高到液態(tài)氮的溫度(零下200度)，就可以加速量子計(jì)算機(jī)的商品化。

總之，毫無(wú)疑問(wèn)的，AI會(huì)影響人類未來(lái)數(shù)十年的發(fā)展，量子運(yùn)算的架構(gòu)與AI的需求是如此的吻合，我們實(shí)在沒(méi)有理由不予以密切的關(guān)注并采取行動(dòng)。量子的國(guó)度是個(gè)神奇的世界，為什么會(huì)有這些奇妙的事情，就如同海森堡所說(shuō)，「我們觀察到的不是自然的本身，而是自然對(duì)于人類探索方法的回應(yīng)」，而今日卻有機(jī)會(huì)將這些回應(yīng)，轉(zhuǎn)換為對(duì)人類有貢獻(xiàn)的商品化產(chǎn)品！