量子人工智能（Quantum Artificial Intelligence）是一個新興領域，結合量子計算的強大運算能力與人工智能（AI），突破計算的可能性界限。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）來強化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龐大數據，並比以往更快、更有效率地解決複雜問題。量子計算與AI的融合，有望徹底改變產業，加速科學發現，並重新定義科技的極限。
認識量子人工智能
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，而量子電腦使用能同時存在多種狀態（0 及 1）的量子位元，這是由一種稱為疊加態的量子現象所致。舉例來說，傳統位元就像一枚正反面朝上的硬幣，而量子位元則像一枚旋轉中的硬幣，同時是正面和反面，直到被觀察為止。
這種疊加態使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，狀態空間便會加倍——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，量子位元還能糾纏，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。疊加態與糾纏現象使得量子並行運算成為可能，讓量子機器能同時評估多個結果，而非像傳統機器一個接一個地處理。
量子人工智能利用這些量子特性來提升AI算法。由於量子電腦能同時執行大量計算，它們能夠以前所未有的速度處理大型數據集及訓練AI模型。例如，訓練一個複雜的機器學習模型，傳統系統可能需要數天或數週，而在足夠強大的量子系統上，這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資源，這種加速尤為關鍵。量子人工智能特別適合解決傳統電腦難以應付的優化問題。許多AI挑戰（如尋找最佳路徑、調整模型參數或資源排程）面臨組合爆炸問題——可能性數量呈指數增長，使得傳統機器無法進行全面搜尋。
量子算法（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。這使得量子人工智能能更高效地找到複雜問題（如路徑規劃和排程）的高質量解決方案。
另一優勢是可能帶來的更高準確度與洞察力。量子AI模型能以傳統算法無法比擬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。這種全面分析有助於更精確的預測和優化，因為量子模型不需像傳統算法般刪減可能性。
研究人員已開始開發量子機器學習算法——例如量子版本的支持向量機和神經網絡——在量子電路上運作。這些算法旨在利用量子效應提升模式識別和數據分析，讓AI能發現傳統計算無法察覺的模式或解決方案。
值得一提的是，這種協同效應是雙向的：正如量子計算能強化AI，AI亦能助力量子計算。研究者提出「AI for Quantum」——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量子算法開發）——以及「Quantum for AI」——使用量子電腦執行AI。
這種相互促進意味著兩種技術可互補不足，未來有望形成「終極計算範式」。然而，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發展。量子計算的概念最早由物理學家理查德·費曼（Richard Feynman）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。
1990年代，具有里程碑意義的量子算法展示了這一方法的潛力——最著名的是用於大數分解的肖爾算法（Shor’s algorithm），證明量子電腦理論上能以指數速度破解加密。
這些突破暗示量子機器可能處理傳統電腦無法觸及的計算，激發了將此能力應用於AI和機器學習的興趣。
進入2000年代及2010年代，量子計算與AI的交叉領域逐漸成形。2013年，美國國家航空暨太空總署（NASA）、Google及大學太空研究協會在NASA艾姆斯研究中心成立了量子人工智能實驗室（Quantum Artificial Intelligence Lab，QuAIL），專注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，研究者開始開發首批量子機器學習算法，嘗試利用量子處理器加速AI模型訓練並提升準確度。此時期亦見證了如D-Wave等公司推出首批商用量子電腦（採用量子退火技術），雖然應用範圍有限，但已開始測試優化及AI相關任務。
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——正積極開發量子硬件與軟件，並嘗試將量子與傳統計算結合。
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應用於機器學習、化學模擬和材料科學。混合量子-經典算法成為過渡方案，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，經典電腦則引導優化過程。
目前產業正處於關鍵轉折點——量子硬件仍處於初期階段，但持續進步，全球正展開競賽，力求在AI應用中實現量子優勢（即量子電腦比傳統電腦更快或更好地解決實際問題）。
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，具備改變多個產業的潛力。以下是幾個量子AI有望帶來影響的主要領域：
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醫療與製藥：量子人工智能能顯著加速藥物研發與生物醫學研究。量子電腦能在原子層面模擬分子互動及化學反應，這是傳統電腦難以做到的。
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篩選潛在藥物。例如，量子分析可協助評估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，利用量子計算推動藥物發現及優化醫療模型，展示量子AI在阿茲海默症等疾病治療及個人化護理上的突破潛力。 -
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。優化問題在金融中屢見不鮮（如選擇最佳資產組合或在限制條件下優化交易策略），量子算法適合高效探索龐大解空間。
量子電腦能分析複雜金融數據及關聯，發掘傳統系統可能忽略的模式，助力更有效的投資策略或市場變動預警。量子AI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線規劃、排程及庫存問題。量子人工智能能透過同時評估無數路線與排程方案，大幅提升供應鏈優化效率。
例如，量子算法可找出車隊最有效率的配送路線，或優化運輸排程以減少燃料消耗和交付時間，這是傳統電腦難以在大型網絡中達成的最佳化。同樣地，在倉庫與庫存管理方面，基於量子的優化能快速解決組合優化問題，平衡庫存水平並降低營運成本。
IBM報告指出，量子AI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：保險業依賴分析龐大且相互依賴的數據，以預測損失、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。
例如，保險公司可利用量子算法即時評估多種變數（天氣模式、經濟指標、客戶行為等）如何相互作用並影響風險與定價。這種同時分析能提升風險模型準確度，並促成更個人化的保險產品。
像即時詐騙偵測這類需從龐大數據中尋找細微異常的難題，也能透過量子增強AI更有效地解決，可能發現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，這些分析傳統方法耗時過長。
在航空航天或能源領域，量子AI可高效優化複雜系統（如空氣動力學配置、電網管理），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）也能因量子計算的強大而加速。
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——都能受益於量子AI，探索傳統計算無法觸及的解決方案。
值得注意的是，許多應用仍處於實驗或概念驗證階段，但進展迅速。全球政府與企業正積極投資量子計算研究，早期示範已證明量子基礎的AI確實能更有效地解決某些問題。
例如，Google的量子AI團隊於2019年成功完成量子霸權實驗（解決特定隨機電路問題速度超越超級電腦），並於2024年推出名為Willow的新量子處理器，在一次測試中解決了傳統超級電腦估計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，且適用範圍有限，但凸顯了量子優勢的潛在規模，未來有望應用於實際AI問題。正如SAS首席技術官Bryan Harris所言，「量子市場正快速發展，現值350億美元，預計2030年達到一兆美元……我們將迎來巨大飛躍。」
換言之，專家預期量子人工智能在未來數年將大幅成長，改變產業運作模式。
挑戰與未來展望
儘管前景令人振奮，量子人工智能仍處於起步階段，要實現其全部潛力仍面臨重大挑戰。其中一大障礙是擴展性與硬件穩定性。現有量子電腦的量子位元數有限，且極易受環境噪音影響導致退相干——脆弱的量子態容易被干擾，令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及改良硬件（例如IBM規劃提升量子位元相干時間），但真正能可靠執行大型AI算法的容錯量子電腦仍需數年時間。
此外，目前量子處理器最多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，才能在實務任務中超越傳統系統。如何在擴大硬件規模的同時維持穩定性，是全球實驗室積極攻關的難題。
軟件方面的挑戰則是算法與專業知識。量子電腦無法直接運行傳統軟件，許多經典AI算法無法直接移植到量子環境，需大幅調整或重新設計。
這意味著研究者必須開發新型量子算法或混合技術，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和Google的Cirq）及日益增多的學術課程，正培養新一代量子算法設計工程師。隨著時間推移，更友善的量子軟件工具與高階抽象層將問世，使AI從業者無需成為量子物理專家，也能輕鬆使用量子處理器。
鑑於這些限制，目前量子人工智能的最先進狀態是混合方法。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。
實務上，CPU、GPU與QPU（量子處理單元）協同工作：AI工作流程中，根據任務特性分配至最適合的平台。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，而傳統處理器則處理數據預處理及結果整合。
這種混合模式預計將持續存在，量子與經典計算以「分而治之」方式合作解決更大問題。事實上，我們已見到量子加速器與經典超級電腦及AI硬件的連結實驗。
隨著量子技術成熟，這種整合將更緊密——部分研究者預見量子晶片與經典晶片將在同一計算集群或雲端環境中協同工作，實時優化工作流程。
展望未來，量子人工智能前景非常光明。硬件進展（如量子位元數增加、更佳錯誤率及新型量子技術）預計在未來十年持續推進，每項改進都直接擴展量子電腦可處理的AI問題範圍。
產業路線圖（IBM、Google等）顯示，至2020年代末將邁向更大、更穩定的量子機器，並在隨後數年達成容錯量子計算的里程碑。隨著這類研究在未來5至10年發展，專家預期量子AI將帶來巨大突破，改變我們的方法論並以新方式解決複雜問題。
我們可能會先在特定領域見證早期實用的量子優勢（如優化或藥物設計的材料模擬），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和新興初創企業（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打造量子電腦，更涵蓋開發量子算法、軟件基礎設施及培育人才，以有效應用於AI。
科技界普遍認為組織應該立即開始探索量子人工智能——即使只是試驗階段——以為未來突破做好準備。早期採用者已在布局，準備在量子計算成熟時取得競爭優勢。
>>> 你知道嗎：
總結來說，量子人工智能代表了當代兩項最具變革性的技術——量子計算與人工智能的融合。透過利用量子現象提升AI能力，它有望解決過去難以克服的問題，從破解複雜優化到模擬自然界最精細的系統。
雖然仍在發展中，隨著量子硬件的進步，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AI從實驗示範轉向實用解決方案，開啟商業、科學及其他領域的新可能。
這段旅程才剛開始，但其潛在影響深遠——使量子人工智能成為我們進入新計算創新浪潮時不可忽視的領域。
