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量子電腦為何比傳統電腦強大?量子運算的發展又有哪些挑戰呢?

Research Portal(科技政策觀點)_96
・2018/04/27 ・6199字 ・閱讀時間約 12 分鐘 ・SR值 587 ・九年級

  • 文/林明宜 │ 國家實驗研究院科技政策與資訊中心助理研究員,研究領域為神經科學、醫學工程及前瞻技術趨勢分析

量子電腦挾著其強大運算速度和能力的潛能,使得全球科學界和產業界(Google, IBM, Microsoft, Intel 等)競相投入7。雖然目前仍在理論實踐和可操作原型發展階段,近年的技術突破似乎使得每年都「即將成功」的量子電腦真正更接近商業化應用。在今日知識經濟和全球化競爭的時代,運算能力即是國家和企業的競爭力,因此量子電腦在近年頻頻被各國視為重點發展技術,許多科技趨勢報告也將其列為年度突破11 12 13。國研院科政中心之前已經對各國的量子技術發展策略和台灣的研發現況撰寫專文討論(編按:參見英國量子技術發展戰略第二次量子革命啟動)。本文將更新近期技術發展趨勢和討論量子電腦未來對社會可能造成的衝擊。

圖/TheDigitalArtist @Pixabay

什麼是「量子運算」?從基本原理談起

量子位元(qubit)是量子電腦最基本的運算單元,為了使量子位元能夠被運用,量子必須達到量子疊加(quantum superposition)和量子糾纏狀態(quantum entanglement):即單一量子須同時處於兩種物理狀態,且兩個量子間需形成聯結,使得兩個量子即使不處於同一個空間,卻可以即時互相影響,才能做為量子運算基本單元17。量子可以是電子、離子或光子,只要能夠達到疊加和糾纏狀態就可以做為量子位元,量子位元的讀寫可透過微波、磁脈衝或雷射。目前主流的五種量子運算方式有矽自旋量子離子阱超導迴路鑽石空位拓樸量子

量子疊加可以用丟擲硬幣比喻:硬幣可為頭像(1)或反面(0)就如同傳統的位元,將硬幣擲到空中轉動時,硬幣不停在頭像和反面轉換,在空中旋轉時就像是同時為 1 和 0,只有真正落下後才知道最後落在那一面。以電子做為量子為例,電子自旋向下時能量最低為 0,可利用特定頻率的微波脈衝加熱電子,使電子獲得能量後自旋向上,寫為 1,若將量子置於矽晶體電極中,就可以量測到電流獲知量子的狀態。

圖/jarmoluk @Pixabay

那麼又如何達成量子糾纏狀態?若以光子為例,科學家可以用雷射產生大量光子射入兩層超薄,相性相反的非線性晶體,當光子通過非線性晶體時,偶爾會產生成對的光子,由於兩層晶體相位相反,產生的光子極性相反,可能為垂直或是水平,又因為晶體極薄,光子的相位是垂直或水平,只有在量測時可以得知,而且這對光子的相位一個若為垂直,另一個就必為水平,反之亦然,此時這對光子的狀態就稱為量子糾纏狀態。

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量子糾纏示意圖 圖/作者提供

由於量子位元的疊加和糾纏特性,使得量子位元可以不像傳統電腦位元只能為 0 或 1,而是能夠同時為 0 和 1,此特性使量子位元的運算能力增加,量子電腦得以進行大量資料的平行運算。

量子電腦為何比傳統電腦強大?

如前所述,量子電腦不像傳統電腦,運算步驟被位元數限制。如果想找出 4 位元(可為 0 或 1)組合中某一組數字,傳統電腦最多需要嘗試到 16 次,平均需要嘗試 8 次;如果想找出 20 位元組合的其中一組數字,最多需要嘗試到約一百萬次運算步驟。由此可知傳統電腦在解決這類問題時,嘗試的次數和所欲搜尋的數字可能組數呈線性關係,當所運算的可能性呈指數成長時,即使是超級電腦,所需要的運算時間將長到無法實際用來解決問題。量子運算由於其特殊的量子特性,在上述的 4 位元組合數字問題,量子運算可以在 4 次運算後直接得到 16 種可能情形中的解答,在 1000 次運算後即可找出 20 位元組合,一百萬個可能的其中一組特定數字,運算次數只需可能情形總數的平方根,滿足指數型的複雜運算需求。

要發展量子運算,還有哪些技術挑戰?

(一)穩定量子態的維持

細緻的量子態十分容易受到振動或電磁場,甚至一般熱擾動的干擾,所以現在的量子電腦需要在接近絕對零度的超低溫度操作8。目前主要的技術瓶頸除了增加量子位元數之外,就是如何維持穩定量子態,使量子維持在某個量子態時間(相干時間,coherence time)夠長,足以完成運算工作並增加運算正確率。

其中微軟的研究團隊正嘗試操縱 2012 年才被發現的「準粒子」,用編辮子糾結方式,使量子位元可以抵抗外界干擾,讓量子位元和繩結一樣穩定,如此一來,量子電腦的運算能力就不用再被大量浪費在更正錯誤上17

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(二)量子位元的可擴充性

另一個使量子電腦能夠進入實際應用的關鍵,是量子位元的可擴充性,現行主流量子運算技術之一的矽自旋量子,就是由於可以利用已經十分成熟的半導體技術,具有和現行電腦相容性,且被認為未來容易向上擴充,而吸引英特爾和其他研究人員投入研發。普林斯頓大學的實驗室近期在矽量子元件上有關鍵性的技術突破15,製造出能夠準確控制兩個電子之間量子行為,以矽為材料的元件,且錯誤率極低。這個突破性的量子位元邏輯閘,由高度有序排列的矽晶體構成,晶體上布有數十奈米的氧化鋁線,用來遞送電壓,將兩個被能階隔開的電子困在特定的量子點,再利用短暫的降低能階隔閡,使兩個電子能夠互相交換資訊,達到量子糾纏狀態。這項研究是第一次在矽材料中成功達到量子糾纏。研究人員可以利用磁場控制量子位元行為,目前控制電子量子態穩定度達 99%,而邏輯閘的可靠度達到 75%,這項技術除了具有可擴充性,錯誤率在未來還可能再下降。

(三)量子軟體研發

除此之外,為了使量子電腦真正發揮效能,專家們認為應該同步開發量子軟體20。量子運算程式的複雜度和難度源於量子電腦的本質,運算時將帶有一定程度的雜訊,所以程式設計時必需將量子電腦的物理原理和位元限制納入考量,需要先預建雜訊模擬模型,以處理操作正確性的問題。而早期發展出的量子電腦由於運算硬體設計尚未統一,將具有不同性質的細微差別,軟體需要一定程度的客製化。運算的高複雜度也將帶動新的演算法和開發工具的需求,量子電腦軟體設計人員需具備深厚的物理、數學和軟體工程知識,跨領域、對各領域有深度知識的人才培育將會是軟體研發的關鍵,同時許多量子軟體都有開源式社群開發平台,以群策群力結合資源加速早期軟體開發速度。

量子電腦發展現況

  • IBM 官方釋出的量子電腦研究室( IBM Q computation center)介紹影片

目前最早實際被投入應用的量子電腦由 5 個量子位元構成,由 IBM 研發,採用的是超導迴路技術,IBM 並在 2017 年底開始提供 20 位元的商業化雲端量子運算服務16。而 50 個量子位元是一個深具意義的里程碑,這代表著超越現有任何超級電腦可以達到的運算能力,象徵量子優越(quantum supremacy)時代的來臨,目前 IBM 已十分接近這個目標,建造出 50 量子位元的原型機4,Google 的團隊也緊追在後,2017 年 11 月的自然期刊中,麻省理工學院、哈佛、加州理工學院的合作團隊和馬里蘭大學的量子運算中心也分別用不同的技術達到 50 個量子位元的運算系統14;大陸在 2017 年底宣布將投資一百億美元成立新的量子電腦中心,預計在 2020 年開始運作5,日本也加入國際量子競賽,宣布免費提供量子類神經網路服務,並將投資 2 億 6 千 7 百萬美元,在 2018 年開始十年量子研發計畫18

雖然由於量子電腦特性,無法儲存資訊和運算結果,加上體積和所需要的硬體維護人員及費用高昂,在可見的未來都將與傳統電腦結合透過雲端提供運算服務,現在的量子電腦確實已經即將從實驗室步入實際應用,預備顛覆創新材料製造、化學製藥、人工智慧、網路安全和金融科技的領域。

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量子電腦未來普及,將對社會帶來哪些改變與衝擊?

(一)量子電腦和人工智慧的結合

圖/geralt @Pixabay

量子電腦的強項在於亂數產生、尋找未排序數列的最小值、解決圖論中的節點連結問題、特徴吻合等,科學家已經設計出多種量子演算法,來解決傳統電腦不易解決的問題16。其中 2008 年由三位科學家 Harrow、 Hassidim 和 Lloyd 發明的量子演算法 HHL,能夠快速解決多自由度,龐大的線性代數問題;而機器學習正好大量倚重這類型的大量線性代數運算,因此專家們很快就開始試圖將量子演算法和機器學習結合,機器學習是少數在量子電腦發展早期就有機會找到利基的領域。

雖然短期內傳統的機器學習仍會較早開始實際應用在交通、醫學和金融市場,量子系統在產生真正亂數和處理非傳統二進位式資料會時將占有較大的優勢,例如傳統常應用於金融市場的蒙地卡羅機器學習演算法,需要產生真正的亂數才能有最佳表現,此時量子電腦的長處就可以被展現10。許多量子機器學習新創公司已經開始研發如何利用量子系統加速機器學習,其市場潛能也吸引了許多資金投入19

(二)量子電腦在化學和製藥的應用

圖/hioahelsefag @Pixabay

一般專家普遍認為,化學將是量子運算最強且最立即的應用9。量子電腦將可以用來幫助設計乾淨能源所需要的催化劑,了解生物體內的酵素,發現新的太陽能電池材料或高溫超導體材料。它的優勢在於超乎現有傳統電腦的強大運算能力,足以真正模擬和創造複雜的電子和分子互動模型。

一般進行化學反應模擬時,由於需了解各分子所含原子彼此間互動情形,需計算各原子的電子互動能量,包含所有電子的位置和能階(即軌域)。現有的傳統電腦在 125 個軌域時,就需要超出宇宙所有原子數量的記億體來儲存所有的資訊,實際上無法處理如此大量複雜的資料和運算,因此現在的量子化學家在建模型時,常必須故意省略某些電子的行為特性,尤其是電子間強烈互動的情形。這種近似算法在模擬有機化學分子時是可以接受的,但是在金屬分子這種大量電子擠在極小空間的例子,電子間的強互動卻正是它的本質,被忽略就無法真正了解實際的化學原理。類似無法被簡化的傳統方式模擬的例子還有高溫超導體材料、含金屬的酵素活性位點等。

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然而量子位元的疊加特性使量子電腦能夠輕鬆完成這類運算,對新藥和新材料研發做出極大的貢獻,一旦技術成熟,新藥的研發前期將可透過量子電腦模擬化合物結構和生物體內酵素或受器的交互作用,對療效和副作用做較佳的預測,減少研發時間和成本,熟悉並且了解如何利用量子運算的廠商在新藥設計就會占有先機。

(三)量子電腦對比特幣市場和區塊鏈安全的威脅

圖/BenjaminNelan @Pixabay

虛擬貨幣比特幣和其他使用區塊鏈技術之應用的安全性,在於其加密的強度很高,不容易被傳統電腦破解,當擅長於複雜運算及密碼破解的量子電腦技術漸趨成熟,會不會對這些應用產生威脅?例如現行的比特幣協定,利用生成一個特定的隨機數(nonce)做為新區塊鏈生成的必要條件之一,而生成這個隨機數需要大量的計算能力,礦工挖礦就是提供計算能力,並獲得比特幣做為獎勵。然而偶爾會有兩組礦工同時宣告兩個不同的區塊,此時比特幣協定會以已完成較多運算的區塊為主,抛棄另一個落後的區塊,這會導致網路中擁有多數運算能力的礦工永遠獲得下一個區塊,成為控制比特幣帳簿的主宰。如果量子電腦加入挖礦的行列,並且展現出壓倒性超出其他礦工的計算能力,整個比特幣市場就可能瓦解。新加坡國立大學的研究人員針對這個可能,對未來十年量子電腦運算能力的預測和目前用來挖礦的電路運算能力成長做比較;結果發現,未來十年內現有的硬體還能夠在速度上占有優勢,量子電腦主宰比特幣挖礦的情況應該不至於馬上發生。

然而比特幣的另一個安全協定特徵,橢圓曲線數位簽章(elliptic curve signature)卻可能更快在量子運算下暴露出弱點,比特幣的擁有者會握有一個私有密鑰和發布一個公開密鑰,在不公布私有密鑰的情形下,利用公開密鑰來證明自己是這個比特幣的擁有者,而公開密鑰可以很容易的由私有密鑰生成,反之則不然。雖然傳統電腦很難透過公開密鑰算出私有密鑰,對量子電腦來說卻很容易,研究人員估計在 2027 年這項安全協定就可能會被破解6

雖然比特幣和其他虛擬貨幣還未真正普及,但其交易熱度和市場接受度日漸增加,在金融市場逐漸開始接受和嘗試奠基於密碼保護的數位化交易平台時,量子運算技術對區塊鏈的威脅和未來金融市場的衝擊不可小覷,在可見的未來,這場矛與盾的對決將隨著量子運算漸趨成熟,和區塊鏈技術的普及化越來越激烈。

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結語:量子電腦的未來,企業與國家的挑戰

IBM 推出的 20 量子位元的商業化雲端量子運算服務,是量子電腦的重大里程碑,象徵著量子運算時代的曙光乍現,有些分析指出最快 2 到 5 年內,量子運算會開始進入實質企業應用。

如前文所述,也許量子電腦初期的應用是在於特定領域解決特定的問題,同時需搭配傳統電腦作為運算升級之用,但仍然具有極大潛在的商業機會或是風險。如同人工智慧的快速發展,一旦量子電腦起飛,企業和國家如何因應和準備,找到利基,建立差異化優勢,又如何預應風險,例如發展不受量子運算破解的加密方式,維護資料安全等,都需要全方位的整體性思考及規畫。

參考資料:

  1. 陳蔚然(2017)。第二次量子革命啟動
  2. 王宣智(2015) 。英國量子技術發展戰略
  3. Ashley Montanaro. (2016). Quantum algorithms: an overview.
  4. Associated Press. (2017). IBM says it’s reached milestone in quantum computing.
  5. Brian Wang. (2017). China will open a $10 billion quantum computer center and others also investing in quantum computing.
  6. Emerging Technology from the arXiv. (2017). Quantum computers pose imminent threat to bitcoin security.
  7. Idalia Friedson. (2017). Quantum computing will be a huge advantage to whatever nation gets it to work first.
  8. Jennifer ouellete. (2017). Nanofridge could keep quantum computers cool enough to calculate.
  9. Katherine Bourzac. (2017). Chemistry is quantum computing’s killer app.
  10. Mark Anderson. (2017). A hybrid of quantum computing and machine learning is spawning new ventures.
  11. MIT review. (2017). 10 breakthrough technologies 2017.
  12. OECD. (2016). OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2016.
  13. Office of the deputy assistant secretary of the army (research & technology). (2016). Emerging science and technology trends: 2016-2045.
  14. Peter Reuell. (2017). Researchers create quantum calculator.
  15. Princeton University. (2017). New silicon structure opens the gate to quantum computers.
  16. Ron Miller. (2017). IBM makes 20 qubit quantum computing machine available as a cloud service.
  17. Russ Juskalian. (2017). Practical quantum computers.
  18. Tiffany Trader. (2017). Japan unveils quantum neural network.
  19. Will Knight. (2017). A start up uses quantum computing to boost machine learning.
  20. Will Zeng, Blake Johnson, Robert Smith, Nick Rubin, Matt Reagor, Colm Ryan& Chad Rigetti. (20173). First quantum computers need smart software.
  21. IBM Quantum Computing 

本文轉載自科技政策與資訊中心網站《科技政策觀點》,原文標題《量子電腦─曙光乍現

延伸閱讀:

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停工即停薪:如何證明你的時間值多少?車禍背後的認知 x 情緒 x 金錢 x 法律大混戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/01/09 ・3286字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與 PAMO車禍線上律師 合作,泛科學企劃執行

走在台灣的街頭,你是否發現馬路變得越來越「急躁」?滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車,為了拚單量與獎金,每個人都在跟時間賽跑 。與此同時,拜經濟發展所賜,路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈,讓車禍不再只是一場意外,更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出,我們正處於一個交通生態的轉折點,當「把車當生財工具」的職業駕駛,撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主,傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」(有跑才有錢,沒跑就沒收入)的零工經濟時代,如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退?

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如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?/ 圖片來源: Nano Banana

薪資證明的難題:零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠,邏輯相對單純:拿出公司的薪資單或扣繳憑單,計算這幾個月的平均薪資,就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代,這套邏輯卡關了!施尚宏律師指出,許多外送員、自由接案者或是工地打工者,他們的收入往往是領現金,或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是,零工經濟的特性是「高度變動」,上個月可能拚了 7 萬,這個月休息可能只有 0 元,導致「平均收入」難以定義 。

這時候,律師的角色就不只是法條的背誦者,更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台(如 Uber、台灣大車隊)的流水帳整合,或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入(例如學生開學期間),只要能證明過往的接單能力與紀錄,在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

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PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言 / 圖片來源: Nano Banana

300 萬張罰單背後的僥倖:你的直覺,正在害死你

根據警政署統計,台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」,一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後,藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A:我在紅線違停,人還在車上,沒撞到也要負責? 許多人認為:「我人就在車上,車子也沒動,甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我,自己操作不當摔倒了,這關我什麼事?」

施律師警告,這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道,導致後方車輛必須閃避而發生事故,你就可能必須背負民事賠償責任,甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話: 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態,其巨大的代價可能是人命。

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陷阱 B:變換車道沒擦撞,對方自己嚇到摔車也算我的? 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時,後方騎士因為嚇到而摔車,但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」,能不能直接開走?

答案是:絕對不行。

施律師強調,車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係,你若直接離開現場,在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪,後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。

正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。/ 圖片來源: Nano Banana

保險不夠賠?豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢,是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴,更因為衍生出的「代步費用」驚人。

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施律師舉例,過去撞到車,只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320,車主可能會主張修車的 8 天期間,他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算,光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候,一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼?

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」,他們有內部的數據庫,只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想,為了拿到這筆額外的錢,對方可能會採取「以刑逼民」的策略:提告過失傷害,利用刑事訴訟的壓力(背上前科的恐懼),迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外,駕駛人仍需要懂得談判策略,或考慮尋求律師協助,在保險公司與對方的漫天喊價之間,找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態:「溫柔而堅定」最有效?

除了有單據的財損,車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言,這在法律上沒有公式,甚至有點像「開獎」,高度依賴法官的自由心證 。

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雖然保險公司內部有一套簡單的算法(例如醫療費用的 2 到 5 倍),但到了法院,法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下,正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議,在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」,這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員,裝兇只會讓對方心裡想著:「進了法院我保證你一毛都拿不到,準備看你笑話」。

相反地,如果你能客氣地溝通,但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據,清楚知道自己的底線與權益,這種「堅定」反而能讓談判對手買單,甚至在證明不足的情況下(如外送員的開學期間收入),更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外,它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代,無論你是為了生計奔波的職業駕駛,還是天天上路的通勤族,光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子,可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞,或是責任不明的糾紛。為了這點錢,要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差,恐懼於「會不會被告肇逃?」、「會不會留案底?」、「賠償多少才合理?」而整夜睡不著覺 。

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PAMO看準了這個「焦慮商機」, 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」,而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂,PAMO 提倡的是「大腦武裝」,當車禍發生時,線上律師團提供策略,教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示,他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時,背後有個軍師,能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。 / 圖片來源: Nano Banana

從違停的陷阱到訂閱制的解方,我們正處於交通與法律的轉型期。未來,挑戰將更加嚴峻。

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當 AI 與自駕車(Level 4/5)真正上路,一旦發生事故,責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時,誰該負責?怎麼舉證?

但在那天來臨之前,面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱,你選擇相信運氣,還是相信策略? 先「武裝好自己的大腦」,或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網:https://pse.is/8juv6k 

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量子電腦的計算是怎麼一回事?
賴昭正_96
・2025/07/15 ・6405字 ・閱讀時間約 13 分鐘

  • 作者 / 賴昭正 前清大化學系教授、系主任、所長,IBM 研究顧問化學家;合創科學月刊

因為我們確信量子系統一般無法在傳統電腦上有效模擬,量子運算未來最重要的應用可能是量子系統的電腦模擬。——David Deutsch「量子計算之父」

量子革命啟航,2025 年迎來國際量子年。圖 / unsplash

量子物理學誕生於 1900 年初期,源自普朗克(Max Planck)及愛因斯坦(Albert Einstein)等人為了解釋古典物理學無法解釋的黑體輻射和光電效應,提出能量「量化」的奇怪觀念。1920 年代,玻爾(Niels Bohr)、薛定諤 (Erwin Schrödinger)、海森堡( Werner Heisenberg)、玻恩(Max Born)和狄拉克(Paul Dirac)等物理學家為量子力學建立了更完整的數學框架,從而形成了微觀世界的物理理論。最近由於以它為基礎的計算技術不斷有「突破」性的進展,聯合國便迫不及待宣布 2025 年為國際量子科學技術
年。

筆者在芝加哥大學攻讀的是量子化學,博士班資格考試選的是物理化學、無機化學、及物理系的物理數學,論文用的理論工具是「量子」物理,實驗工具是「計算機」,因此應該是位「量子計算機」專家了,但慚愧的是:儘管市面上已經出現許多有關量子計算機的報導,但筆者除了知道其所用的物理原理(參看「延伸閱讀」)外,卻完全不知所云!

查了一下台灣兩大科普雜誌,發現《科學月刊》與《泛科學》都沒報導過!顯然這不是一篇容易寫的科普文章。但因其重要性,及對科普的喜好,在猛 K 一個月後,筆者謹在此先野人獻曝,報導點心得,望能拋磚引玉將來有專家為我們寫一篇更詳細及深入的介紹。在進入本文之前,得預先警告:筆者深深了解數學公式會嚇跑讀者,但是幾經考慮後,覺得不用點數學顯然不能點出量子計算機的骨髓。對數學不感興趣的讀者事實上不需要深入了解:只要從那些數學中看出量子計算機的運算不是確定性的「加減乘除」、而是操縱或然率的「量子物質狀態」改變(「量子位元」一節)即可。如果真的不想看到數學公式,可以跳過「量子閘」及「量子計算機」二節。

量子計算機的起源

20 世紀 80 年代初,美國阿貢國家實驗室(Argonne National Laboratory)貝尼奧夫(Paul Benioff)發表四篇量子計算基礎的開創性論文,證明計算機可以按照量子力學定律運行;費曼(Richard Feynman)獨立提出了量子計算的想法,認為基於量子原理的計算機可以高效地模擬量子系統,克服對於一般電腦來說難度呈指數級增長的計算任務。1985 年牛津大學物理學家德意志(David Deutsch)以費曼和貝尼奧夫的思想為基礎,提出了通用量子計算的概念,並設計出一個適用於量子計算機的演算法。

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要了解這些量子計算想法之前,我們得先了解一下現行的(傳統)計算機。

傳統計算機

人類因為有 10 個指頭,所以採用十位元的運算方法,即 0,1,…9;9 再加 1 就進位成 10(借用別人的手指)。當初設計計算機的人也許因為只有兩根手指的關係,卻採用「二位元」(bit)的運算方法,即 0 與 1;1 再加 1 就進位成 10(= 十位元的 2)。事實上這樣的計算法在電路設計上是比較容易的:接近 0 伏特的電壓(通常稱為「低」)表示邏輯 0,而較高的電壓(通常稱為「高」)表示邏輯 1。計算機就是靠這樣的線路及所謂「邏輯閘」(logic gate)來達成計算的任務,如圖一:2 個「二位元」數 A2A1 及 B2B1 相加的計算機線路圖。

圖 / 作者提供

「邏輯閘」的目的是將輸入(input)依照所設計的邏輯改成單一的輸出(output)。例如將(0,1)輸入「AND 閘」,圖一的邏輯表告訴我們它將輸出 0;(1,1)將輸出 1,…。又如將(0,1)輸入「XOR 閘」,它將輸出 1;(1,1)將輸出 0,…。讀者應該不難用圖一的線路計算出 10+11=101(O3O2O1);10+01=011;11+11=110;…。

如果要增加「二位元」的數目[如 3 個「二位元」、4 個「二位元」…,或 8 個「二位元」的「位元組」(byte)],只要重複複製圖一 a 及 a′ 之間的線路,將它連在最後一個 a′ 上即可。所以(傳統)計算機的設計是透過「邏輯閘」操縱「二位元」來達到計算的目的。

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所以要使用傳統計算機來「解決問題」如微積分方程式或製定更好投資策略時,必須先將它們「改寫成」加減乘除及簡單邏輯(如 x 則 y)的「運算問題」。

量子位元

量子計算機也是採用「二位元」的運作,但其「二位元」非常不同於上面所提到之「二位元」:

(1)它的 0 與 1 不是電壓的不同,而是物質狀態的不同,稱為 |0> 與 |1>;

(2)它可以有同時存在於 |0> 與 |1> 的「量子疊加」狀態(quantum superposition state,註一),例如 |x>=α|0>+β|1>(|α|2+|β|2=1);

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(3)當你去測量時,因「波函數坍縮」(wave function collapse)只能得到或然率分別為 |α|2 及 |β|2 的 |0>或 |1> 狀態而已,不能有中間的混合態!

這樣的「二位元」因為具有量子物理的特性,因此稱之為「量子位元」(qubit)。原子的自旋(spin)就是具有這樣的特性,因此可作為量子計算機的「量子位元」。

等一等,電壓不是也可以模擬(1)及(2)嗎?例如 0 代表 0 伏特電壓,1 代表 5 伏特電壓,那麼 0.8(4伏特電壓)不是代表由 80% 的 5 伏特電壓和 20% 的 0 伏特電壓組成的嗎?原則上不錯,但就出現了一個實際設計上的問題:電壓一定要很穩定(註二)。這事實上正也是量子計算機設計上的最大挑戰之一:如何保持「量子位元」的穩定?設計高品質的「量子位元」極具挑戰性:如果「量子位元」與其環境沒有充分隔離,它就會遭受「量子退相干擾」(quantum decoherence),在計算中引入雜訊、錯誤、或崩潰。當然,電壓是沒辦法模擬(3)的:如果允許「疊加」態,測量電壓只能得到「疊加」電壓 4 伏特,不可能量到 0 伏特或 5 伏特。但事實上更嚴重的問題是:電壓沒辦法模仿兩個「量子位元」的「量子糾纏」(quantum entanglement)態:

χ>=12(00>+11>)

這狀態是由兩個「量子位元」組成的,而每個「量子位元」是由兩個狀態組成,因此理論上應該共有四個狀態(00, 01, 10, 11)才對;但上式中卻缺少了 |01> 及 |10> 兩個狀態!

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量子(邏輯)

量子計算機的設計與傳統計算機類似,不同的是它用「量子邏輯閘」(quantum logic gate)來操縱「量子位元」。在量子電路模型中,「量子邏輯閘」(或簡稱「量子閘」)是在某些量子位元上運行的基本量子電路,它們是量子電路的組成部分,就像傳統邏輯閘是傳統數位電路的組成部分一樣。在介紹「量子閘」之前,因為「量子位元」可以同時存在於 |0> 與 |1> 之間的狀態,因此用向量(vector)及矩陣(matrix)來表示將比較方便。例如以 |0> 及 |1> 為基底向量(basis vector,可以想成傳統上的 XY 座標軸),「量子位元」|0>、|1>、|x>=α|0>+β|1>將分別為:

如果用向量來表示量子位元,那麼「量子閘」將是一矩陣。

傳統計算機中的「NOT 閘」將 1 改成 0 輸出、0 改成 1 輸出,量子計算機中也有類似的「NOT 量子閘」能將 |0> 改成 |1> 輸出、|1> 改成 |0> 輸出、上面的 |x> 改成:

1α2+β2[βα]

輸出。

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「阿達瑪閘」(Hadamard gate) 是一基本量子閘,它能將量子位元從單一的確定狀態(|0⟩ 或 |1⟩)轉換為測量任一結果均為 50% 機率的量子疊加態(參見圖二)。「CNOT 閘」是一雙量子位元操作閘:

[1000010000010010]

作用於 H|0> 及另一 |0> 結合的雙量子位元可以得到一量子糾纏態,其電路圖為

圖 / 作者提供

量子計算機

在結論前讓我們在此以一實際的例子來說明量子計算機可能提供的優勢。為了避免難懂的數學,我們在這裡只能用一最簡單的、不實用、但在開發量子演算法技術上佔有很重要歷史地位的例子:1985 年「量子計算之父」所提出的德意志演算法。德意志演算法用量子計算機解決了一個簡單的問題:給一只能輸入 0 或 1、只能傳回 0 或 1 的函數 f(x),我們如何知道 f(0) 是否等於 f(1)?

圖 / 作者提供

圖三告訴我們如果用傳統的計算機,我們必須用 0 及 1 分別詢問這個函數兩次才可能得到答案:0 表示 f(0)=f(1);1 表示 f(0)≠f(1)。但因為量子位元可以有疊加狀態,我們可以先透過「阿達瑪閘」將 |0> 轉變成 |0> 及 |1> 疊加態後再詢問

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Q f : [ ( 1 ) f ( 0 ) 0 0 ( 1 ) f ( 1 ) ]

得到答案後再透過一次「阿達瑪閘」,我們就可以測量結果:如果測得 |0> 則表示 f(0)=f(1); 測得 |1> 則表示 f(0)≠f(1)。有興趣的讀者不妨親自演算一下,驗證筆者沒有算錯(註三)。

德意志演算法利用了量子力學的疊加性及波函數的干涉性,成功地只詢問一次就得到了答案,所以我們可以在這裡吹噓:量子計算機只要用傳統計算機一半的時間就可以解決問題。事實上 Lov Grover 1996 年提出一個搜尋(註四)演算法證明了:當傳統計算機需要使用 ~N 次詢問才能得到答案,量子計算卻只要使用 次求值,就能以高機率找到產生特定輸出值之黑盒函數的唯一輸入(註五):也就是說如果傳統計算機需要 100 年,量子計算機只需要 10 年!所以量子計算機將全面改變我們的…(請讀者填空)。但這不是好像看到一隻黑烏鴉,就說全世界烏鴉都是黑的一樣嗎?

結論

希望在瞰完本文後,讀者對量子計算機有初步的了解,不再只是個空洞的名詞而已。像其它新興科技一樣,我們將時常看到充滿著樂觀、承諾、與「突破」的報導,如去年底谷歌(Google)宣稱「(新的量子晶片)在不到五分鐘的時間內完成了一個「標準基準計算」(standard benchmark computation),而當今最快的超級電腦則需要 1025 年―這個數字遠遠超過了宇宙的年齡」,及最近微軟(Microsoft)發布了全球首款採用拓撲核心架構的量子晶片,謂創建了更穩定、可擴展的量子位元,「有望」讓量子計算機「更接近」解決複雜問題。

但我們都知道量子物理已經有百年的歷史,這知識為我們創造了空前的社會繁榮,因此我們不免要問:以它為基礎的量子計算機科技,為什麼經過了 40 年還是只停留在完成「標準基準計算」、「有望」、更接近」、…等等「空談」的階段,交不出一張實用的成績單(註六)?…什麼時候它才能真正為我們解決一有「突破」就被提到的複雜問題,如增強網路安全,徹底改變材料科學、新藥、和醫學的研發,優化財務模型、製定更好的投資策略等等承諾?

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量子計算之父德意志說:「因為我們確信量子系統一般無法在傳統電腦上有效模擬,量子運算未來最重要的應用可能是量子系統的電腦模擬。」諾貝爾物理獎得主費曼也持相同的看法。現在報章雜誌的報導都是渉及量子計算機所面臨的硬件設計挑戰;但翻閱證明其可行性的演算法後,筆者覺得如何將上面所提到之巨觀世界的實用問題,「改寫成」能利用量子運算獨特功能來解決之微觀世界的量子系統,可能才是一項更重大千萬倍的挑戰!

圖 / US National Weather Service

這使筆者想起了核融發電的問題。第一顆使用核子分裂的原子彈於 1945 年 8 月在日本廣島爆炸,6 年後年美國愛達荷州的實驗增殖反應器用核分裂產生可用電力,又三年後蘇聯的奧布寧斯克核電廠將核能所產生的電連結到電網。1952 年 11 月 1 日美國在馬紹爾群島引爆了第一顆氫彈。氫同位素核融反應除了比核分裂釋放更多的能量外,不會產生有害的長期放射性廢物;加上氫或氘在自然界中既便宜又豐富,為一種長期、可持續、經濟和安全的發電能源燃料,因此核融發電成為 1950 年代後期全世界先進國家追求的目標;報張雜誌三不五時便有「突破」的報導;但 1960 年到現在,65 年過去了,我們還是「祇聞樓梯響,不見人下來」,甭說看不到一座實用的核融發電廠,能勉強收支平衡的實驗就算是「突破」了。筆者認為量子計算機很可能將步其後塵:雷聲大雨點小、或根本不下雨(註七)!

註解:

  • (註一)許多科普文章多用「丟擲硬幣來比喻」,謂在空中旋轉之硬幣就是同時存在於正、反兩面的狀態。這顯然完全不懂量子物理:在空中旋轉之硬幣從來沒有同時存在於兩種狀態,它只是很快地在兩種狀態中轉來轉去而已!
  • (註二)正是因為要避免這一問題,所以傳統計算機設計採用「有」與「沒有」的二元電壓。不只如此,早期的計算機為了偵測錯誤,8 位元的位元組還多加了一位冗餘位元(詳閱「錯誤訊息的偵測與修正」,科學月刊 2009 年 3 月號或《我愛科學》)。
  • (註三)先謝了。但請注意:筆者忽略了要求或然率等於 1 的常數如 1/2。
  • (註四)在未以任何特定方式排序或組織的N項資料庫中尋找特定項目。
  • (註五)因為傳統計算機每次只能問一項,所以大約要問 N 次才能得到答案;量子計算機可以「疊加」態一次詢問所有的項目,但因天下沒有白吃的飯,所以每次詢問只能得到或然率的答案,需要重複詢問 ~N 才能將或然率提高到相當肯定的地步。
  • (註六)寫到這裡筆者突然了解為什麼一直對量子計算機「突破」的報導不感興趣:一則沒有新理論,再則好像全是空談,沒有解決實際問題的內容。
  • (註七)2023 年 5 月,領導微軟量子運算工作的副總裁、「技術院士」 Matthias Troyer 在《ACM 通訊》上撰寫了一篇題為「擺脫炒作與實用性:切實實現量子優勢」(Disentangling Hype from Practicality: On Realistically Achieving Quantum Advantage)的論文,指出量子電腦能夠提供有意義優勢的應用數量比某些人認為的要有限;謂量子電腦只有在解決小數據問題時才能真正發揮其指數級加速的作用。他補充說:「其餘的都是美麗的理論,但不會付諸實踐」。

延伸閱讀:

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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此獲有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪,IBM顧問研究化學家退休 。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲它轉載我的科學月刊上的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」。

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從 MiniLED 到 QLED:量子點技術如何改寫螢幕的未來?
PanSci_96
・2024/11/17 ・2235字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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量子點:從顯示技術到量子計算的革命

顯示面板的技術一直在進步,從最早的液晶顯示(LCD),到日益火熱的 MiniLED,再到正在被熱烈研發中的 MicroLED。隨著像素越來越小,螢幕畫質的進步讓人驚嘆不已。然而,現在有一項技術,它並非透過縮小像素來提升畫質,而是以更純淨的顏色帶來視覺上的革命—那就是「量子點技術」(Quantum Dot)。

量子點技術不僅為我們的螢幕帶來更好的顏色,甚至還有可能在量子電腦的未來發展中扮演重要角色。究竟這些小到幾奈米的半導體晶體是如何改變我們的世界?

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什麼是量子點?

量子點是一種半導體奈米晶體,其直徑僅為幾奈米大小,也就是僅包含數百到數萬個原子。在這麼小的尺寸下,量子力學的奇妙特性開始影響顆粒的物理性質。這些量子點能夠吸收特定波長的光,並根據自身大小發射出頻寬極窄的單色光。這也意味著,透過控制量子點的大小,我們可以精確地調整它所發出的顏色。

這項技術在顯示領域中得到了應用,稱為量子點顯示技術(QLED)。QLED 螢幕通常使用藍光 LED 作為背光源,再經由塗有量子點的薄膜來產生鮮艷的紅光和綠光,以此混合出更飽和的色彩,並提供更廣的色域。此外,由於減少了傳統彩色濾光片的使用,QLED 螢幕也更為省電且光效更高。

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MiniLED 與 MicroLED 的比較

要了解量子點技術的優勢,我們首先需要認識當前的顯示技術:MiniLED 與 MicroLED。

MiniLED 雖然名字聽起來和 MicroLED 相似,但它們的工作原理和應用有所不同。MiniLED 屬於有背光結構的面板,主要用於電腦和電視螢幕市場。它的顯色能力優秀,且通過調整背光區域的亮度,可以產生高對比度的畫面,甚至能呈現比傳統 LCD 更黑的黑色。

相比之下,MicroLED 則是無背光的技術,利用紅、綠、藍三種顏色的小燈泡直接發光,這些燈泡小到可以嵌入每個像素中。因此,MicroLED 的螢幕結構更薄,並能減少顏色劣化問題。然而,由於技術難度高,MicroLED 目前仍處於開發階段。

量子點的顯色技術有多特別?

傳統的顯示技術中,無論是 LCD、MiniLED 還是 OLED,它們的色彩顯示都需要依賴彩色濾光片來混合光源。而量子點技術則不然。量子點可以根據顆粒的大小發射出精確且純淨的單色光,其顏色純度遠超傳統濾光片。

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量子點的神奇之處在於,同一種材料可以隨著顆粒尺寸的變化而發射出不同的顏色。這意味著我們只需要製造出不同大小的量子點,就可以得到紅、綠、藍三原色的高純度光源,進而混合出更加鮮豔的色彩。這種「大小決定顏色」的現象,正是量子力學中能階與顆粒大小之間微妙關係的體現。

量子點技術憑顆粒大小精準發光,色彩純度遠勝傳統濾光片。圖/envato

量子力學與量子點的關聯

量子點的顏色之所以能隨顆粒大小改變,是因為量子點內部的電子受到能階的限制。在半導體材料中,電子的能量可以分佈在幾個不同的能階上,當電子從高能階回到低能階時,會以光的形式釋放出多餘的能量。而量子點的尺寸越小,電子能佔據的能階也越少,因此當電子釋放能量時,會放出更高能量的光子,這也導致了更短波長的光,比如藍光。

諾貝爾化學獎與量子點的製備技術

早在幾千年前,工匠們就已經能透過加入不同的金屬粉末來製作出不同顏色的玻璃,但他們並不知道背後的原理。直到 1980 年代,科學家們才發現,這些顏色變化與量子效應有關。2023 年的諾貝爾化學獎,正是授予了對量子點研究做出重要貢獻的三位科學家(分別為巴汶帝 ( Moungi G. Bawendi )、布魯斯 ( Louis E. Brus ) 和艾吉莫夫 ( Alexei I. Ekimov )),他們開發的技術讓量子點的製造變得更加容易且精確。

其中,蒙吉·巴文迪(Moungi Bawendi)開發的製程可以在溶液中精確控制量子點的大小,這使得量子點的性質與應用變得更加穩定且可預測,從而加速了量子點在顯示技術和其他領域的商業化應用。

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量子點在量子電腦中的應用

量子點的應用並不僅限於顯示技術。由於它們能夠透過改變大小來調控各種物理特性,因此又被稱為「人工原子」。這使得量子點在量子電腦中也有巨大的潛力,特別是在儲存與處理量子位元資訊方面。

量子電腦與傳統電腦不同,其運算依賴量子位元,而量子位元可以同時處於多個狀態。要讓量子位元的狀態穩定且能長時間儲存,是量子電腦硬體設計的一大挑戰。量子點因其特殊的能階特性,有望成為量子電腦中儲存量子位元的理想材料。

量子點技術的未來

量子點技術的出現,不僅改變了我們對顯示面板的認知,也為量子計算領域帶來了新希望。隨著技術的進一步成熟,量子點在顯示技術之外,還有可能應用在更多的高科技領域,如光學感測、生物醫學標記等。

如果你對量子點的應用充滿好奇,不妨繼續關注相關的技術發展。也許有一天,這些微小的「人工原子」會成為推動科技變革的核心力量,為我們的生活帶來更多的驚喜和便利。

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