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別意外!Google 真的聽得懂「人話」:BERT 自然語意演算法如何提升關鍵字理解能力?

Abby T
・2021/10/12 ・3416字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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打開搜尋引擎,不知道要輸入什麼用詞才能找到需要的資訊?例如,明明心中的疑問是「今天會下雨嗎?」,但打開Google搜尋,輸入的關鍵字卻是「本日 降雨機率」。

為了要讓搜尋引擎理解問題,大多數的人在使用 Google 搜尋時往往會捨棄口語用詞,改為輸入幾個簡單的關鍵字,久而久之已變成一種慣用的搜尋習慣。好像不那麼做,Google 會看不懂關鍵字,也就無法順利搜尋到需要的資訊。

但看看「Google 助理向美髮沙龍預約剪髮」的實際對話影片,可以發現 Google 其實有能力理解口語對話,還能像人類一樣回覆流利答覆,而這樣的能力也能在 2019 年「BERT 自然語意演算法」推出後,使用 Google 搜尋查找資訊時獲得類似的經驗。 

號稱能理解人類語言的 BERT 演算法

BERT 演算法有個繞口又深奧的全名:Bidirectional Encoder Representations from Transformers,翻成中文的字面意思還是很難理解。

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但簡單來說,它能幫助電腦更理解人類的語言。若應用在搜尋引擎方面,它能夠仔細辨識搜尋字串的「每個字」,再根據前後字詞的關係(上下文)去讀懂整個搜尋字串要表達的意思,而且與以往只擇一比對前一或後一個字詞不同的是,BERT 演算法是將前、後字詞都納入判斷語意的參考,所以能更精確判斷使用者搜尋該字串的意圖/目的。

BERT 演算法剛推出時,在美國地區、使用英文搜尋時的搜尋結果,約有 10% 受到影響,也就是每 10 個搜尋之中,會有 1 個搜尋結果受到影響,因此被稱為是繼 2015 年、號稱影響 Google 排名第三大因素的 RankBrain 推出後,Google 演算法史上目前最大的變革。除了英文以外,後來也逐漸推及到其他搜尋語言。

BERT 演算法背後的原理

1. 讓電腦聽懂「人話」:自然語言處理

自然語言指的是「人類自然而然說出來的語言」,因為正常狀況下,人類在對話時有上下文可以參考,因此能互相理解彼此的語意(當然偶爾還是可能出現溝通障礙,)。但電腦卻很難理解自然語言。而自然語言處理 Natural Language Processing (NLP),就是用來幫助電腦理解人類自然語言的一種技術。

以中文為例,因為中文句子不像英文句子,會用空格隔開各個單字,很容易因為斷句方式不同,而有不同的語意,因此,中文的自然語言處理至少要做到兩件事,第一件是將句子「斷成詞,以理解個別詞義」、第二件是「分析語意」,包括文法和整個句子的語意解讀。

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舉例來說,「他・有・繪畫・的・才能」和「放下・才・能・得到」這兩句話雖然都有「才能」,但兩個句子的斷句方式不同,「才能」在這兩句話的意思也不同。研究人員會將大量的類似句子做出這樣的斷句,讓電腦學習,往後當「才能」這個詞又出現時,電腦也能學會從上下文判斷,並做出適當的斷句。

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自然語言處理在會因為語言的不同而遇到不同的難題,以中文而言,處理「斷句」是一大挑戰。圖/Pixabay

2. 電腦「自學」的關鍵:詞向量

但詞彙那麼多,要如何讓電腦學習呢?最常見的方式是將詞彙轉換為「詞向量/詞嵌入」(Word Vector/ Word Embedding),簡單來說,就是以一連串數字代表詞彙,讓電腦更能理解詞彙之間的關係。每個詞彙都有一組數字,而這些數字是由比對大量前後文而統計出來的結果,可以用來比較詞彙間的關係遠近。

字義越相關,詞向量的距離越近,例如「蝴蝶」跟「飛」的向量距離比跟「爬」的向量距離還近。而且,隨著資料量越多,統計出來的數字也會隨之調整,詞彙間的關係因此能越來越精確。如此一來,電腦不需要語言學相關知識,也能透過蒐集大量資料和統計來自主學習,並且根據統計數據處理語言。

回到BERT來說,起初,研究人員研發出多個不一樣的語言理解處理模型,每個模型都有特定的功能,專職處理特定類型的語言理解,例如有的負責斷詞、有的負責分析語法、有的負責情感分析。就好像廚房中有各種不同的工具,水果刀用來切水果、開瓶器用來開紅酒,每個器具各司其職;而BERT就像是一把瑞士刀,一把在手就能滿足多種功能需求,BERT能處理大部分的自然語言處理問題,也就不再需要使用多種語言理解處理模型,這也是Google將BERT導入演算法應用的原因之一。 

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常見的自然語言處理有效運用案例有:客服常使用的聊天機器人、智慧型手機的詞彙建議等,能從幾個關鍵字判斷出完整句子,再從資料庫中找出適合的資料回應。

(補充:若想更深入了解BERT演算法原理,可參考Google官方釋出的Open Source說明。)

BERT 演算法的應用實例

Google 官方表示 BERT 將會擴大應用於多種語言的搜尋結果,但官方目前已釋出的舉例大多仍是以英文為主。

例如:使用者搜尋“2019 brazil traveler to usa need a visa”,是想知道「2019 年巴西旅客去美國旅遊是否需要簽證」,但在 BERT 演算法推出前,Google 忽略了使用者搜尋字串中的介係詞 “to”,因此將搜尋意圖錯誤理解為「美國旅客去巴西旅遊是否需要簽證」,提供的搜尋結果自然就會是針對美國人要去巴西旅遊的情境。

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圖/ Google 截圖

BERT 演算法強調搜尋引擎能辨識搜尋字串的「每個字」,再去理解整個搜尋字串要表達的語意,所以加入介係詞 “to” 去分析以後,就會得到完全不同、更準確的搜尋意圖,提供的搜尋結果自然更能符合使用者的需求。

雖然沒有官方資料證實,BERT演算法對於繁體中文搜尋結果有何影響。但實際搜尋幾組繁體中文關鍵字,仍可發現有 BERT 的蹤影。例如搜尋口語化的句子「今天會下雨嗎」,和較為正式的關鍵字用法「本日 降雨機率」,Google 搜尋結果第一個列出的,都是使用者所在位置的降雨機率預報。

「今天會下雨嗎」的搜尋結果。圖/Google截圖

根據上述例子,可以推測出,即使「今天會下雨嗎」是相當口語化的自然語言搜尋用語,但Google仍然能夠理解,使用者輸入「今天會下雨嗎」和「本日 降雨機率」這兩組關鍵字,所要找的資料其實是一樣的。

「本日 降雨機率」的搜尋結果。圖/Google截圖

BERT 演算法也有極限

先不論 BERT 演算法,是否能改善英文以外其他語言的搜尋結果,BERT 演算法本身也有以下一些限制:

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1. 不擅長理解否定敘述

語言學家 Allyson Ettinger 在他的研究論文 “What BERT is not” 中提出了幾個要點說明 BERT 的限制,其中特別指出 BERT 很難理解否定詞對於上下文語意的影響。

2. 不擅長理解長篇文件

電腦要理解長篇文件的挑戰性更高,因為大部分長篇文件會再細分為章節、段落、句子,即便是人類在閱讀長篇文件時,可能都需要參考文件架構才能理解整篇文件的內容。因此電腦在理解長篇文件時應該將架構一起納入處理,但理解長篇文件的架構對 BERT 演算法而言並不容易。

總結

Google 官方承認,即便導入了 BERT 來提升自然語言處理的成效,要精準理解自然語言對於電腦而言仍是非常有挑戰性。不過,針對搜尋結果優先列出的「精選摘要」部分,Google 表示目前至少在韓語、印地語和葡萄牙語都已有重大改善。在未來,Google 預計將 BERT 學習英文理解的這套模式套用到更多不同語言上,期待未來所有使用者在執行搜尋時,都能以最輕鬆自然的方式輸入,而不需要刻意思考應該輸入什麼關鍵字,才能被 Google 搜尋引擎所理解。

資料來源

  1. Google Duplex: AI will call and book your appointments
  2. FAQ: All about the BERT algorithm in Google search – Search Engine Land
  3. Open Sourcing BERT – Google AI Blog
  4. 如何斷開中文峰峰相連的詞彙鎖鍊,讓電腦能讀懂字裡行間的語意? – 泛科學 PanSci
  5. Understanding searches better than ever before – Google
  6. What BERT is not – Allyson Ettinger
  7. Google’s SMITH Algorithm Outperforms BERT – Search Engine Journal
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純淨之水的追尋—濾水技術如何改變我們的生活?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/04/17 ・3142字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文與 BRITA 合作,泛科學企劃執行。

你確定你喝的水真的乾淨嗎?

如果你回到兩百年前,試圖喝一口當時世界上最大城市的飲用水,可能會立刻放下杯子——那水的顏色帶點黃褐,氣味刺鼻,甚至還飄著肉眼可見的雜質。十九世紀倫敦泰晤士河的水,被戲稱為「流動的污水」,當時的人們雖然知道水不乾淨,但卻無力改變,導致霍亂和傷寒等疾病肆虐。

十九世紀倫敦泰晤士河的水,被戲稱為「流動的污水」(圖片來源 / freepik)

幸運的是,現代自來水處理系統已經讓我們喝不到這種「肉眼可見」的污染物,但問題可還沒徹底解決。面對 21 世紀的飲水挑戰,哪些技術真正有效?

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19 世紀的歐洲因為城市人口膨脹與工業發展,面臨了前所未有的水污染挑戰。當時多數城市的供水系統仍然依賴河流、湖泊,甚至未經處理的地下水,導致傳染病肆虐。

1854 年,英國醫生約翰·斯諾(John Snow)透過流行病學調查,發現倫敦某口公共水井與霍亂爆發直接相關,這是歷史上首次確立「飲水與疾病傳播的關聯」。這項發現徹底改變了各國政府對供水系統的態度,促使公衛政策改革,加速了濾水與消毒技術的發展。到了 20 世紀初,英國、美國等國開始在自來水中加入氯消毒,成功降低霍亂、傷寒等水媒傳染病的發生率,這一技術迅速普及,成為現代供水安全的基石。    

 19 世紀末的台灣同樣深受傳染病困擾,尤其是鼠疫肆虐。1895 年割讓給日本後,惡劣的衛生條件成為殖民政府最棘手的問題之一。1896 年,後藤新平出任民政長官,他本人曾參與東京自來水與下水道系統的規劃建設,對公共衛生系統有深厚理解。為改善台灣水源與防疫問題,他邀請了曾參與東京水道工程的英籍技師 W.K. 巴爾頓(William Kinnimond Burton) 來台,規劃現代化的供水設施。在雙方合作下,台灣陸續建立起結合過濾、消毒、儲水與送水功能的設施。到 1917 年,全台已有 16 座現代水廠,有效改善公共衛生,為台灣城市化奠定關鍵基礎。

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圖片來源/BRITA

進入 20 世紀,人們已經可以喝到看起來乾淨的水,但問題真的解決了嗎? 科學家如今發現,水裡仍然可能殘留奈米塑膠、重金屬、農藥、藥物代謝物,甚至微量的內分泌干擾物,這些看不見、嚐不出的隱形污染,正在成為21世紀的飲水挑戰。也因此,濾水技術迎來了一波科技革新,活性碳吸附、離子交換樹脂、微濾、逆滲透(RO)等技術相繼問世,各有其專長:

活性碳吸附:去除氯氣、異味與部分有機污染物

離子交換樹脂:軟化水質,去除鈣鎂離子,減少水垢

微濾技術逆滲透(RO)技術:攔截細菌與部分微生物,過濾重金屬與污染物等

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這些技術相互搭配,能夠大幅提升飲水安全,然而,無論技術如何進步,濾芯始終是濾水設備的核心。一個設計優良的濾芯,決定了水質能否真正被淨化,而現代濾水器的競爭,正是圍繞著「如何打造更高效、更耐用、更智能的濾芯」展開的。於是,最關鍵的問題就在於到底該如何確保濾芯的效能?

濾芯的壽命與更換頻率:濾水效能的關鍵時刻濾芯,雖然是濾水器中看不見的內部構件,卻是決定水質純淨度的核心。以德國濾水品牌 BRITA 為例,其濾芯技術結合椰殼活性碳和離子交換樹脂,能有效去除水中的氯、除草劑、殺蟲劑及藥物殘留等化學物質,並過濾鉛、銅等重金屬,同時軟化水質,提升口感。

然而,隨著市場需求的增長,非原廠濾芯也悄然湧現,這不僅影響濾水效果,更可能帶來健康風險。據消費者反映,同一網路賣場內便可輕易購得真假 BRITA 濾芯,顯示問題日益嚴重。為確保飲水安全,建議消費者僅在實體官方授權通路或網路官方直營旗艦店購買濾芯,避免誤用來路不明的濾芯產品讓自己的身體當過濾器。

辨識濾芯其實並不難——正品 BRITA 濾芯的紙盒下方應有「台灣碧然德」的進口商貼紙,正面則可看到 BRITA 商標,以及「4週換放芯喝」的標誌。塑膠袋外包裝上同樣印有 BRITA 商標。濾芯本體的上方會有兩個浮雕的 BRITA 字樣,並且沒有拉環設計,底部則標示著創新科技過濾結構。購買時仔細留意這些細節,才能確保濾芯發揮最佳過濾效果,讓每一口水都能保證潔淨安全。

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濾芯本體的上方會有兩個浮雕的 BRITA 字樣,並且沒有拉環設計 (圖片來源 / BRITA)

不過,即便是正品濾芯,其效能也非永久不變。隨著使用時間增加,濾芯的孔隙會逐漸被污染物堵塞,導致過濾效果減弱,濾水速度也可能變慢。而且,濾芯在拆封後便接觸到空氣,潮濕的環境可能會成為細菌滋生的溫床。如果長期不更換濾芯,不僅會影響過濾效能,還可能讓積累的微小污染物反過來影響水質,形成「過濾器悖論」(Filter Paradox):本應淨化水質的裝置,反而成為污染源。為此,BRITA 建議每四週更換一次濾芯,以維持穩定的濾水效果。

為了解決使用者容易忽略更換時機的問題,BRITA 推出了三大智慧提醒機制,確保濾芯不會因過期使用而影響水質:

1. Memo 或 LED 智慧濾芯指示燈:即時監測濾芯狀況,顯示剩餘效能,讓使用者掌握最佳更換時間。

2. QR Code 掃碼電子日曆提醒:掃描包裝外盒上的 QR Code 記錄濾芯的使用時間,自動提醒何時該更換,減少遺漏。

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3. LINE 官方帳號自動通知:透過 LINE 推送更換提醒,確保用戶不會因忙碌而錯過更換時機。

在濾水技術日新月異的今天,濾芯已不僅僅是過濾裝置,更是智慧監控的一部分。如何挑選最適合自己需求的濾水設備,成為了健康生活的關鍵。

人類對潔淨飲用水的追求,從未停止。19世紀,隨著城市化與工業化發展,水污染問題加劇並引發霍亂等疾病,促使濾水技術迅速發展。20世紀,氯消毒技術普及,進一步保障了水質安全。隨著科技進步,現代濾水技術透過活性碳、離子交換等技術,去除水中的污染物,讓每一口水更加潔淨與安全。

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(圖片來源 / BRITA)

今天,消費者不再單純依賴公共供水系統,而是能根據自身需求選擇適合的濾水設備。例如,BRITA 提供的「純淨全效型濾芯」與「去水垢專家濾芯」可針對不同需求,從去除餘氯、過濾重金屬到改善水質硬度等問題,去水垢專家濾芯的去水垢能力較純淨全效型濾芯提升50%,並通過 SGS 檢測,通過國家標準水質檢測「可生飲」,讓消費者能安心直飲。

然而,隨著環境污染問題的加劇,真正的挑戰在於如何減少水污染,並確保每個人都能擁有乾淨水源。科技不僅是解決問題的工具,更應該成為守護未來的承諾。濾水器不僅是家用設備,它象徵著人類與自然的對話,提醒我們水的純淨不僅是技術的勝利,更是社會的責任和對未來世代的承諾。

*符合濾(淨)水器飲用水水質檢測技術規範所列9項「金屬元素」及15項「揮發性有機物」測試
*僅限使用合格自來水源,且住宅之儲水設備至少每6-12個月標準清洗且無受汙染之虞

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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

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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?

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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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從離子阱到拓樸量子位元:量子計算的未來還有多少可能?
PanSci_96
・2024/10/13 ・2069字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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量子電腦的新戰場:Atom Computing 的崛起

量子電腦的發展一直以來被視為科技的終極挑戰,從 Google 的量子霸權,到 IBM 不斷推進的Condor 超導電腦,業界翹首以待。然而,截至 2024 年,量子計算領域出現了一個新的變數。Atom Computing 一家美國新興公司,推出了擁有 1,180 個量子位元的量子電腦,不僅超越了IBM神鷹量子電腦的 1,121 個量子位元,甚至德國達姆施塔特工業大學也宣布開發出 1,305 個量子位元的超級電腦。

這些新興勢力的出現,不僅在位元數量上超越了 Google 與 IBM 的現有設備,更顛覆了量子電腦技術路線的既有認知。與以往依賴超導技術的量子電腦不同,Atom Computing 與達姆施塔特大學採用了「離子阱」( Ion Traps ) 技術,利用雷射與電場操控離子,形成穩定且壽命較長的量子位元。這是否意味著,超導量子電腦將不再是量子計算的唯一未來?

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離子阱技術:量子計算的新契機?

為了理解這一新興技術的潛力,我們首先需要認識量子位元的製作原理。超導量子電腦運用電子在超低溫下的行為,來實現穩定的量子狀態。然而,隨著量子位元數量增加,超導系統面臨物理尺寸與能耗的挑戰。這也是為何離子阱技術逐漸受到重視。

離子阱技術是透過電場陷阱將帶電的離子懸浮在空中,並利用雷射操控其量子態。這種技術擁有更高的穩定性,且能在更長時間內維持量子位元的疊加態。然而,由於需要超低溫、精確的電場控制以及真空環境,離子阱技術在商業應用中的成本仍然偏高,但它的潛力不容忽視。

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中性原子與光學魔法:更進一步的量子技術

除了離子阱技術,Atom Computing 與德國團隊則採用另一種不同的策略——使用中性原子來取代離子。中性原子不帶電,這意味著無法直接依賴電場控制,那它們如何操控?答案在於光學技術。他們運用光鑷(光學鑷子)和雷射致冷技術,用光來束縛和操控中性原子。光鑷是 2018 年諾貝爾物理學獎的技術,利用雷射的動量來推動和控制微小的粒子。

在這種方法下,雷射不僅能束縛原子,還能通過致冷技術將原子的運動降到極低,使得量子態更穩定。這種新興技術雖然仍處於實驗階段,但已顯示出其在量子計算中的巨大潛力。

量子點與鑽石空缺:人造原子的力量

另一個在量子計算領域獲得關注的技術是「量子點」( Quantum Dots )。量子點被視為人造原子,科學家透過在矽晶體等半導體材料中束縛電子,並利用微波來控制其自旋狀態。這項技術的最大優勢是半導體產業已經相當成熟,因此如果量子點技術能成功商業化,其普及速度將非常快速。即便如此,量子點技術仍需要在低溫環境下運作,且面臨如何克服材料內部雜訊干擾的挑戰。

與此類似的技術還包括「鑽石空缺」( Diamond Vacancies ),它透過在人造鑽石中替換部分碳原子,以氮原子取代,並使用雷射來激發這些空缺結構。鑽石空缺技術的最大優點是它不需要極低溫,能在室溫下運作,這使得它在未來的量子計算應用中具有很大的潛力。

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量子電腦模擬的原子核 。圖/wikimedia

二維世界的探索:拓樸量子位元

隨著三維物理的極限逐漸顯現,科學家們將目光投向了二維世界,探索其中的量子計算可能性。微軟與貝爾實驗室都在研究的「拓樸量子位元」( Topological Qubits ) 便是一個例子。拓樸量子位元基於一種稱為「任意子」( Anyon ) 的準粒子運作,這種粒子只存在於二維空間中,並且擁有無視傳統量子力學法則的特性。

拓樸量子位元透過操控粒子的空間幾何軌跡來實現運算,這種軌跡在二維空間中表現出穩定且高度容錯的特性。因此,與其他量子位元相比,拓樸量子位元的穩定性與耐久性更佳。然而,這項技術仍處於實驗階段,距離實際應用還有一段路要走。

量子電腦的未來:量子糾錯與穩定性挑戰

儘管量子電腦擁有極大的潛力,但其目前仍面臨著許多挑戰,最重要的便是量子位元之間的「保真度」( Fidelity ) 與「量子糾錯」( Quantum Error Correction ) 技術。現代的量子電腦對外界干擾極為敏感,甚至微小的環境變化都可能導致計算結果的錯誤。因此,提升量子位元的精確率,並開發有效的糾錯技術,是量子計算未來必須跨越的關鍵。

以 Google 為例,他們在 2023 年發布的研究顯示,通過增加量子位元數量並使用「表面碼」( Surface Code ) 技術,他們成功降低了量子計算中的錯誤率。這項進展意味著量子糾錯技術正逐步成為現實,然而,大規模商業化的量子電腦仍需更多時間才能問世。

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誰將引領量子計算的未來?

量子電腦的發展方向多樣,從超導量子電腦、離子阱、中性原子、量子點、鑽石空缺,到拓樸量子位元,每一種技術都有其獨特的優勢與挑戰。誰能成為量子計算的最終霸主,仍然是未解之謎。或許在不遠的將來,量子電腦將以我們無法想像的速度改變世界,重新定義我們對計算、數據與科技的理解。

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