用最簡單的例子告訴你:什麼是量子電腦?
用最簡單的例子告訴你:什麼是量子電腦?

我們都經常聽到量子電腦(Quantum computer)是未來的趨勢,但量子電腦究竟是什麼?CS Dojo YouTube頻道創辦人YK Sugi參觀了知名量子電腦公司D-Wave Systems後,提出一個簡單例子,讓不熟悉量子物理或電腦科學的人也能理解量子電腦的概念。

不論傳統電腦或量子電腦,包含數字、文字、圖片等所有訊息都使用一系列0和1表示並儲存。傳統電腦中,最小儲存單位稱為位元(bit),而量子電腦中,最小儲存單位稱為量子位元(qubits)。

但除了名稱差異,量子位元和位元究竟有何不同?讓我們這麼說吧;每個位元都是0或1,但每個量子位元都可以是0和1。如果還是難以理解,我們不妨從以下的數學例子來理解兩者的差異。

假設你經營一家旅行社,必須安排團員從一個地方移動至另一個地方,為此你預訂了2輛計程車,現在必須規劃如何分配座位。為了確保旅程氣氛和樂,你希望透過座位分配達成兩個目標:最大化同輛車的朋友數量,同時最小化同輛車的敵人數量。

為了保持題目單純,讓我們先假設團員只有3個人──Alice、Becky和Chris,而你所知道的3人關係如下:

  • Alice和Becky是朋友
  • Alice和Chris是敵人
  • Becky和Chris是敵人

在如此單純的條件下,許多人大概不需要電腦就能隨手算出最好的分配解答,儘管如此,我們還是先來看看傳統電腦和量子電腦解決問題方面的差異。

計程車分配問題:傳統電腦

要說明傳統電腦如何解決這個問題,我們就必須先理解電腦如何用位元儲存訊息。

首先,我們將兩台計程車分別設定為「#1」和「#0」,這樣就能用3個位元表示分配座位的各種情況。當不考慮計程車搭乘人數的上限和下限,每個人都有2個選擇,因此共有2的3次方=8種方法將這組人分成兩輛車。

三人搭計程車的所有可能組合.png
三人搭計程車的所有可能組合。
圖/ 科技新報

為了確定哪種組合是最佳解決方案,我們必須先定義如何計算每項組合的「分數」,才能比較每個方案達到目標的程度。這裡我們先簡單地定義分數如下:

  • (朋友共享同一輛車)-(敵人共用同一輛車)=得分

在這個定義下,假設3人都進入出租車#1(位元表示為111),配置的總分便為1(Alice和Becky)-2(Alice和Chris、Becky和Chris)= -1。

使用傳統電腦時,你基本上需要列出並計算完所有組合,確定哪個得最高分才能獲得最佳解答。在這個問題中,所有組合的分數情況如下:

得分為1的001和110是兩個最佳解答.png
得分為1的001和110是兩個最佳解答。
圖/ 科技新報

由於問題相對簡單,傳統電腦很快就能解決,但如果人數增加呢?3個人有2的3次方種組合,4個人就需要2的4次方種組合,不考慮計程車能否容納的問題之下,如果有100個人,我們就需要2的100次方種組合,傳統電腦無法解決這種問題。

但如果使用量子電腦呢?解釋如何處理100個人的問題之前,我們先回到將3人安排分搭2輛計程車的情況。

計程車分配問題:量子電腦

正如先前提到的,這個問題有8種組合,運用一般電腦時,3個位元一次只能代表一種可能性(像是001、101),但使用量子電腦,只要3個量子位元就可以同時代表8種可能性。

簡單來說,當你將第一個量子位元設定為0和1時,就有點像創造2個平行世界。其中一個世界,量子位元為0,另一個世界量子位元為1,當你再將第二個量子位元設為0和1時,這就像創造了 4 個平行世界。

這種思考方式或許有些奇怪,但能稍微解釋量子位元在現實世界的行為方式。

與傳統電腦用位元列出所有 8 種可能性的情況不同,當您對這 3 個量子位元應用某種運算時,實際上是同時在 8 個平行世界應用相同計算,同時計算所有方案的得分。

當然,你還是得讓量子電腦學會用量子位元表示所有潛在解決方案,同時將每個潛在解決方案轉換為分數,一但做到這兩件事,量子電腦便能在幾毫秒內提供最佳解決方案之一。在3人計程車問題,答案便是001或110。

然而儘管理論上來說,量子電腦每次運算都會提供最好解決方案之一,但量子電腦實際運算有一些錯誤。它可能提供第二好或第三好的解答,隨著問題越來越複雜,這些錯誤也就變得更明顯。

因此實用時,你可能必須在量子電腦進行相同運算數十次或數百次,然後從獲得的眾多結果選出最好的一個。

處理大量計算的優勢

儘管有這些錯誤,量子電腦還是有強大的優勢。因為和傳統電腦不同,面對需要龐大計算量的問題時,量子電腦並不會有擴展問題。

由於量子電腦同時計算所有組合搭配的分數,因此當有3個人時,需要執行的次數為1,4個人時次數仍為1,即使數字增加至100人,操作次數仍然是1。透過一次操作,量子電腦會同時計算所有2,100種組合的分數。

當然因為有前述提到的問題,實際應用時為了得出最佳結果,最好還是操作量子電腦數十次或數百次,並從眾多結果中選擇最好的一個。

儘管有些麻煩,但仍比傳統電腦運算相同問題,得重複與結果數相同的計算次數要好得多。以100人計程車問題來說,這個數字大概是1百穰次。

本文授權轉載自:科技新報

關鍵字: #量子電腦
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從媒體採購到策略夥伴,AI正重塑媒體代理商的核心價植
從媒體採購到策略夥伴,AI正重塑媒體代理商的核心價植

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「AI 並不會削弱媒體代理商的存在價值,而是促使產業重新定義自身的核心價值,」郭俊鑫強調,AI 的數據分析與內容生成能力,讓媒體代理商可以省去大量的瑣碎作業,將更多時間用來與品牌主進行更深入的溝通,共同討論行銷策略、找出問題環節,從而實現銷售成長與市場突破的目標。

群邑集團(WPP Media)台灣分公司執行長郭俊鑫
群邑集團(WPP Media)台灣分公司執行長郭俊鑫
圖/ 數位時代

從Output到Outcome,媒體代理商服務價值的轉變

隨著角色定位的轉變,品牌主對媒體代理商服務的評估標準,也應從「產出(Output)」走向「成效與價值(Outcome)」。

在傳統合作模式中,品牌主大多以產出來衡量媒體代理商的服務價值,例如:提案數量、完成了哪些媒體規劃等,這些作業往往需要投入大量人力或時間。然而,當 AI 可以處理與分析大量數據、快速挖掘過去難以發現的消費者洞察,甚至自動生成各式內容時,就意味著,以前需要多人一起執行的任務,現今也許只需一人就能完成,此時若仍以產出來衡量媒體代理商的服務價值,顯然已不合時宜。

因此,衡量標準應該由產出走向成效與價值(Outcome),例如:廣告能否真正帶動產品銷量成長?行銷策略是否能改善市場表現或獲取更多消費者認同?這才是彰顯媒體代理商專業價值與策略影響力的關鍵。

以廣告投放為例,品牌主關注的焦點大多為,是否買到好價格?是否取得優質版位?等,媒體代理商往往需要投入大量時間和心力去做媒體規劃、彙整與分析投放數據,才能回應品牌主的期待。如今這些工作可交由 AI 協助完成,讓媒體代理商能有更多時間與品牌主探討更深層的問題,例如:本檔廣告活動對銷售的實際貢獻、是否觸及到正確的目標族群等。

全球首個 AI 驅動的一體化行銷平台:WPP Open

差異就在於,品牌主需要的是單純的「廣告採購者」?還是能帶來營收與成長的「策略夥伴」?若選擇後者,就更需要 AI 的力量,才能真正實現目標。

對此,群邑集團全新研發 WPP Open 平台並預計2025年11月在台灣正式上市,這是全球第一個從媒體規劃階段就引入 AI Agent 技術的數位行銷平台,也是第一個將媒體、創意與製作三大環節整合在一起的平台,幫助品牌主與媒體代理商邁向「真正協作」的目標。

郭俊鑫指出,媒體、創意與製作通常分由不同公司執行,即使隸屬同一集團,彼此仍是各自分工,缺乏真正一體化的運作。WPP Open 平台則打破此藩籬,以單一平台串起所有工作流程,讓提案規劃、媒體採購、創意發想與製作、到商務轉換都可以在單一平台內完成,並藉由 AI 輔助生成內容與進行數據分析,不僅提升作業效率,也讓廣告行銷更具價值。

郭俊鑫指出,透過 AI 輔助,WPP Open 平台能自動生成內容並進行深度數據分析,不僅顯著提升作業效率,更驅動廣告行銷創造卓越價值。
郭俊鑫指出,透過 AI 輔助,WPP Open 平台能自動生成內容並進行深度數據分析,不僅顯著提升作業效率,更驅動廣告行銷創造卓越價值。
圖/ 數位時代

郭俊鑫進一步說明,過去某IT品牌若要進行一場焦點團隊測試,從發想、執行到蒐集消費者對於創意概念的意見,通常需要花上一兩個月的時間。如今,透過 WPP Open 平台,能將以往耗時一個月的的作業時間,大幅縮短至一週內完成, 快速針對不同族群測試廣告創意或行銷點子,並蒐集回饋意見,讓行銷團隊能以更敏捷的方式調整策略,將資源投注在更有潛力的方向。

對品牌主來說,應用AI的真正重點在於如何解決問題、驅動市場成長,對此,WPP Media將於11月5日舉辦一場半日論壇,除了帶來 WPP Open平台的完整介紹、分享多家客戶成功案例,亦將攜手The Trade Desk(TTD)與奧美整合行銷傳播集團,從媒體代理、廣告科技、創意內容等不同角度,探討AI對廣告行銷的影響,希望協助品牌主運用 AI 洞察消費者行為、優化行銷流程,並將每一分行銷投資轉化為更具體的成效。

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