甚麼是量子人工智能？
量子人工智能是人工智能（AI）與量子計算的結合，開啟了超越傳統電腦限制的數據處理能力。這項技術不僅有助於優化複雜的AI模型，還推動醫療、金融、能源及網絡安全等多個領域的進步。了解量子人工智能是掌握塑造未來科技趨勢的重要一步。
量子人工智能（Quantum Artificial Intelligence）是一個新興領域，結合量子計算與人工智能（AI）的力量，推動計算可能性的邊界。簡言之，量子人工智能利用量子力學（透過稱為量子電腦的裝置）來增強機器學習和數據處理，使得傳統電腦無法完成的計算成為可能。
透過使用量子位元（qubits）取代傳統位元，量子人工智能系統能夠並行處理大量數據，比以往更快更有效地解決複雜問題。量子計算與AI的融合有望革新產業，加速科學發現，並重新定義科技的極限。
了解量子人工智能
量子電腦與傳統電腦根本不同。傳統電腦使用代表0或1的位元，而量子電腦使用量子位元，因量子現象中的疊加態，量子位元可同時存在於多種狀態（0 及 1）。
傳統位元
- 狀態為0或1
- 序列處理
- 如同硬幣正面或反面
- 10位元 = 10個值
量子位元
- 同時為0及1
- 並行處理
- 如同旋轉中的硬幣（兩種狀態）
- 10量子位元 = 同時表示1,024個值
這種疊加態意味著量子電腦能同時探索多種可能性，大幅提升計算能力。事實上，每增加一個量子位元，狀態空間便加倍——例如10個量子位元可同時表示2^10（約1,024）個值，而10個傳統位元只能表示10個值。
此外，量子位元可糾纏，即它們的狀態相互關聯，測量其中一個會即時影響另一個，無論距離多遠。疊加態與糾纏使得量子並行性成為可能，讓量子機器能同時評估多個結果，而非像傳統機器逐一處理。
速度提升
傳統系統需數週完成的任務，量子系統可在數小時或數分鐘內完成。
- 並行處理
- 指數級加速
優化能力
解決令傳統電腦不堪負荷的組合爆炸問題。
- 路徑優化
- 參數調整
精確度提升
探索龐大概率分布，提供更準確預測。
- 模式識別
- 更深入洞察
量子人工智能利用這些量子特性來提升AI演算法。由於量子電腦能同時執行多項計算，它們可以以前所未有的速度處理大型數據集並訓練AI模型。例如，訓練一個複雜機器學習模型，傳統系統可能需數天或數週，強大的量子系統則可能在數小時或數分鐘內完成。
隨著AI模型規模擴大並需更多計算能力，這種加速尤為重要。量子人工智能特別適合解決令傳統電腦不堪負荷的優化問題。許多AI挑戰（如尋找最佳路徑、調整模型參數或資源排程）面臨組合爆炸——可能性數量呈指數增長，使得傳統機器無法窮盡搜索。
量子演算法（如量子退火或變分電路）能同時分析多種配置，有效地一次搜尋整個解空間。這意味著量子人工智能能更有效率地找到複雜問題（如路徑規劃和排程）的高品質解決方案。
另一優勢是潛在的精確度與洞察力提升。量子人工智能模型能以傳統演算法無法做到的方式探索龐大概率分布，透過疊加態檢視所有可能結果，而非依賴近似。這種全面分析可帶來更準確的預測與更佳的優化，因為量子模型不需像傳統演算法般刪減可能性。
研究人員已開始開發量子機器學習演算法——例如量子版本的支持向量機和神經網絡——在量子電路上運行。這些演算法旨在利用量子效應提升模式識別和數據分析，可能使AI發現傳統計算無法察覺的模式或解決方案。
值得注意的是，這種協同作用是雙向的：正如量子計算能提升AI，AI也能協助量子計算。研究人員談論「AI助力量子」——利用機器學習優化量子操作（如錯誤修正、量子位元控制及更佳演算法開發）——以及「量子助力AI」，即利用量子電腦執行AI。
這種相互促進意味著兩種技術能互補彼此的限制，未來可能形成「終極計算範式」。不過，目前量子人工智能主要聚焦於利用量子硬件加速AI任務。
量子人工智能簡史
量子人工智能的理念源自量子計算與人工智能數十年的進展。量子計算概念最早由物理學家理查德·費曼於1980年代初提出，他建議利用量子力學模擬傳統電腦難以處理的複雜系統。
量子計算概念
理查德·費曼提出利用量子力學模擬傳統電腦難以處理的複雜系統。
突破性演算法
肖爾演算法展示量子電腦能以指數速度破解加密，遠超傳統電腦。
量子人工智能實驗室
NASA、Google及大學太空研究協會成立量子人工智能實驗室（QuAIL）。
首批量子機器學習
研究人員創建首批量子機器學習演算法，D-Wave推出商用量子電腦。
混合方法
重點轉向實用的混合量子-經典演算法，主要科技公司大力投資。
1990年代，里程碑式的量子演算法展示了這種方法的潛力——最著名的是肖爾演算法，用於分解大數，顯示量子電腦理論上能以指數速度破解加密，遠超傳統電腦。
這些突破暗示量子機器可能處理某些超越傳統能力的計算，激發了將此能力應用於AI和機器學習的興趣。
到了2000年代初及2010年代，量子計算與AI的交叉開始成形。2013年，NASA、Google及大學太空研究協會在NASA Ames研究中心成立了量子人工智能實驗室（QuAIL），致力探索量子計算如何提升機器學習及解決複雜計算問題。
同期，研究人員開始創建首批量子機器學習演算法——早期嘗試利用量子處理器加速AI模型訓練並提升精確度。這段期間，像D-Wave這類公司推出了首批商用量子電腦（採用量子退火技術），雖然能力有限，但已用於優化及AI相關任務測試。
近年來，焦點從理論與原型轉向實用的混合量子AI方法。全球科技巨頭與研究機構——包括IBM、Google、Intel、Microsoft及多家初創企業——正開發量子硬件與軟件，並嘗試整合量子與經典計算。
例如，目前研究探索利用量子退火機器解決特定優化問題，以及使用閘模型量子電腦處理更廣泛應用，如機器學習、化學模擬和材料科學。混合量子-經典演算法成為過渡方案，量子處理器（QPU）與經典CPU/GPU協同處理計算任務。
這種混合模式體現在變分量子本徵求解器或混合量子神經網絡等技術中，量子電路負責部分計算，經典電腦引導優化過程。
業界目前處於轉折點——量子硬件仍處於初期階段，但穩步進步，全球正競相實現量子優勢（即量子電腦在AI應用中比經典電腦更快或更好解決實際問題）。
量子人工智能的應用
量子人工智能因其能以空前效率處理複雜且數據密集的問題，具有改變多個產業的潛力。以下是幾個量子人工智能有望產生影響的主要領域：
醫療保健與製藥
量子人工智能能顯著加速藥物發現與生物醫學研究。量子電腦能模擬分子互動及原子層級的化學反應，這是傳統電腦極難做到的。
藥物發現
更精確模擬複雜蛋白質與藥物分子，加快篩選潛在候選藥物。
精準醫療
快速分析基因與臨床數據，制定個人化治療方案。
透過更精確地模擬複雜蛋白質與藥物分子，研究人員能更快且更低成本地識別有潛力的藥物候選者。例如，量子驅動的分析可評估潛在藥物與目標蛋白的結合方式，或透過快速分析基因與臨床數據提升精準醫療。
IBM已與克里夫蘭診所合作，利用量子計算進行藥物發現及優化醫療模型，展示量子人工智能在開發阿茲海默症等疾病治療及個人化護理上的突破潛力。
— IBM研究合作
金融與銀行
在金融服務領域，量子人工智能可提升投資組合優化、風險管理及詐騙偵測等多方面表現。金融中充斥著優化問題（如在限制條件下選擇最佳資產組合或優化交易策略），量子演算法非常適合高效探索這些龐大解空間。
- 複雜限制下的投資組合優化
- 風險管理與預警系統
- 透過模式分析偵測詐騙
- 量子增強蒙地卡羅模擬
- 量子抗性加密技術開發
量子電腦能以傳統系統難以察覺的方式分析複雜金融數據與關聯，可能發現更有效的投資策略模式或市場變動的早期警示信號。量子人工智能亦可強化密碼學與安全性，因量子技術推動新型加密方法（同時威脅舊有加密，促使量子抗性加密發展）。
金融機構積極研究量子增強演算法，期望透過量子風險模型及更快的蒙地卡羅模擬，在預測與決策上取得競爭優勢。
物流與供應鏈
物流管理涉及高度複雜的路徑規劃、排程與庫存問題。量子人工智能能透過同時評估無數路徑與排程方案，大幅提升供應鏈優化效率。
路徑優化
庫存管理
例如，量子演算法可為配送車隊找到最有效路線，或優化運輸排程以減少燃料使用與配送時間，這是傳統電腦難以在大型網絡中達成的最佳化。同樣地，在倉儲與庫存管理方面，基於量子的優化能快速解決組合優化任務，幫助平衡庫存並降低成本。
IBM報告指出，量子人工智能已與企業合作優化供應鏈，帶來更準確的需求預測、成本降低及效率提升。
保險與風險分析
保險業依賴分析大量且複雜相互依賴的數據來預測損失、設定保費及偵測詐騙。量子人工智能能同時檢視這些交織的風險因素，提升分析能力。
- 同時評估多重變數（天氣、經濟、行為）
- 提升風險模型與定價精確度
- 實現更個人化的保險產品
- 透過異常分析即時偵測詐騙
- 識別傳統分析難以察覺的詐騙模式
例如，保險公司可利用量子演算法即時評估多重變數（如天氣模式、經濟指標、客戶行為等）如何交互影響風險與定價。這種同時分析能提升風險模型精確度，並促成更個人化的保險方案。
像即時詐騙偵測這類需從龐大數據中尋找微妙異常的難題，也可透過量子增強AI更有效處理，潛在識別出傳統分析無法察覺的詐騙模式。
科學研究與工程
除了商業應用，量子人工智能有望革新材料科學、化學及密碼學等科學領域。量子電腦能直接模擬量子力學系統，對設計新材料或化學品（如超導體或催化劑）極為重要，這些傳統分析耗時過長。
材料科學
透過量子模擬設計新型超導體與催化劑。
航空航天工程
優化空氣動力學配置與複雜系統參數。
能源系統
優化電網管理與能源分配網絡。
在航空航天或能源領域，量子人工智能可高效優化複雜系統（如空氣動力學配置、電網管理）的龐大參數空間。即使在基礎科學中，AI驅動的實驗數據分析（如粒子物理或天文學）也可因量子計算能力而加速。
基本上，任何涉及高度複雜系統或大數據分析的領域——從氣候模擬到基因組學——都可透過部署量子人工智能探索傳統計算無法觸及的解決方案。
值得注意的是，許多應用仍屬實驗性或概念驗證階段。然而，進展迅速。全球政府與企業正積極投資量子計算研究，早期示範已證明基於量子的AI確實能更有效解決某些問題。
例如，Google量子AI團隊於2019年成功實現量子霸權實驗（解決特定隨機電路問題速度超越超級電腦），並於2024年推出新量子處理器Willow，在一次測試中解決一個估計傳統超級電腦需數十億年才能完成的問題，僅花數分鐘。
雖然這些成果仍在完善中且限於特定任務，但凸顯了量子優勢的潛在規模，未來可望應用於實際AI問題。
量子市場正快速發展，規模達350億美元，預計2030年將達兆美元……我們將在此領域取得巨大飛躍。
— SAS首席技術官Bryan Harris
換言之，專家預期量子人工智能未來數年將大幅成長，改變產業運作方式。
挑戰與未來展望
儘管令人振奮，量子人工智能仍處於初期階段，在實現其全部潛力前仍面臨重大挑戰。
硬件擴展性與穩定性
一大挑戰是擴展性與硬件穩定性。現有量子電腦量子位元數有限，且極易因環境噪音導致退相干錯誤——脆弱的量子態容易被干擾，導致量子位元失去疊加或糾纏狀態。
保持量子位元穩定且無錯誤，足以完成複雜計算，是持續的工程挑戰。研究人員正開發錯誤修正技術與更佳硬件（例如提升量子位元相干時間，IBM的路線圖即有此規劃），但真正能可靠執行大型AI演算法的容錯量子電腦仍需數年時間。
此外，目前量子處理器僅有數十至數百個量子位元，許多應用需數千甚至更多量子位元，才能在實際任務中超越傳統系統。如何在擴展硬件同時維持穩定性，是全球實驗室積極攻克的難題。
軟件與演算法開發
另一挑戰來自軟件層面：演算法與專業知識。量子電腦無法運行傳統軟件，許多經典AI演算法無法直接移植到量子環境，需大量調整或重新設計。
這意味著研究人員必須開發新的量子演算法或混合技術，有效利用量子硬件執行AI任務。量子程式設計本身是一項專業技能，量子計算人才稀缺。
不過，開源框架（如IBM的Qiskit與Google的Cirq）及學術課程正培育新一代量子演算法設計人才。隨著時間推移，將出現更友善的量子軟件工具與高階抽象，讓AI從業者無需成為量子物理專家，也能輕鬆利用量子處理器。
混合方法
鑑於上述限制，當前量子人工智能的最先進方案是混合方法。量子電腦不會取代傳統電腦，而是作為特定任務的強大協同處理器。
單一平台
- 僅CPU/GPU
- 序列處理
- 受限於經典限制
協同計算
- CPU、GPU與QPU協同工作
- 任務優化分配
- 兼具雙方優勢
實務上，CPU、GPU與QPU（量子處理單元）協同工作：AI工作流程中，根據任務特性分配給最適合的平台。例如，量子處理器可能負責複雜特徵生成或機器學習模型的優化步驟，而經典處理器則處理數據預處理與最終結果整合。
這種混合模式預計在可預見未來持續存在，量子與經典「分而治之」協作解決大型問題。事實上，我們已見到量子加速器與經典超級電腦及AI硬件的連接實驗。
隨著量子技術成熟，這種整合將更緊密——部分研究者設想量子晶片與經典晶片在同一計算叢集或雲端環境中協同工作，實時優化工作流程。
未來展望
展望未來，量子人工智能前景非常光明。硬件進步（如量子位元數增加、更佳錯誤率及新型量子位元技術）預計在未來十年持續推進，每次改進都直接擴大量子電腦可處理的AI問題範圍。
現階段
實驗示範與混合方法
擴展規模
更大、更穩定的量子機器與實用應用
容錯量子
可靠量子計算與廣泛量子優勢
業界路線圖（IBM、Google等）指出，2020年代後期將達成更大且更穩定的量子機器，隨後數年可能實現容錯量子計算。隨著這類研究在未來5至10年發展，專家預期將帶來巨大的量子AI突破，改變我們的方法論並以新方式解決複雜問題。
我們可能先在特定領域（如優化或藥物設計的材料模擬）見到早期實用的量子優勢，隨後隨技術擴展帶來更廣泛影響。
關鍵是，全球政府與企業的大量投資正加速進展。美國、歐洲、中國等國的國家量子計劃，以及IBM、Google、Microsoft、Amazon、Intel及新興初創企業（IonQ、Rigetti、Pasqal、D-Wave等）正投入資源，推動量子人工智能成為現實。
這場全球努力不僅是建造量子電腦，更涵蓋開發量子演算法、軟件基礎設施及培育人才，以有效應用於AI。
科技界共識認為組織應該開始探索量子人工智能——即使只是試驗階段——以準備迎接未來的突破。早期採用者已開始布局，期望在量子計算成熟時取得競爭優勢。
結論：量子人工智能革命
總結來說，量子人工智能代表了當代兩大變革性技術的融合——量子計算與人工智能。透過利用量子現象提升AI能力，它有望解決過去難以處理的問題，從破解複雜優化到模擬自然界最精細的系統。
革命性潛力
透過量子增強的AI能力解決過去無法克服的問題。
快速進展
未來數年從實驗示範轉向實用解決方案。
全球影響
改變各行各業的商業、科學與技術。
雖然仍在萌芽階段，隨著量子硬件進步，量子人工智能將重塑AI與計算的未來。未來數年，我們可望見證量子人工智能從實驗示範走向實用解決方案，開啟商業、科學及其他領域的新可能。
這場旅程才剛開始，但其潛在影響巨大——使量子人工智能成為我們進入計算創新新時代時不可忽視的領域。
