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易經、巴別塔、通用文字——萊布尼茲研究二進位之路│《電腦簡史》數位時代(二)

張瑞棋_96
・2020/08/31 ・3364字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 584 ・九年級

計算機在何樂禮手中首度接上了電,但電力只是用來驅動繼電器進行計算,靠的是電磁鐵的機械動作,而不是電流本身。因此何樂禮的自動製表機只能算是電力驅動的機械式計算機,仍然不是電子計算機。

計算機要蛻變為現代電腦,必須擺脫機械方式,改用電流本身來做計算。而要做到這一點,首先得放棄大家習以為常的十進位,改用二進位。

本文為系列文章,上一篇請見:人口普查、打孔卡片、IBM——第一台插電的計算機│《電腦簡史》數位時代(一)

二進位早就有囉:易經八卦與培根的加密法

其實二進位的概念很早以前就有了。例如易經共有六十四卦,原本是用數字標記,但到了戰國時代,易經與陰陽思想結合,卦象逐漸改用陰陽兩種符號標記,最晚在東漢時期,就定型為目前所見的線條符號。

易經每一卦由六個「爻」相疊而成,而每一爻不是代表陽的一根長線「—」,就是代表陰的兩根短線「- -」。前三爻構成「上卦」,後三爻構成「下卦」,上下各有八卦,合起來共有 8 x 8 = 64 種變化,便能只用陰陽兩種符號標記六十四個卦象。

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伏羲先天六十四卦(1701年白晉寄給萊布尼茨的圖)。圖:WIKI

雖然易經這套標記系統是二進位沒錯,但是與計算完全無關。正如英國哲學家培根 (Francis Bacon) 也曾為了解決通訊保密的問題——如何讓往返前線的書信內容不為敵軍所悉,而於 1605 年想出一套加密方式。他的方法是將每個英文字母改用五個 a 或 b 取代,例如 A=aaaaa、B=aaaab、C=aaaba。

這套規則其實完全吻合現代二進位的記法,a 相當於 0,b 相當於 1。但同樣地,這只是書寫系統,無關乎計算。率先從計算的角度思考二進位的人是與培根只差一歲,同樣是英國學者的哈里厄特 (Thomas Harriot)。

不為人知的二進位運算首創者:哈里厄特

哈里厄特是位博學家,研究領域橫跨數學、光學、天文學,乃至人類學,有許多重要發現都是他率先提出。例如他於 1602 年就在給克卜勒的信中,提到光學中的折射定律,比斯涅耳 (Willebrord Snellius) 還早二十年。1609 年 7 月,他畫下望遠鏡所見的月球表面,比伽利略早了四個月。他還於 1610 年用望遠鏡觀察到太陽黑子,三年之後伽利略才發表自己所繪的太陽黑子。然而哈里厄特大部分的論文都沒有出版,手稿散落四處,因此直到近代,歷史學家才得知這些光環原本應屬於他。

二進位的計算方式也是其中之一。哈里厄特在 1610 年開始進行一連串的「計算實驗」,用二進位、三進位、四進位、……等等不同方式做四則運算。在他的文稿中,就用 0 與 1 做為二進位制的符號,並且演示一般十進位的數字如何轉換為二進位制,以及如何加減乘除。

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然而由於他從未公開發表,這份文稿內容又直到 1951 年才被學者發掘公布,因此儘管他是首創二進位運算體系之人,卻一直不為世人所知,這個光環才落在力推二進位制的萊布尼茲頭上。

彈珠與凹洞:萊布尼茲的二進位計算器

萊布尼茲於 1695 年的肖像。圖:WIKI

說起來,萊布尼茲提出二進位制也與計算器有關。

第十六章中提到萊布尼茲於 1672 年改良巴斯卡加法器,製作出兩位數乘除的計算器,但因結構問題無法擴充位數,直到二十年後發明步進滾筒,才終於完成真正實用的四則運算器。其實在發明步進滾筒之前,萊布尼茲曾經另闢蹊徑,試圖發明用二進位進行運算的機器。他在 1679 年留下的一篇手稿中,討論用彈珠與凹洞代表二進位的數字,藉由彈珠在凹洞間滾動來進行計算的可行性。

或許是製作上難以實現,萊布尼茲並未著手打造這部機器。他也沒對外發表二進位制的想法,直到 1701 年才寫成一篇論文提交「巴黎皇家科學院」(即法國科學院),卻被秘書長以「看不出二進位有何用處」為由拒絕。

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萊布尼茲研究範圍廣泛,原本不以為意,沒想到兩年後他收到一封來自中國的信,赫然發現易經六十四卦的符號,讓他決定再度宣揚二進位制。而這封信的緣由,得從受到康熙皇帝重用的耶穌會傳教士南懷仁 (Ferdinand Verbiest) 說起。

欲創通用文字,必先破解中文?

1678 年(康熙十七年),來到中國已十九年,位居清廷欽天監監正的南懷仁寫信給歐洲教會,請求增派傳教士來中國。當時法國在路易十四的統治下勵精圖治,已成歐陸的霸主,但是在亞洲的勢力卻遠遠不如荷蘭、英國、葡萄牙等國。他得知南懷仁的請求後,認為這正是法國在東方擴展影響力的大好機會,於是在 1684 年選派一批耶穌會修士前往中國。

路易十四特地選任原本就有科學專長的傳教士,好讓他們能受康熙重用,並且讓他們在出發前加入法國科學院。這批傳教士帶著科學儀器與書籍於 1688 年抵達北京,其中白晉 (Joachim Bouvet) 與張誠 (Jean-François Gerbillon) 兩人被留在宮廷,為康熙講授數學與天文曆法。

1697 年,白晉以康熙特使的身分回到法國,希望招攬更多傳教士前往中國。回到巴黎沒幾個月,有人送給白晉一本剛出版的《中國新事》(Novissima Sinica),是由萊布尼茲根據白晉等人寄回法國發表的中國見聞編輯而成。

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法國傳教士白晉著清朝官服。圖:WIKI

為什麼萊布尼茲這麼關心中國?原來他一心想要另創一套新的文字,可以在邏輯架構下,明確地陳述數學、科學,以及形上學的概念。而且這套文字必須像數學符號那樣,無論是講英文、法文或德文都能通用,因此必須是表意文字。

當時有一種說法是根據聖經《創世紀篇》中:「原本人類只說一種共同的語言,後來人們離開東方來到示拿地區,企圖建造高可通天的巴別塔,上帝才打亂世人的語言,讓眾人分散到各地,彼此言語不通。」的記載,主張中文就是人類最初的共同語言。

萊布尼茲深受這個說法吸引,加上中國文字看起來又是表意文字,或許了解中文造字原則有助於發明他理想中的通用文字,因此他相當關注這些傳教士從中國捎回來的第一手資料,還主動整理成冊。

易經卦象當幫手,萊布尼茲再推二進位制

白晉讀了萊布尼茲的《中國新事》後,立刻寫信給他表示讚賞,從此兩人展開書信往來,即使白晉於 1699 年返抵北京後仍未中斷。

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1701 年 2月,萊布尼茲寫信給白晉討論神學時,提到自己多年前發明的二進位制,從 0 與 1 就能產生所有數字,似乎與上帝憑空創造萬物有異曲同工之妙。白晉一看馬上聯想到易經中的卦象也是由陰陽兩種符號組成,於是在 1701 年 11 月回信給萊布尼茲,告訴他中國的伏羲早在遠古時代就用二進位創造出六十四卦,並隨信附上卦象的版畫。

萊布尼茲於 1703 年 4 月收到這封信後,精神大振,立刻拿出兩年前被拒絕的那篇論文重新修改。他在論文中演示如何用 0 與 1 的二進位制做加減乘除後,花了不少篇幅引用白晉所述,指出二進位制其來有自,四千多年前中國及其科學的創建者伏羲王,就用二進位的方法標誌出蘊含中國哲學思想的六十四個卦象。

萊布尼茲還以圖解說明八卦中的「- -」與「—」若改以 0 與 1 標記,恰恰依序就是數字 0 到 7 的二進位記法。萊布尼茲進一步指出,既然伏羲據稱也是中文的發明者,那麼他在造字時必定也有運用這種數字概念。若能破解中文的造字原則,也許就能創造出他理想中,放諸四法皆準的通用表意文字。

二進位制未見立竿之效,開花結果尚待兩百餘年

 

萊布尼茲於 1703 年所著之《論只使用符號0和1的二進位算術》。圖:WIKI

這篇題為《論只使用符號 0 和 1 的二進位算術,兼論其用途及它賦予遠古中國伏羲圖的意義》(Explanation Of Binary Arithmetic, Which Uses Only The Characters 0 And 1, With Some Remarks On Its Usefulness, And On The Light It Throws On The Ancient Chinese Figures Of Fuxi) 終於在 1705 年出版的《1703 年皇家科學院年鑑》發表。

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然而這篇論文並未引起大太的迴響,因為二進位制在當時的確看不出有何用處,用來計算並不會比傳統的十進位制方便,而想要藉此創造什麼通用表意文字又太遙不可及。還要再過兩百多年,現代電腦的相關技術就緒後,人們才會發現二進位制的神奇妙用。

回頭來看,萊布尼茲宛如預言未來的先知,只因受限於時代的技術隔閡,只能用當時的字句吐出類比的隱喻。他所設想的二進位計算機,正是現代的數位電腦,只不過象徵數字的不是滾動的彈珠,而是流動的電子。他想像中的通用表意文字在某種程度上也算實現了,只不過並非由人類使用,而是全世界的電腦與各式電子產品間的通用語言;而且無需再另創文字,0 與 1 本身就是字母。

不過二進位制只是現代電腦的基本要件之一,在技術就緒之前,還差一塊重要的拼圖……。

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張瑞棋_96
423 篇文章 ・ 1028 位粉絲
1987年清華大學工業工程系畢業,1992年取得美國西北大學工業工程碩士。浮沉科技業近二十載後,退休賦閒在家,當了中年大叔才開始寫作,成為泛科學專欄作者。著有《科學史上的今天》一書;個人臉書粉絲頁《科學棋談》。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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量子革命來襲!一分鐘搞定傳統電腦要花數千萬年的難題!你的電腦是否即將被淘汰?
PanSci_96
・2024/10/17 ・2050字 ・閱讀時間約 4 分鐘

量子電腦:解碼顛覆未來科技的關鍵

2023 年,Google 發表了一項引人注目的研究成果,顯示人類現有最強大的超級電腦 Frontier 需要花費 47 年才能完成的計算任務,Google 所研發的量子電腦 Sycamore 只需幾秒鐘便能完成。這項消息震驚了科技界,也再次引發了量子電腦的討論。

那麼,量子電腦為什麼如此強大?它能否徹底改變我們對計算技術的認知?

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

量子電腦是什麼?

量子電腦是一種基於量子力學運作的新型計算機,它與我們熟悉的傳統電腦截然不同。傳統電腦的運算是建立在「位元」(bits)的基礎上,每個位元可以是 0 或 1,這種二進位制運作方式使得計算過程變得線性且單向。然而,量子電腦使用的是「量子位元」(qubits),其運算邏輯則是基於量子力學中的「疊加」與「糾纏」等現象,這使得量子位元能同時處於 0 和 1 的疊加狀態。

這意味著,量子電腦能夠在同一時間進行多個計算,從而大幅提高運算效率。對於某些非常複雜的問題,例如氣候模型、金融分析,甚至質因數分解,傳統電腦可能需要數千年才能完成的運算任務,量子電腦只需數分鐘甚至更短時間便可完成。

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Google、IBM 和量子競賽

Google 和 IBM 是目前在量子計算領域中競爭最為激烈的兩大科技公司。Google 的 Sycamore 量子電腦已經展示出極高的計算速度,令傳統超級電腦相形見絀。IBM 則持續投入量子電腦的研究,並推出了超過 1000 個量子位元的系統,預計到 2025 年,IBM 的量子電腦將擁有超過 4000 個量子位元。

除此之外,世界各國和企業都爭相投入這場「量子霸權」的競賽,台灣的量子國家隊也不例外,積極尋求量子計算方面的突破。這場量子競賽,將決定未來的計算技術格局。

量子電腦的核心原理

量子電腦之所以能如此快速,是因為它利用了量子力學中的「疊加態」和「糾纏態」。簡單來說,傳統電腦的位元只能是 0 或 1 兩種狀態,而量子位元則可以同時處於 0 和 1 兩種狀態的疊加,這使得量子電腦可以在同一時間內同時進行多次計算。

舉例來說,如果一台電腦需要處理一個要花 330 年才能解決的問題,量子電腦只需 10 分鐘便可解決。如果問題變得更複雜,傳統電腦需要 3300 年才能解決,量子電腦只需再多花一分鐘便能完成。

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此外,量子電腦中使用的量子閘(quantum gates)類似於傳統電腦中的邏輯閘,但它能進行更複雜的運算。量子閘可以改變量子位元的量子態,進而完成計算過程。例如,Hadamard 閘能將量子位元轉變為疊加態,使其進行平行計算。

量子電腦能大幅縮短複雜問題的計算時間,利用量子閘進行平行運算。圖/envato

計算的效率

除了硬體技術的進步,量子電腦的強大運算能力也依賴於量子演算法。當前,最著名的兩種量子演算法分別是 Grover 演算法與 Shor 演算法。

Grover 演算法主要用於搜尋無序資料庫,它能將運算時間從傳統電腦的 N 遞減至 √N,這使得資料搜索的效率大幅提升。舉例來說,傳統電腦需要花費一小時才能完成的搜索,量子電腦只需幾分鐘甚至更短時間便能找到目標資料。

Shor 演算法則專注於質因數分解。這對於現代加密技術至關重要,因為目前網路上使用的 RSA 加密技術正是基於質因數分解的困難性。傳統電腦需要數千萬年才能破解的加密,量子電腦只需幾秒鐘便可破解。這也引發了全球對後量子密碼學(PQC)的研究,因為一旦量子電腦大規模應用,現有的加密系統將面臨極大的威脅。

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量子電腦的挑戰:退相干與材料限制

儘管量子電腦具有顛覆性的運算能力,但其技術發展仍面臨諸多挑戰。量子位元必須保持在「疊加態」才能進行運算,但量子態非常脆弱,容易因環境中的微小干擾而坍縮成 0 或 1,這種現象被稱為「量子退相干」。量子退相干導致量子計算無法穩定進行,因此,如何保持量子位元穩定是量子電腦發展的一大難題。

目前,科學家們正在探索多種材料和技術來解決這一問題,例如超導體和半導體技術,並嘗試研發更穩定且易於量產的量子電腦硬體。然而,要實現大規模的量子計算應用,仍需克服諸多技術瓶頸。

量子電腦對未來生活的影響

量子電腦的快速發展將為未來帶來深遠的影響。它不僅將推動科學研究的進步,例如藥物設計、材料科學和天文物理等領域,還可能徹底改變我們的日常生活。例如,交通運輸、物流優化、金融風險管理,甚至氣候變遷預測,都有望因量子計算的應用而變得更加精確和高效。

然而,量子計算的發展也帶來了一些潛在的風險。隨著量子電腦逐漸成熟,現有的加密技術可能會被徹底摧毀,全球的資訊安全體系將面臨巨大挑戰。因此,各國政府和企業已經開始研究新的加密方法,以應對量子時代的來臨。

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忠泰美術館新展《未來的生命,未來的你─數位、機器與賽博格》9/9 登場
PanSci_96
・2023/09/08 ・6294字 ・閱讀時間約 13 分鐘

15 組國內外藝術家與團隊開啟新生命與未來情境的提問、想像與思索

「你是否曾想像,在身體中植入機械,人機融合並化身為賽博格的自己?」

忠泰美術館即將於 9 月 9 日至 2024 年 1 月 28 日推出全新當代藝術展《未來的生命,未來的你數位、機器與賽博格》(The Future Life, Future You – Digital, Machine and Cyborgs)。延續上檔展覽中以建構城市與文明的基礎「人」出發,由反思擁有肉身的「人類」存在與本質,進一步探問「生命何為」,思考人與科技共構的未來生命情境與議題。本展邀請沈伯丞擔任策展人,匯集來自英、美、法、日、德國與埃及、西班牙、墨西哥、臺灣共 15 組國外內藝術家與團體,帶來 6 組全球首展與 4 組全臺首度亮相的新作,透過 AI 演算、大數據、深偽技術、穿戴裝置、賽博格等科技與藝術的結合創作,映射出藝術家們對未來生命形貌的多元想像。

生命何為:生命是什麼?能做什麼?為了什麼?

當 AI 人工智慧、機械穿戴手臂從科幻電影橋段躍入我們的日常生活中,科技改變生活,也逐漸影響了生命的樣貌與演化,生命開始超越人類肉身的物理型態時,我們又該如何去思考未來的生命與生活?忠泰美術館本次邀請沈伯丞擔任策展人,以其長期的藝術計畫「再・創世:智慧生命的衍生型態」研究為基礎,從生命是一個持續發展中、創造中的概念出發,策劃當代藝術展《未來的生命,未來的你─數位、機器與賽博格》,從藝術視角思辨,當科技介入了生活與生命,生物六大分類之外是否還將多出「科技界」?物競天擇「演化論」與科技始終來自於人性的「控制論」交會之下,未來的生命與生活情境又會有怎樣的想像。

沈伯丞表示:「展覽所意欲投射的並非僅是關乎生命的『科技』,更是關乎新科技情境中『生命樣態』的人文思索與美學關懷。」,展覽邀請了 Aiden Faherty、Hassan Ragab、Jake Elwes、JIZAI ARMS project team、Mal Bueno、Markos Kay、Martin Backes、Moon Ribas、Patrick Tresset、Universal Everything、陳乂、陳萬仁、陽春麵研究舍─陳姿尹、莊向峰、黃新、蘇匯宇,國內外共 15 組用創作回應科技浪潮的藝術家與團隊,透過3個子題「流動的生命與身體」、「數位裡的你與數位的它」和「機器、人與賽博格」,引領觀者凝視現場作品,直面新生命與新生命情境的提問、想像與思索。

「流動的生命與身體」 當科技鬆動了生命與身體定義

地球上的生命經歷數十億年的自然演化,形成了如今的物種樣貌,隨著科技的日新月異,無序且隨機的自然演化過程被演算與邏輯控制。隨著科技而流動的生命觀點與身體型態,恰是「人擇」的證明,人與動物、有機體與無機體,現實與虛擬之間的邊界逐漸模糊鬆動,生命與身體的型態也有了更多的解讀。

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英國藝術家傑克.艾維斯(Jake Elwes)首度在臺展出的〈Zizi 動起來:深偽變裝烏托邦〉,將深偽技術(deepfake)與酷兒群體結合,從 AI 演算中誕生的變裝皇后們,在如同櫥窗的螢幕中不斷流轉變換軀體與角色,企圖反思人工智慧的族群概念,打破固化的性別與身體定義。臺灣藝術家蘇匯宇的〈The White Waters〉三頻道錄像作品,以「後人類」敘事補述經典傳說《白蛇傳》,從文本中人、蛇異種的身體流動,解構生物界的邊界。埃及建築師哈桑.拉賈(Hassan Ragab)的系列影像,提取人與建築的影像,透過 AI 圖像生成系統 Midjourney、Stable Diffusion 等,將建築從「生活機器」,幻化為能走秀、跳舞的人形「生物活體」。

美術館還將於 11 月中旬加碼開放忠泰企業大廳展區,展出英國藝術團體Universal Everything的知名作品〈變形〉,巨型人形影像,邁著未曾停止的步伐,宛如電影《驚奇4超人》般從石頭、火、水、金屬等自然的元素不斷地演化變形,映照著生命與人類的演化從不止息。

「數位裡的你與數位的它」 演算法環境中人類與生命的形象

當生命與身體在演化與演算交會時被重新定義,數位維度中對「自我」與「他者」的認知也將有所轉變。

1、「你」:人類於演算環境中的形象

關於人類於數位環境中對「自我」的認定,甫獲得林茲電子藝術獎的臺灣藝術團隊陽春麵研究舍─陳姿尹、莊向峰,於本展中將得獎作品《Inter net》系列延伸出兩組全新現地創作,接續探討 AI 演算中「我」的形象。空間互動裝置〈Inter net – Labeling me〉中,可見 AI 判讀標記、搜尋引擎記錄,以及機器人與觀者「眾包標註」下的「我」的形象。單頻道演算影像裝置〈The Portrait – The Crowd’s Portrait of Me〉與〈The Portrait – My Self-Portrait〉將描述藝術家的文本轉換成特徵向量,以看似雜訊的影像,勾勒出數位足跡中的認知肖像。

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陳萬仁作品〈歪腰一下〉,位於美術館天井中,讓觀者以仰望的視角,觀看由藝術家 3D 繪製的人形,將現實去背進行數位縫合,行走於數位時空裡無止盡的空循環與延伸。墨西哥藝術家馬爾.布埃諾(Mal Bueno)全球首次展出的作品〈終曲〉,將與作品互動的觀者形象上傳到數位維度中,直覺呈現數位演算法中的「你」。

2、「它」:演算誕生的新生命型態

當現實生活中的元素與概念轉化成編碼再重新生成,人的意識與選擇,又會如何影響新生命情境?臺灣藝術家黃新的全新創作〈生成速寫:多肉植物園〉即時演算影像裝置,便是將多肉植物由演算法生成速寫畫,以程式的幾何造型來解構日常的場景。陳乂的人造風動模擬裝置〈風場〉,以風量、風向與風的聲音資訊作為採集與實驗項目,將 AI 演算法生成的數據模型匯入機械裝置結合,由蘆葦般的發光體演繹一段模仿自然風吹的搖曳姿態。

以數位人造生命為題,英國藝術家馬科斯.凱(Markos Kay)的〈非生物起源〉,直接在數位環境中生成擁有鮮豔色彩,如同細胞般的新物種,藝術家試圖透過創作生命探詢生命起源。在 TikTok 抖音擁有超過 50 萬粉絲的「Coolacloy」,創作者是來自美國的藝術家艾登.費海提(Aiden Faherty),本次展出的影像作品〈穿越超驗森林之旅〉為藝術家首次於國際間展出的作品,透過 AI 深層學習模型捕捉自然界資訊生成的生態系,讓觀者進入現實與想像無縫融合的《愛麗絲夢遊仙境》。

德國藝術家馬丁.貝克斯(Martin Backes)的擴增實境創作〈我知道什麼?我只是個機器?!〉,讓觀眾透過行動裝置與懸浮在美術館空間內的正圓球形機器人相遇、對話,藝術家試圖透過 AR 擴增實境昭示數位維度裡的新生命型態。

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「機器、人與賽博格」 人與科技重新共構的生命情境

科技趨勢預言家凱文.凱利(Kevin Kelly)曾提出「科技界」的概念,即科技體為生命的第七種型態,而人工智慧的發展,彷彿回應著此概念,預告了人與機器之間的新關係網路。法國藝術家帕特里克.特雷塞特(Patrick Tresset)透過作品〈人類研究 #2─公雞與狐狸等的大虛幻〉,思考著機器、人之間的多重可能性。機器手臂進行素描繪圖,如同人類般觀察、提筆,探索著機器如何學習成人的過程,同時也由此行為反思機器的「創作」是否為創作?是否為「藝術」?

機器學著成為人,而人則試圖將肉體改造為混合機器的「賽博格」。被喻為世界上第一位女賽博格藝術家的西班牙藝術家穆恩.里巴斯(Moon Ribas),通過將地震傳感器植入體內,讓身體與大地的律動結合一體。首次在臺展出的作品〈在蒙塞拉特山等待地震〉為一支雙人舞作,由地球掌控節奏和強度,而藝術家則透過接收地震波動的強弱來詮釋舞曲。日本東京大學實驗室研究計畫的自在肢計畫團隊(JIZAI ARMS project team),則以外掛型態研究開發穿戴式機器人模組《自在肢》,形似電影角色「八爪博士」的穿戴肢,能由使用者自由改變其穿戴型式,試圖探索賽博格社會中,不同「數位賽博格」之間所能發生的互動。

忠泰美術館導入 AI 技術應用 生成語音導覽、展覽主視覺

忠泰美術館持續透過當代藝術展覽及視角回應美術館長期關注的「城市」與「未來」議題,忠泰基金會執行長李彥良表示:「科技帶領著當代生活不停地變動與發展,也改變著人們的生活型態與認知。我們該如何在這樣的環境中找到適應並前進的方式?希望藉由本展所開啟的對話,能提供我們對於近未來想像的素材與方向。」

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館方也嘗試於展覽周邊事務中導入 AI 技術應用,包括結合 Bing Image Creator AI 繪圖工具製作的展覽主視覺,以及 AI 聲音生成技術製作的語音導覽等。本展中多件影像創作,忠泰美術館與連續 17 年全球電視銷售第一的三星電子攜手合作,使用擁有 AI 影像升頻技術的 Neo QLED 8K,結合量子 Mini LED 背光與金屬量子點顯色技術,呈現藝術家於數位維度的創作中,新物種、新生命情境的絢麗幻想。《未來的生命,未來的你》從 9 月 9 日展至明年 1 月 28 日,期間將陸續推出展覽系列專題講座、電影與漫畫共享沙龍、專家導覽等多元活動,邀請觀眾一同想像「未來的生命,未來的你」。更多展覽活動與看展優惠資訊,詳見美術館官方網站。

【展覽資訊】

展覽名稱|未來的生命,未來的你─數位、機器與賽博格

展覽期間|2023.09.09(六)-2024.01.28(日)

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展覽地點|忠泰美術館、忠泰企業大廳(臺北市大安區市民大道三段178號)

開放時間|週二至週日 10:00-18:00(週一休館);忠泰企業大廳作品展出時間請見官網參觀資訊

參觀資訊|全票 100 元、優待票 80 元(學生、65 歲以上長者、10 人以上團體);身心障礙者與其陪同者一名、12 歲以下兒童免票(優待票及免票須出示相關證件)

週三學生日|每週三憑學生證可當日單次免費參觀

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官網|https://jam.jutfoundation.org.tw/exhibition/4337

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