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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