在AI時代 計算機運算能力的侷限性
編譯/李寓心
隨著科技快速發展,人工智慧技術的支持下,如今計算機可以與人進行對話、創作歌曲、繪畫和診斷疾病等,這些成功的案例,似乎可以表明這些計算能力,沒有限制。但實際上,了解如何讓計算機,變得更強大,才是重點。
根據文章描述,計算機的能力,是透過其硬體速度,用來執行演算法的過程,而演算法,基本上是由人類編寫,轉譯為計算機可執行的指令集,同時也意味著,硬體速度上,還是會有所謂的物理極限,導致計算技術仍存在障礙。
而這些障礙,包括計算機無法解決的問題,以及理論上可以解決,但實際上超出當今,可想像的最強計算機能力的問題。因此,數學家和計算機科學家,試圖透過在假想的機器上,嘗試是否可以解決問題。然而,能解決現實世界中,這些問題的實用演算法,只能提供近似值。
1982年,獲得諾貝爾獎的Richard Feynman,曾提出基於量子力學的運算方法,後來,1995年美國應用數學家Peter Shor,也提出一種在多項式時間內,分解整數的量子算法,能夠分解更大的數字,進而破解RSA加密,稱為「秀爾演算法」。Shor表示,如果量子運算變為可行,這將會大幅度改變網路安全的格局。
因此,世界各地的科學家,認為量子運算潛在的可能,正是可以突破傳統的演算法形式,並努力建造一台量子計算機,以解決傳統計算機的限制。但同樣的,就像在發明新技術一樣,當克服了量子計算機的製造問題後,未來還是會有新的問題產生,而有了新的限制。
資料來源:Singularity hub
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