AI需求与量子运算架构相符,量子的国度值得深究
人工智能(ai)经过了几十年的努力，现在是各项硬件技术及算法都已就位，会影响到人类未来几十年的发展。然而现今ai芯片及算法，都是根源于现有的芯片技术及计算机程序架构，做大量的平行处理，因此每一个ai芯片都需耗费相当大的电力，若未来ai变成了科技及产品的的主流，会无法想象这电力上的需求有多么的巨大。
然而我们来看量子运算(quantum computing)，它的原理与架构与ai的需求是相当符合的，量子运算提供了一个超高速运算的能力，基于天生就是一个大量平行处理的能力，不仅速度快同时功率的耗损非常低，虽然目前预估要10年后才能商品化，但绝对是一个值得我们注意的课题。
ai
ai最近的兴起是基于计算机芯片运算能力的提升、新的算法架构及大量数据的处理。经由信息的学习以及算法，对于不同输入因子产生其权衡参数(weighting factor)，如此就产生一定的智慧，尔后面对一个新的输入就会自行做判断。而对于较复杂的体系如下棋，就得经由不同层(layer)的判断因子，快速地做最后的决定。
我们都知道人的两眼相隔一段距离，提供我们一个视角，因此我们可以判断出物体跟我们之间的距离。若没有视角我们只能知道物体的大小(仰角)，而无从得知距离的远近。但是刚出生的婴儿，两眼之间还没有链结，因此无法判断出距离，但经过一段时间的学习，两眼间神经链结逐渐产生，由不同的权衡参数就能判断出距离，所以一位婴儿不需要懂三角函数，经由数据的学习，就能精准的判断出距离的远近，这就是人工智能。
为了达成经由数据的分析，考量层次、权衡因子的收敛，到最后具有智慧的判断，需要运用到高速的运算及平行处理的能力。然而现今的计算机架构，还是一个有一定序相(sequential)的处理方式，一个结点过了再到下一个结点。然而人脑的运作就像涟漪，一个输入进去会同时影响周遭的一群神经元。所以ai芯片虽然运用了平行处理，但是效率上仍然受限于硬件架构，同时会产生相当大的电力消耗，而量子运算刚好可以补足这个不足。
量子运算
个人在学生时期对于量子力学就相当着迷，因此对于量子运算中两个最重要的观念，量子叠加 (superposition)以及量子纠缠 (entanglement)，有自己的体会。
在目前以二进制(0或1)为主导的计算机运算中，每一位元(bit)上的状态不是1就是0，因此计算机处理资料的能力是随着位元数n的增加而线性的增加，也就是2xn，要增加计算机的运算能力，就得加快频率f (clock rate)。而在量子的位元(qubit)是允许0跟1是同时存在的，也就是所谓的量子叠加，这事实上就是量子力学中的薛丁格方程式 (schrodinger equation)所隐含的机率性 (probability)假说。0跟1是可以同时存在的，重点在机率。所以2个qubits经由量子叠加就会同时产生00,01,10,11四个重叠态，也就是量子运算处理信息的能力就变成了2的n次方。
若一个qubit有m个态，在n个qubit的运作下，其运算能力就变成了m的n次方。以单个电子qubit为例，电子的自旋量子数有spin up以及spin down两个态；如果能制作出单电子的qubit以及50个qubit的量子计算机，其处理资料的能力就高达2的50次方，超越了现今任何计算机的运算能力。
至于量子纠缠则是在量子的世界里，任何的物理量比如质量、电荷或者磁单元，都会伴随着一个量子场(quantum field)，诸如质量的重力场、电荷或磁单元的电磁场，而这些场的影响力是无远弗届，这就是所谓场的交互作用(interaction)。这种影响力或称之为运算，是不受限于计算机芯片实体的电路设计及序相控制，就如同涟漪般，若能适当的控制，量子运算的能力就如同矩阵般的扩散，所以本身就是一个巨量的平行处理器。
量子运算拥有如此强大的运算功能及平行处理的能力，但看来还要等10年以后才有大规模商品化的可能。主要是量子的微观世界要在很低的温度才能观测到，接近绝对零度，因为这些物理量或能量都非常的微量，温度稍微高些所产生的热能或些微的外界噪声就盖过了这些微小的物理量。目前已实现的量子计算机大都是利用低温超导体的量子效应作为qubit，这需要在极低的操作温度。而有些公司也开始利用半导体主流的cmos制程及纳米技术，将单一个电子局限在一个很小的空间，就像一个量子点 (quantum dot)。因为有很好的局限性(confinement)，单一电子的量子效应就会明显很多，使得操作温度可以大幅提高，若能一举提高到液态氮的温度(零下200度)，就可以加速量子计算机的商品化。
总之，毫无疑问的，ai会影响人类未来数十年的发展，量子运算的架构与ai的需求是如此的吻合，我们实在没有理由不予以密切的关注并采取行动。量子的国度是个神奇的世界，为什么会有这些奇妙的事情，就如同海森堡所说，「我们观察到的不是自然的本身，而是自然对于人类探索方法的回应」，而今日却有机会将这些回应，转换为对人类有贡献的商品化产品！
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ai
ai最近的兴起是基于计算机芯片运算能力的提升、新的算法架构及大量数据的处理。经由信息的学习以及算法，对于不同输入因子产生其权衡参数(weighting factor)，如此就产生一定的智慧，尔后面对一个新的输入就会自行做判断。而对于较复杂的体系如下棋，就得经由不同层(layer)的判断因子，快速地做最后的决定。
我们都知道人的两眼相隔一段距离，提供我们一个视角，因此我们可以判断出物体跟我们之间的距离。若没有视角我们只能知道物体的大小(仰角)，而无从得知距离的远近。但是刚出生的婴儿，两眼之间还没有链结，因此无法判断出距离，但经过一段时间的学习，两眼间神经链结逐渐产生，由不同的权衡参数就能判断出距离，所以一位婴儿不需要懂三角函数，经由数据的学习，就能精准的判断出距离的远近，这就是人工智能。
为了达成经由数据的分析，考量层次、权衡因子的收敛，到最后具有智慧的判断，需要运用到高速的运算及平行处理的能力。然而现今的计算机架构，还是一个有一定序相(sequential)的处理方式，一个结点过了再到下一个结点。然而人脑的运作就像涟漪，一个输入进去会同时影响周遭的一群神经元。所以ai芯片虽然运用了平行处理，但是效率上仍然受限于硬件架构，同时会产生相当大的电力消耗，而量子运算刚好可以补足这个不足。
量子运算
个人在学生时期对于量子力学就相当着迷，因此对于量子运算中两个最重要的观念，量子叠加 (superposition)以及量子纠缠 (entanglement)，有自己的体会。
在目前以二进制(0或1)为主导的计算机运算中，每一位元(bit)上的状态不是1就是0，因此计算机处理资料的能力是随着位元数n的增加而线性的增加，也就是2xn，要增加计算机的运算能力，就得加快频率f (clock rate)。而在量子的位元(qubit)是允许0跟1是同时存在的，也就是所谓的量子叠加，这事实上就是量子力学中的薛丁格方程式 (schrodinger equation)所隐含的机率性 (probability)假说。0跟1是可以同时存在的，重点在机率。所以2个qubits经由量子叠加就会同时产生00,01,10,11四个重叠态，也就是量子运算处理信息的能力就变成了2的n次方。
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