量子科學太勁了 你估量子電腦比超級電腦快多少倍？

量子科學家潘建偉(新華圖片)

兩年多前，參與一場科普講座，首次聽過科學家用中國歷史和神話講解量子科學，他還介紹了一個名為「量子稱霸」（Quantum Supremacy）的概念，他就是最近在改革開放四十週年大會，被授予改革先鋒百人之一的潘建偉。

潘建偉提到中國二千四百年前有一位「科聖」墨子，是世界第一人用實驗證實光線沿直線傳播，還提出了接近「慣性定律」、原子概念的物理學雛形理論，中國在古代跟其他文明比較的確很先進，可是近代科學不是在東方大國產生，而是西方產生的。難得今天中國量子科學稍有成就，潘建偉期望中國憑此翻身，一次過追回在三次產業革命的落後。

這是什麼一回事？原來人工智能（AI）之後另一個科技高潮將落在量子電腦（quantum computer）之上。潘建偉指出，量子電腦比起億萬次運算速度的超級電腦快2¹⁰⁰倍（2的100次方倍）。打個比喻，大家可記得學過整數分解︰例如6=2X3，15=3X5…假如用超級電腦分解一個300個位的大整數，需時15萬年，利用量子電腦只需一秒。換言之，目前所有加密方程式將被盡破，與此同時，以此驚人運算力配合到人工智能領域之上，未來的AI機械人的智慧將難以想像。

2010年加州理工學院物理學家普瑞斯基爾（John Preskil）提出「量子稱霸」概念︰「當量子電腦發展到50量子位元時，運算能力將超越世上所有電腦，能解決全何目前電腦解決的問題。」第一次實現量子稱霸必將成為物理學和計算機科學的一個里程碑，雖然不能說出確切的時間，但應該為時不遠。潘建偉預料，「量子稱霸」很有可能在十年之內發生。

今年7月，潘建偉的團隊實現18個量子比特糾纏的創新紀錄，令中國更進一步接近「量子稱霸」的臨界點。不過，潘建偉指出，美國科技創新的體制優良，加上IBM、Intel、Google、Microsoft等科企，投入巨大資源進行研發，紛紛迎頭趕上，中國量子科學不可以一直樂觀下去。他曾想引進一位美國留學的朋友回國發展，可是被Google高於他薪水七倍「截糊」。然而，錢還不是問題，從近日關於華為、5G等國際新聞看來，美國聯同西方盟友施展的「科技霸權」，才真正令我們憂心。

香港，在這一場科技稱霸戰中，除了旁觀之外，可以做些什麼？真的不好說。從科技的驚人顛覆程度來看，以前說的長遠未來起碼是一、二百年，緊隨AI而來的量子電腦時代，發展一、二十年就已經恍若隔世，到時時代會給香港一個什麼角色？這個問題令我徹夜難眠。

黃秉華

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AI教育蓄勢待發，先說一個化學家的故事，大家就會清楚重點究竟在哪裡。

瓦拉赫是一位天份不高的初中生，他很用功，可是文思有限兼呆板，文學表現很差。父母安排他學油畫，可是又拙於構圖和著色，對藝術毫無感覺。在十九世紀的德國，這位文與藝都不行的小朋友，確實令老師和家長閉翳。他的化學老師力排眾議，認為瓦拉赫為人一絲不苟，是做化學實驗的好材料，於是建議他改習化學，這一下就燃點了瓦拉赫的生命火花，他過人的潛質在化學領域上大放異彩，1910年憑研究環狀有機化合物奪得諾貝爾化學獎。

「學生的智慧發展都是不均衡的，都有智慧的強點和弱點，他們一旦找到自己智慧的最佳點，使智慧潛力得到充分的發揮，便可取得驚人的成績。這一現象人們稱之為『瓦拉赫效應』（Wallach Effect）」——百度百科

這與AI教育有什麼關係？很多人直覺認為AI施予在教育之上，必先談培訓學生AI技術，為AI產業儲才，其實這是兩個維度，AI+教育最大的影響就是可望落實如何改革傳統教育，讓「瓦拉赫效應」變成常態，而不必苦等百年出現一個伯樂的化學老師。

哈佛大學教授家加德納（Howard Gardner）80年代提出更全面的「多元智能」教育理論，指出傳統考試不可能評量孩子的潛能，考試只能狹義劃分學生的學習等級。如何讓老師有效而準確地發掘學生的不同優勢，加以適才適能的教學方案，一直是教育界夢寐以求的事，可是科技未成熟到今天的程度，這一步始終是遙遠的。

AI技術怎樣落實教育提升「瓦拉赫效應」、實踐「多元智能」理念？原理很簡單，以後學生將更多利用線上學習，通過AI系統的不同傳感器，紀錄到學生學習的各個環節，轉為數據處理之後，除了掌握所有學生的進程之外，更可通過算法設計，深化分析學生不同智能潛力的分佈，於是者，便能取代「集體式生產」教育，施以完全個性化的學習。

關於AI+教育方案，相關技術已經成熟，不同的IT企業會陸續推出不同產品和服務，現時要看老師、同學和家長，如何協力把AI改革傳落實到課堂之上。至於培養學生STEM素質、基本的AI知識，是為面對科技社會的一個must。今天的學生已屬「數碼公民」，沒有電腦編程、大數據處理和分析、AI軟硬件使用的基本功，將無法適應未來工作挑戰，這是AI教育的另一個維度，相對而言，難度不及透過AI實踐「多元智能」理念，後者可能不只是改革，甚或是一場教育革命，大家準備好未？