量子人工智慧（Quantum Artificial Intelligence）是一個新興領域，結合量子運算的強大能力與人工智慧（AI），突破計算的可能性界限。簡言之，量子人工智慧利用量子力學（透過稱為量子電腦的裝置）來強化機器學習與資料處理，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，量子人工智慧系統能夠並行處理大量資料，比以往更快速且有效率地解決複雜問題。量子運算與 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。
理解量子人工智慧
量子電腦與傳統電腦有根本的不同。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 與 1）的量子位元，這是因為一種稱為疊加態的量子現象。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，同時是正面與反面，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，狀態空間就會倍增——例如，10 個量子位元能同時表示 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，意即它們的狀態彼此關聯，測量其中一個會立即影響另一個，無論距離多遠。疊加態與糾纏使得量子平行運算（quantum parallelism）成為可能，讓量子機器能同時評估多種結果，而非像傳統機器一個一個地處理。
量子人工智慧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，它們能以史無前例的速度處理大型資料集並訓練 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，但在足夠強大的量子系統上，可能只需數小時或數分鐘。
隨著 AI 模型規模擴大並需要更多計算資源，這種加速尤為關鍵。量子人工智慧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、調整模型參數或排程資源）面臨組合爆炸問題——可能性數量呈指數成長，使得傳統機器無法進行全面搜尋。
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。這使得量子人工智慧能更有效率地找到複雜問題（如路徑規劃與排程）的高品質解決方案。
另一項優勢是可能帶來的更高準確度與洞察力。量子人工智慧模型能以傳統演算法無法達到的方式探索龐大的機率分布，透過疊加態檢視所有可能結果，而非依賴近似。這種全面分析能帶來更精確的預測與優化，因為量子模型不必像傳統演算法那樣刪減可能性。
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與神經網路，這些演算法在量子電路上運作。這些演算法旨在利用量子效應提升模式識別與資料分析，讓 AI 有機會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：正如量子運算能強化 AI，AI 也能協助量子運算。研究者談論「AI for Quantum」——利用機器學習優化量子操作（如錯誤修正、量子位元控制與更佳量子演算法開發）——以及「Quantum for AI」，即使用量子電腦執行 AI。
這種相互促進意味著兩項技術能互補彼此的限制，未來可能形成「終極計算範式」。然而，目前量子人工智慧主要聚焦於利用量子硬體加速 AI 任務。
量子人工智慧簡史
量子人工智慧的理念源自量子運算與人工智慧數十年的進展。量子運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演算法展現了這種方法的潛力——最著名的是用於大數分解的Shor 演算法，顯示量子電腦理論上能以指數速度破解加密，遠勝傳統電腦。
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 與機器學習的興趣。
到了2000年代與2010年代初，量子運算與 AI 的交集開始成形。2013年，NASA、Google與大學太空研究協會在 NASA Ames 研究中心成立了量子人工智慧實驗室（QuAIL），致力於探索量子運算如何強化機器學習與解決困難的計算問題。
同期，研究者開始開發首批量子機器學習演算法，嘗試利用量子處理器加速 AI 模型訓練並提升準確度。此時期也見證了像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，但已開始測試優化與 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 及多家新創公司——正積極開發量子硬體與軟體，並嘗試整合量子與傳統計算。
例如，目前研究探索使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、化學模擬與材料科學。混合量子-經典演算法成為重要橋樑，讓量子處理器（QPU）與傳統 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路等技術中，量子電路負責部分計算，傳統電腦則引導優化過程。
目前產業正處於轉折點——量子硬體仍處於初期階段，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（即用量子電腦比傳統電腦更快或更好地解決實際問題）。
量子人工智慧的應用
量子人工智慧因其能以空前效率處理複雜且資料密集的問題，具備改變多個產業的潛力。以下是幾個量子人工智慧有望帶來影響的關鍵領域：
-
醫療與製藥：量子人工智慧能顯著加速藥物開發與生物醫學研究。量子電腦能在原子層級模擬分子交互作用與化學反應，這是傳統電腦極難做到的。
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候選者。例如，量子驅動的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資料，提升精準醫療。
IBM 已與克里夫蘭診所合作，利用量子運算推動藥物發現與醫療模型優化，展示量子人工智慧在阿茲海默症等疾病治療開發與個人化照護上的突破潛力。 -
金融與銀行：在金融服務領域，量子人工智慧能強化投資組合優化、風險管理與詐欺偵測等多項工作。優化問題在金融中隨處可見（如選擇最佳資產組合或在限制條件下優化交易策略），量子演算法非常適合高效探索這些龐大解空間。
量子電腦能分析複雜的金融資料與關聯，發現傳統系統可能忽略的模式，進而制定更有效的投資策略或提前預警市場變動。量子人工智慧也能強化密碼學與資安，因為量子技術促成新型加密方法（同時威脅舊有加密，促使量子抗性加密的發展）。
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與更快速的蒙地卡羅模擬，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。量子人工智慧能透過同時評估無數路徑與排程方案，顯著提升供應鏈優化效率。
例如，量子演算法可找出配送車隊的最有效路線，或優化運輸排程以降低燃料消耗與交貨時間，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問題，平衡庫存水平並降低營運成本。
IBM 報告指出，量子人工智慧已與企業合作優化供應鏈，帶來更準確的需求預測、成本降低與效率提升。 -
保險與風險分析：保險業依賴分析龐大且複雜相互依賴的資料，以預測損失、設定保費與偵測詐欺。量子人工智慧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演算法即時評估多種變數（如天氣模式、經濟指標、客戶行為等）如何互動並影響風險與定價。這種同時分析能提升風險模型的準確度，並促成更個人化的保險產品。
像即時詐欺偵測這類需從龐大資料中尋找細微異常的難題，也能透過量子增強 AI 更有效率地處理，可能辨識出傳統分析無法察覺的詐欺模式。 -
科學研究與工程：除了商業應用，量子人工智慧有望革新材料科學、化學與密碼學等科學領域。量子電腦能直接模擬量子力學系統，對設計新材料或化學物質（如超導體或催化劑）極為重要，這些模擬用傳統方法耗時過長。
在航空航太或能源領域，量子人工智慧能優化複雜系統（如空氣動力學配置、電網管理），高效處理龐大參數空間。即使在基礎科學中，AI 驅動的實驗資料分析（如粒子物理或天文學）也能因量子運算的強大而加速。
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——都能透過部署量子人工智慧，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。全球政府與企業正投入量子運算研究，早期示範已證實基於量子的 AI 確實能更有效地解決某些問題。
例如，Google 的量子人工智慧團隊於2019年成功完成量子霸權實驗（在特定隨機電路問題上比超級電腦更快），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。
雖然這些成果仍在精進中且適用範圍有限，但凸顯了未來可望應用於實際 AI 問題的量子優勢潛力。正如 SAS 技術長 Bryan Harris 所言，「量子市場正快速成長，規模達350億美元，預計2030年將達兆美元……我們將迎來巨大的飛躍。」
換言之，專家預期量子人工智慧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
儘管令人振奮，量子人工智慧仍處於起步階段，在實現其全部潛力前仍面臨重大挑戰。其中一大障礙是擴展性與硬體穩定性。現今量子電腦的量子位元數有限，且極易因環境噪音而產生錯誤，導致量子態（疊加或糾纏）喪失，稱為退相干。
維持量子位元穩定且無錯誤，足以執行複雜計算，是持續的工程挑戰。研究人員正開發錯誤修正技術與更優硬體（例如 IBM 的路線圖中提到提升量子位元相干時間），但真正能可靠執行大型 AI 演算法的容錯量子電腦可能還需數年時間。
此外，目前量子處理器最多只有數十到數百個量子位元，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。如何在擴大硬體規模的同時維持穩定性，是全球實驗室積極攻克的難題。
另一挑戰來自軟體層面：演算法與專業知識。量子電腦無法執行傳統軟體，許多經典 AI 演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的量子演算法或混合技術，有效利用量子硬體執行 AI 任務。量子程式設計本身是一項專業技能，量子運算人才稀缺。
不過，開源框架（如 IBM 的 Qiskit 與 Google 的 Cirq）與日益增多的學術課程，正培育新一代量子演算法設計工程師。隨著時間推移，更友善的量子軟體工具與高階抽象層將出現，使 AI 從業者無需成為量子物理專家，也能利用量子處理器。
鑑於這些限制，目前量子人工智慧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）協同運作：AI 工作流程中的重點任務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，而傳統處理器則處理資料前置與結果整合。
這種混合模式預計在可預見的未來持續存在，量子與傳統計算將以「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傳統超級電腦及 AI 硬體的連結實驗。
隨著量子技術成熟，這種整合將更加緊密——部分研究者預見量子晶片將與傳統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。
展望未來，量子人工智慧前景非常看好。硬體進步（如量子位元數增加、更佳錯誤率與新型量子技術）預計在未來十年持續推進，每項改進都直接擴大量子電腦可處理的 AI 問題範圍。
產業路線圖（IBM、Google 等）顯示，至2020年代末將邁向更大且更穩定的量子機器，並可能在隨後數年達成容錯量子運算的里程碑。隨著這類研究在未來5至10年演進，專家預期將帶來巨大的量子 AI 成果，改變我們的方法論並以新方式解決複雜問題。
我們可能會先在專門領域（如優化或藥物設計的材料模擬）見證早期實際的量子優勢，隨後隨技術擴展帶來更廣泛的影響。
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畫，以及 IBM、Google、Microsoft、Amazon、Intel 和新興新創（IonQ、Rigetti、Pasqal、D-Wave 等）正投入資源，推動量子人工智慧成為現實。
這場全球努力不僅在建造量子電腦，也在開發量子演算法、軟體基礎設施與人才隊伍，以有效應用於 AI。
科技界共識是組織應該立即開始探索量子人工智慧——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，準備在量子運算成熟時取得競爭優勢。
>>> 你知道嗎：
總結來說，量子人工智慧代表了當代兩項最具變革性的技術——量子運算與人工智慧——的融合。透過利用量子現象提升 AI 能力，它承諾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。
雖然仍在萌芽階段，隨著量子硬體的進步，量子人工智慧將重塑 AI 與計算的未來。未來數年，我們可望見證量子人工智慧從實驗示範轉向實務解決方案，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——使量子人工智慧成為我們進入新計算創新浪潮時不可忽視的領域。
