量子人工智能：它是什麼？它如何運作？
隨著人工智能（AI）在我們日常工作流程和例行任務中的滲透，我們或許已經感受到這一變化。無論是 Google 產品中的 Gemini 整合，還是與 OpenAI 的 ChatGPT 和 Dall-E 等聊天機器人和圖像生成器的直接互動，AI 無處不在。而在不久的將來，還會出現更為複雜的虛擬助手。
然而，隨著 AI 的發展，量子人工智能這一新概念也即將出現。量子人工智能是人工智能與仍在實驗階段的量子計算的結合，這種技術將實現超快速和高效的運算。量子計算機將成為強大的計算核心，而人工智能則是其智力支撐。
谷歌量子人工智能實驗室創始人哈特穆特·內文（Hartmut Neven）在介紹 Willow 量子芯片的博文中提到：“我的同事們有時會問我，為什麼我要從蓬勃發展的 AI 領域轉向量子計算。我回答說，這兩者都將成為我們時代最具變革性的技術，而先進的 AI 將從量子計算中獲得重大好處。”
以下是幾個基本概念，幫助你更好地理解量子人工智能。
人工智能與生成式人工智能
人工智能是一種模仿人類決策和解決問題的技術。它的軟件能夠識別模式，從數據中學習，甚至能夠“理解”語言，通過聊天機器人與我們互動，推薦電影，或識別照片中的面孔和物體。
生成式人工智能是一種強大的 AI 類型，超越了簡單的數據分析或預測。生成式 AI 模型能夠根據其訓練數據創建新的內容，如文本、圖像和聲音。像 ChatGPT、Dall-E、Midjourney、Gemini、Claude 和 Adobe Firefly 等工具便是這一技術的代表。
這些工具由大型語言模型驅動，這些模型在大量數據上進行訓練，使其能夠生成逼真的輸出。然而，即使是最先進的 AI 在背後仍然受到傳統計算的限制，這種計算在 Windows 和 Mac 電腦、數據中心的伺服器，甚至超級計算機中進行。二進制運算的限制使得其發展空間有限。
而這正是量子計算能夠改變遊戲規則的地方。
什麼是量子計算？
傳統計算和量子計算在多個方面存在差異，其中之一是處理方式。傳統計算使用線性處理（逐步計算），而量子計算則使用並行處理（同時計算）。
另一個差異在於它們使用的基本處理單元。傳統計算機使用位（bit）作為最小數據單位（要麼是 0，要麼是 1），而量子計算機使用量子位（qubit），這基於量子力學的法則。量子位可以同時表示 0 和 1，這得益於一種叫做超位置（superposition）的現象。
量子計算機還可以利用糾纏（entanglement）特性。這是指兩個量子位之間的連結，使得一個量子位的狀態會立即影響另一個，不論距離有多遠。超位置和糾纏使得量子計算機能夠比傳統計算機更快地解決複雜問題。傳統計算可能需要幾周甚至幾年才能解決的問題，量子計算能在幾個小時內完成。
那麼，為什麼還沒有普及呢？
量子計算機使用專門設計的量子芯片，極其脆弱，必須在極低的溫度下才能正常運作。它們體積龐大，尚不適合日常使用。不過，像英特爾、谷歌、IBM、亞馬遜和微軟等公司正在大力投資於量子計算，競爭的腳步正在加快。儘管大多數公司沒有資金或專業團隊來支持自己的量子計算機，但基於雲的量子計算服務，如亞馬遜的 Braket 和谷歌的量子人工智能，可能成為可行的選擇。
對量子人工智能的批評
儘管潛力巨大，但目前對量子人工智能的主要批評是，存在大量炒作但缺乏現實應用。量子人工智能面臨著硬件不穩定和對專門算法需求的挑戰。然而，錯誤修正和量子位穩定性的改進正在使其變得更加可靠。
當前的量子計算機，如 IBM 的 Quantum System Two 和谷歌的量子設備，能夠處理一些計算，但尚未準備好運行大規模的 AI 模型。此外，量子計算需要高度控制的環境，因此實現大規模應用將是一個重大挑戰。
這就是為什麼大多數專家認為，我們距離完全實現量子人工智能還有幾年的時間。正如 LDG Tech Advisors 的總裁勞倫斯·加斯曼（Lawrence Gasman）在 2024 年初為《福布斯》所寫的那樣：“量子人工智能的發展還在早期階段，對於許多組織來說，現在的量子人工智能可能是過度投資。”
量子人工智能的未來
量子人工智能仍處於早期試驗階段，但其潛力不容小覷。當前，AI 模型受到傳統計算機能力的限制，特別是在處理大型數據集或運行複雜模擬時。量子計算有望為 AI 提供所需的提升，使其能以超快的速度處理大型、複雜的數據集。
雖然未來的實際應用仍然有些推測，但我們可以假設某些領域將最受益於這一技術突破，包括金融交易、自然語言處理、圖像和語音識別、醫療診斷、機器人技術、藥物發現、供應鏈物流、通過量子抗性加密的網絡安全以及自動駕駛汽車的交通管理。
以下是量子計算如何進一步增強 AI 的一些其他方式：
1. 訓練大型 AI 模型，如大型語言模型（LLM），需要龐大的時間和計算能力。這也是為什麼 AI 公司需要巨型數據中心來支持其工具的原因。量子計算能加速這一過程，使模型能更快、更高效地學習。量子 AI 模型可能在幾天內完成訓練，而不是幾周或幾個月。
2. AI 在模式識別方面表現出色，無論是圖像、文本還是數字。量子計算能夠同時處理多種可能性，這可能會導致更快、更準確的模式識別。這在 AI 需要同時考慮多種因素的領域，如金融交易預測中將特別有用。
3. 雖然生成式 AI 工具令人印象深刻，但在創建現實且細緻的輸出方面仍然存在限制。量子 AI 可能使生成式 AI 模型能夠處理更多數據，創造出更加真實和精緻的內容。
4. 在需要平衡多種因素的決策過程中，如藥物發現或氣候建模，量子計算機可以讓 AI 同時測試無數可能的情境和結果。這可以幫助科學家們在更短的時間內找到最佳解決方案。
總的來說，量子人工智能的未來充滿了潛力，雖然目前仍在探索階段，但它所帶來的變革性影響不容小覷。隨著技術的發展，我們可能會看到更多實際應用的出現，並在各行各業中得到廣泛應用。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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