噓 mayasky: 一下AI 一下量子電腦..你是有多少學生和教授?Y 11/03 17:47
我稍微提供一下科普知識
很多人不知道 其實最近幾年由IBM跟Google帶起的量子熱潮
其中一個目標 就是要做AI的
台灣目前對於量子計算的科普介紹 甚至有些教授的認知
大多數還停留在大約二十年前 由Shor's演算法帶起的熱潮
以為量子計算最大的應用是要拿來做解碼的
但這不是這波熱潮的重點 不是因為Shor's演算法不重要
而是因為它要求的量子比特數太多了 人類技術在可見未來幾乎沒有可能實現
這波量子熱潮 就是來自於對於這個不切實際的聖杯的徹底認清
於是反而找到了新生命
這波量子計算的熱潮 是要拿來做其他事情的
至於目前到底"具體"能做甚麼 其實大家還不那麼清楚 只有一些模糊的概念
現在大家唯一肯定的是 某些特定的技術已經可以做到超過50個量子比特
當量子比特數超過50-100的規模 那麼就會開始可能會有一些相當特定的問題
是量子電腦可以做得比古典電腦好的
這就是所謂的"量子霸權"(Quantum Supremacy)
甚至可能可以更廣義
那些問題甚至不一定需要是嚴格定義下的量子計算 甚至混合古典計算的成分都無所謂
只要能夠利用量子計算的性質加快 並且是有利可圖 那就好了
尋找這類的問題 同樣也是這波熱潮的重點
所以這波熱潮 軟體的人才說不定比硬體的人才還要更重要
而其中一個可能的應用方向 就是做機器學習
2008年時 MIT的A. Harrow, A. Hassidim, S. Lloyd
發展了一套用量子計算加快求解線性方程組的算法 簡稱HHL演算法
而現在的機器學習本質上就是最佳化的求解
可以預見 如果能夠實現HHL算法 那麼幾乎肯定能夠應用在機器學習上
這也是為什麼 軟體大廠Google甚至Amazon都進入了這個領域
所以一下AI 一下量子電腦 其實不一定是真正的壞事
因為這兩個不是沒有相關的
而在我看來 台灣在這方面的投入 真正的問題未必是花的錢太少
相反的 如果投入的方向沒選對 甚至可能會花得太多
為什麼呢? 現在這波量子計算的熱潮 大家拚的是中短期內找出並實現商業化的應用
以矽基量子點為比特元件作量子電腦 最大的問題就是
以目前的技術 很難把比特數做太多 很難scale
這是個學術界存在很久的技術 有非常多的相關文章
但在這一波熱潮 北美或歐陸卻沒有幾個大或小的商業公司選擇它
原因就是因為 不太看好選擇這幾技術 能擴大到足夠的比特數
(我沒有仔細查目前可以最多做到多少比特數 但我的印象是只有個位數而已)
現在這波熱潮主要的技術 主要的領先者有兩種
一個是google IBM這兩個頭號玩家選擇的 用超導電路當作基本元件
另外一個則是像是Honeywell或IonQ 選擇用離子阱的技術來製作量子比特
當這幾家公司 可能在不遠的將來
就找到適合的商業應用的平台 實現了量子霸權
選擇用矽基量子點當作投入的方向 究竟是否明智呢?
見仁見智囉 畢竟上面的決定如此 終究也不是我能管的著的
而且話說回來 其實台灣也沒甚麼可以選擇的
因為無論軟硬體 在目前世界最前沿的方向 台灣暫時都沒有足夠的人才
量子計算自從九零年代Shor演算法而爆紅之後 兩千年中就開始又沒落了
這波熱潮可以說是HHL算法在機器學習上的前景
以及google跟IBM這兩個大公司的投入與突破 才又正式興起的
在沒落的那段時間 沒有太多台灣學生會選擇投入其中 自然還沒有辦法跟上這中間的發展
但當然 隨著這幾年的爆紅
這幾年有越來越多的年輕有為的台灣學子 也開始投身其中 期待他們的將來囉~