量子場理論應用於深度學習AI，將成為潛在 - 工程師

量子場理論應用於深度學習AI，將成為潛在市場改變者

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在阿姆斯特丹的一個實驗室，高通公司正致力於將量子場理論應用於深度學習人工智慧方
面，這將成為一個巨大的潛在遊戲改變者。

量子運算是使用量子力學現象，例如：態疊加（superposition）和量子糾纏（quantum
entanglement）來執行運算。因此，一台量子電腦是可以在理論上或物理上實現運算的電
腦。

從現今來看，人工智慧與量子運算是兩個獨立技術且正在發展當中。許多分析師也認為，
隨著量子運算進步，這兩項技術結合在一起只是時間的問題。原本預計的時間表將在2030
年左右或之後，可是科技進步速度總是出乎意料之外，目前IBM就正往這一研究方向前進
，隨著高通的加入，這將是一個很有趣且值得追蹤研究的方向。

高通於舊金山宣布將量子場理論應用於高通運算技術的深度學習視覺AI。其實，高通現在
運算技術不是採用量子電腦。量子場理論是一種使用大量平行處理資源來處理和解決複雜
問題的獨特方法。

其可應用的地方是扭曲的影像。例如，假設你在相機上有一個球形鏡頭，所捕捉圖像的鏡
頭，可以看出相機周圍的世界。可是透過一個鏡頭拍攝出的世界是呈現扭曲狀態，其大大
降低了AI從相機拍攝內容中理解的能力。透過量子場理論提供了一個數學模型，就可以實
時消除這種失真，進而提高這一鏡頭對於AI有效用的識別能力。

例如：Amazon Go無人商店，正常情況下其必須佈署5000台攝影機，才能夠正確識別出人
們購物情況。基本上，一台伺服器只能處理100台攝影機，因此每一家無人商店就必須擁
有50台伺服器，這是一個非常大的開銷。如果將AI與量子運算結合，無人商店將可減少配
置攝影機數量，最終可能只要五台伺服器或更少就能達到無人商店水準。這是令人難以相
信的改變。

其他可能適用的領域，包含：自動駕駛汽車或飛機。一旦自動駕駛車只需要一台攝像機覆
蓋每個角度，配合量子運算AI，就可降低產品設計的複雜性，並降低成本。這對於自動駕
駛汽車的普及將帶來戲劇性的改變。

現今隨著IBM與高通採取更積極的態度，將量子場理論應用在深度學習AI系統，未來勢必
有更多大廠也將加入這一戰局，也可能提早採用這一技術的時程，進而改變AI的未來發展
前景。

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