穿越時空將成真?美科學家造出史上首個「蟲洞」!
穿越時空將成真?美科學家造出史上首個「蟲洞」!

這項史無前例的實驗探索了「時空」以某種方式從量子資訊中出現的可能性,儘管該工作的解釋仍然存在爭議。

作為生活在3D世界裡的人,我們似乎都思考過一個問題:時空穿越是可以實現的嗎?

1916 年,奧地利物理學家 Ludwig Flamm 首次提出了「蟲洞(wormhole)」的概念,1930 年代由愛因斯坦及納森 · 羅森在研究引力場方程時假設黑洞與白洞通過蟲洞連接,因此「蟲洞」又被稱作「愛因斯坦—羅森橋」。「蟲洞」被認為是宇宙中可能存在的「捷徑」,物體透過這條捷徑可以在瞬間進行時空轉移。然而,科學家們一直無法證實蟲洞的客觀存在。

現在,科學家們創造了有史以來第一個蟲洞,研究論文登上了《Nature》雜誌的封面。

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「蟲洞」被認為是宇宙中可能存在的「捷徑」,物體透過這條捷徑可以在瞬間進行時空轉移。
圖/ shutterstock)

蟲洞就像一個全像圖,由儲存在微型超導電路中的量子位元資訊或「qubit」組成。該研究透過操縱量子位元,成功透過蟲洞發送了資訊。

這項研究是由加州理工學院物理學教授 Maria Spiropulu 領導的,研究團隊使用Google的量子電腦 Sycamore 實現了一種新型的「蟲洞隱形傳態協議」。

全像原理是基於黑洞的量子性質提出的一種基本原理,涉及基礎物理學、量子力學和廣義相對論。自 1930 年代以來,物理學家一直在努力調和這些互不相干的理論。1990 年代以來全像原理在兩個框架之間提出了數學等價或「對偶性」。全像原理認為廣義相對論描述的彎曲時空連續體實際上是一個偽裝的粒子量子系統。時空和引力從量子效應中產生,就像 3D 全像圖從 2D 模式中投射出來一樣。

而 Spiropulu 等人進行的這項新實驗證實: 我們可以在量子電腦中控制量子效應,可以產生我們期望在相對論中看到的現象——蟲洞。

需要明確的是,與普通的全像圖不同,蟲洞不是我們可以看到的。蟲洞的主要開發者、哈佛大學的共同作者 Daniel Jafferis 認為:雖然我們的研究成果可以被認為是「真實時空的 filament」傳送協議,但它不是我們和 Sycamore 電腦所在的同一現實世界的一部分。全像原理表明,這兩種現實——有蟲洞的現實和有量子位元的現實——是同一物理學的不同版本,但如何概念化這種二元性仍然是個謎。

對於研究結果的基本含義,科學界可能會有各種不同的意見。但至關重要的是,實驗中的全像蟲洞由與我們所在宇宙的時空不同的時空組成。該實驗是否進一步證明了我們居住的時空也是全像的,這一點值得商榷。

Jafferis 說:「我認為宇宙中的引力確實是從一些量子位元中產生的,就像這個一維蟲洞是從 Sycamore 晶片中產生的一樣。但我們還不能完全確定,我們仍在努力探索。」

蟲洞研究背景起源,量子資訊在日常生活如何作用?

AdS/CFT 的對應關係是在一系列由問題引起的探究結束時發現的。在一個單一的空間區域內,能容納的最大訊息量是多少?如果有人問工程師,一個資料中心可能儲存多少資訊,答案很可能是「這取決於其中記憶體晶片的數量和類型」。但令人驚訝的是,資料中心內的東西最終並不那麼重要。如果人們把越來越多的記憶體晶片和越來越密集的電子設備塞進資料中心,那麼它最終會坍縮成一個黑洞,消失在事件視界(event horizon)後面。

當雅各布·貝肯斯坦和史蒂芬·霍金等物理學家試圖計算黑洞的資訊含量時,他們驚訝地發現,它是由事件視界的面積給出的,而不是由黑洞的體積。這看起來就像黑洞內部的資訊被寫在了事件視界上。具體來說,一個黑洞的事件視界可以用 A 個微小單位的面積(每個單位稱為「普朗克面積」,為 2.6121×10^-70 平方公尺)來鋪設,最多有 A/4 比特的資訊。這個極限被稱為「貝肯斯坦 - 霍金邊界」。

這一發現表明, 一個區域所能容納的最大訊息量未必與它的體積成正比,而是與該區域邊界的表面積成正比,這暗示了量子資訊與我們日常經驗中的3D空間世界之間的一種有趣的關係 。這種關係已被「它來自量子位元」(It from qubit)這一短語所概括,描述了物質(它)如何從量子資訊(量子位元)中出現。

雖然對普通時空來說,正式確定這種關係是困難的,但最近的一項研究取得了具有雙曲幾何的假想宇宙的顯著進展,被稱為「反德西特空間」(anti-de Sitter space),其中量子引力理論的構建更加自然。

在反德西特空間中,對有引力作用的空間體積的描述,可以被認為是在包圍該體積的邊界上編碼的:空間內的每個物體在邊界上都有相應的描述,反之亦然。這種資訊的對應關係被稱為「全像原理」,這是一個受貝肯斯坦和霍金的觀察啟發的通用原理。

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在反德西特空間中,對有引力作用的空間體積的描述,可以被認為是在包圍該體積的邊界上編碼的:空間內的每個物體在邊界上都有相應的描述。

AdS/CFT 的對應關係使物理學家能夠將空間中的物體與表面上相互作用的量子位元的特定集合聯繫起來。也就是說,邊界的每個區域(在量子資訊中)都編碼了時空中某個區域的內容,這樣一來,任何給定位置的物質都可以由量子資訊「構建」出來。這使得量子處理器可以直接與量子位元一起工作,同時提供對時空物理學的洞察力。透過仔細定義量子電腦的參數來類比一個給定的模型,我們就可以研究黑洞,甚至更進一步研究兩個相互連接的黑洞——一種被稱為「蟲洞」的配置,或「愛因斯坦 - 羅森橋」。

實驗室中的量子引力,證明蟲洞的可能性

Google的研究者計畫在 Sycamore 處理器上實現這些想法,他們構建了一個與可穿越蟲洞對等的量子系統。通過全像原理從量子資訊語言轉化為時空物理學,該實驗讓一個粒子落入蟲洞的一邊,觀察它在另一邊出現。

在最近的研究中,Daniel Jafferis、Ping Gao 和 Aron Wall 證明了可穿越蟲洞的可能性。蟲洞長期以來一直是科幻小說的主題,但一個「憑想像」構建的蟲洞會在穿過它的粒子上坍縮。

研究者表明: 負能量的衝擊波,即以光速傳播的時空變形,可以解決這個問題,它將蟲洞撐開足夠長的時間使其可以從中穿越 。可穿越蟲洞中負能量的存在類似于凱西米爾效應中的負能量,即真空能量將緊密間隔的板塊推到一起。在這兩種情況下,量子力學允許空間中某一特定位置的能量密度為正或負。另一方面,如果蟲洞經歷了一個正能量的衝擊波,就不會有資訊被允許通過。

用全像原理來創造一個蟲洞的最簡單應用需要很多很多的量子位元——事實上,要想接近理論物理學家給出的鉛筆和紙張的解決方案,就需要非常多的量子位元。隨著量子位元數量的減少,還需要額外的修正,而這些修正在今天仍然不為人所知。要在數量有限的量子電腦上建立一個可穿越的蟲洞,需要新的思路。

研究者之一 Zlokapa 採用深度學習的思路設計了一個小型的量子系統,保留了引力物理學的關鍵方面。神經網路是透過反向傳播進行訓練的,這種方法透過直接計算網路各層的梯度來最佳化參數。為了提高神經網路的性能,防止其對訓練資料集過擬合,機器學習研究者採用了大量的技術,比如稀疏化試圖透過將盡可能多的權重設置為零來限制網路中的資訊細節。

同樣,為了創建蟲洞,研究者從一個大的量子系統開始,把它當作一個神經網路。反向傳播更新了系統的參數以保持引力特性,而稀疏化減少了系統的大小。他們應用機器學習來學習一個系統,只保留了一個關鍵的引力特徵:使用負能量衝擊波的重要性。訓練資料集比較了粒子穿越一個用負能量撐開的蟲洞和用正能量塌縮的蟲洞的動態。通過確保學到的系統保留這種不對稱性,他們得到了一個與蟲洞動力學一致的稀疏模型。

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為了創建蟲洞,研究者從一個大的量子系統開始,把它當作一個神經網路。通過確保學到的系統保留這種不對稱性,他們得到了一個與蟲洞動力學一致的稀疏模型。

研究者們對新的量子系統進行了許多測試,以確定它是否表現出超越不同能量衝擊波所引起特徵的引力行為。例如,雖然量子力學效應能以多種方式在量子系統中傳遞資訊,但在時空中傳播的資訊——包括通過蟲洞——必須是因果一致的。這一點和其他特徵在經典電腦上得到了驗證,證實了量子系統的動力學與通過全像原理辭典中的引力解釋是一致的。

將可穿越蟲洞作為實驗在量子處理器上實現是一個異常微妙的過程。跨越量子位元的資訊傳輸的微觀機制是高度混亂的:想像一滴墨水在水中旋轉。當一個粒子落入蟲洞時,它的資訊會被塗抹在全像圖的整個量子系統中。為了使負能量衝擊波發揮作用,資訊的擾亂必須遵循一種特殊的模式,即所謂的「完美尺寸纏繞(perfect size winding)」。

在粒子撞上負能量衝擊波後,混亂的模式有效地反向進行:當粒子從蟲洞中出現時,就好像墨滴通過完全撤銷其原來的湍流擴散而重新組合在一起。如果在任何一個時間點上,發生了一個小錯誤,混沌動力學就不會自我撤銷,粒子也就無法通過蟲洞了。

在 Sycamore 量子處理器上,研究者測量了當應用負能量和正能量衝擊波時,有多少量子資訊從系統的一側傳遞到另一側。他們觀察到兩種能量之間有輕微的不對稱性,顯示出可穿越蟲洞的關鍵特徵。由於該協議對雜訊的敏感性,Sycamore 處理器的低錯誤率對測量訊號至關重要;即使有 1.5 倍的雜訊,訊號也會被完全掩蓋。

量子電腦不斷修正,助於探索未來新理論

引力只是量子電腦探索複雜物理理論的獨特能力的一個例子:量子處理器可以提供對時間晶體、量子混沌和化學的洞察力。這項蟲洞動力學的工作,代表了使用量子處理器發現基本物理學的一步。

隨著量子設備的不斷改進,更低的錯誤率和更大的晶片將允許研究者們對引力現象進行更深入的探測。與記錄周圍世界引力資料的實驗不同,量子電腦提供了一個探索量子引力理論的工具。未來,量子電腦將有助於發展對未來量子引力理論的理解,超越目前的模型。

本文授權轉載自:電腦王

責任編輯:蘇柔瑋

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橘子集團 Vyin AI × 女媧創造攜手推出「居家陪伴機器人」,開啟機器人大腦 RIaaS 商業應用新局!
橘子集團 Vyin AI × 女媧創造攜手推出「居家陪伴機器人」,開啟機器人大腦 RIaaS 商業應用新局!

隨著全球勞動力老化與新血招募困難,從製造、零售到醫療與長照,各行各業皆面臨同樣的缺工挑戰,面對人力不足,機器人逐漸走出工廠,進入醫院、門市與家庭。但當生成式 AI 讓機器人不再只是「會動」,而是開始「能懂」時,新的問題隨之而來——我們是否能信任它?

尤其在台灣,隨著2025年正式進入超高齡社會,長照體系首當其衝,人力不足、服務品質不均、家屬壓力沉重,AI 與機器人被期待成為新解方,但即便生成式 AI 浪潮席捲全球,各國際大廠持續精進自家大型語言模型,市場仍缺乏能直接面向C端消費者、大規模商用且精準可控的 AI。

「很多機器人廠商強調的是功能能做什麼,但如果長者不願意互動,再多的功能都沒有意義。」橘子集團策略長暨 Vyin AI 負責人陳冠宇指出,「接觸點不成立,後面所有服務都用不上。而那個接觸點,就是可信任的聊天與陪伴。」

這樣的觀察,也成為 Vyin AI 切入發展「機器人大腦即服務(Robot Intelligence as a Service, RIaaS)」的契機。

在9月底舉辦的台北國際照護博覽會中,Vyin AI 宣布攜手台灣機器人新創女媧創造,搶先展示共同打造的居家陪伴型 AI 機器人「Gilee 桔利 」。結合 Vyin AI 核心技術 Vyin Brain 智慧中樞與女媧創造的機器人互動設計,展現 AI 機器人從「任務驅動(task-based)」邁向「語意與情境驅動(context-based)」的可能性。

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橘子集團旗下生成式 AI 新創 Vyin AI 攜手女媧創造,於 2025 台北國際照顧博覽會展示「可控 AI × 機器人」應用,透過居家陪伴機器人 Gilee 桔利,展現可控 AI 理解語意、感知情緒並標記風險,揭示機器人大腦即服務(Robot Intelligence as a Service, RIaaS)的未來方向。橘子集團策略長暨 Vyin AI 負責人陳冠宇(左)與女媧創造營運長張智傑(右),分享機器人特點。
圖/ 橘子集團

從長照產業切入 以「可控 AI 大腦」打造能被信任的陪伴

女媧創造耕耘陪伴型機器人多年,擅長機器外觀設計及互動體驗,但在長照領域的推廣仍多停留在試行階段。營運長張智傑表示:「要守護長者的健康、撫慰孤獨長輩的孤獨感,光靠形體與互動還不夠,更需要一個可靠的大腦。」

過去的照護型機器人大多停留在衛教知識宣導或生理監測階段,缺乏與使用者互動的能力。面對照護需求快速攀升與人力斷層,雙方都意識到,若 AI 要真正走進家庭與長照現場,「信任」將是唯一關鍵。而對 Vyin AI 而言,這正是可控 AI 發揮價值的最佳場域。

陳冠宇指出,自大型語言模型(LLM)問世以來,雖展現出驚人的語意生成、邏輯推理與知識應用能力,但其核心仍屬於機率預測模型,本質上是透過複雜的機率計算模擬人類語言分布,即使經過人為的情境工程(context engineering)的修正,仍難完全避免「AI 幻覺」的發生。「在一般應用場景中,幻覺頂多造成資訊錯誤,但在醫療與照護產業,錯誤的回答可能直接影響生命安全。」

相較之下,Vyin AI 研發的智慧中樞 Vyin Brain 採用獨創的仿生大腦架構,由「語言、知識、理解、動作」四大中樞分工協作,層層把關 AI 的思考與回應流程。另外可將醫療、零售、教育等專業領域的資料轉化為透明的知識圖譜,建立清晰的知識邊界,確保所有回應均具可追溯性、可驗證性與可解釋性,最大程度的消除 AI 幻覺風險,讓生成式 AI 在需要高度精準與信任的場景中得以安全落地。

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台北國際照護博覽會中,桔利的初登場,引起大眾的好奇與關注,詢問與體驗絡繹不絕。
圖/ 橘子集團

讓機器人更像人:客製化設定與長期記憶,讓長輩感受理解

首度亮相的桔利,以活潑童語與長輩對話:「爺爺,今天有什麼開心的事嗎?」「奶奶,妳該吃高血壓的藥囉!」展區人潮絡繹不絕,將 Vyin AI 的展攤擠得水洩不通,中化銀髮總經理李宗勇及團隊親自體驗後,更是對桔利讚不絕口,直言這位 AI 金孫外型討喜,是長輩絕佳的陪伴者。

事實上,被設定為「10歲金孫」的桔利,不僅能理解長者的語意與意圖,陪他們閒聊、安排行程、提醒用藥,還能透過長期記憶與個人化設定,根據長者的個性、家庭與健康狀況調整互動內容,主動引導長者分享興趣、回憶過往,甚至向他們請益,讓長者在互動中感受到被理解、被需要,進而產生「情感價值」。

相較多數廠商強調的是「生理監測」功能,桔利更重視的是「情感陪伴」。負責桔利產品功能設計與規劃的產品經理 蔣欣諭 補充,在傳統華人文化中,子女常羞於直接表達愛與關懷,因此設計出「專屬家人的 AI 仿聲語音信」功能。

子女只需透過專屬 App 輸入文字訊息,桔利便能以 AI 仿聲技術,轉換成兒女或孫子的聲音唸給長輩聽。這項功能在現場引發驚喜與共鳴,它觸動的不只是科技的體驗,而是家人之間「說不出口的愛」。

在日常生活中,桔利也具備智慧照護的即時偵測能力。會在對話中持續判斷語氣與內容的變化,進行風險標記。若偵測到異常,會透過女媧的通報系統推播給家屬,並依照情況分級提醒,且所有對話內容都會被自動收錄於後台,以簡潔明瞭的儀表板呈現,讓家屬與照護人員能快速掌握長者近期的身心理狀況。

「我們設計桔利的目的,不是取代家人,而是成為家屬與長者之間的橋樑。」她說。

從長照出發,邁向多元 RIaaS 生態

桔利在照護博覽會的初登場,不僅引發長輩熱烈回應,也為 Vyin AI 與女媧創造的合作奠定良好開局。對團隊而言,這不只是一次成功的展出,更是「情感連結」價值的具體驗證,同時也證明雙方在軟硬整合上的實力。

「我們從長照出發,是因為這是最難的場域,能最大化檢驗技術的可控性與穩定度,凸顯我們技術的價值。」Vyin AI 負責人陳冠宇表示。

除了以可控 AI 大腦杜絕幻覺外,要讓機器人能像人一樣反應,關鍵不只是速度,更在於整合。要達到像人一樣的回應速度與精準度,必須同時整合語音辨識(ASR)、語意理解、知識調用與語音合成(TTS)四層技術。「這不只是速度問題,更是理解與反應的平衡,這種全鏈路整合能力,就是我們最重要的護城河。」

陳冠宇透露,目前雙方正持續開發的全鏈路版本,預計於明年第一季推出,屆時回應時間將縮短至三秒內,讓人機互動更自然流暢。於此同時,團隊正推進「機器人大腦即服務(RIaaS)」模式,將同樣的可控 AI 能力延伸至零售、教育與照顧產業等領域。

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橘子集團旗下 Vyin AI從長照出發,希望以最難的場域開始,最大化檢驗技術的可控性與穩定度,邁向多元 RIaaS 生態。
圖/ 橘子集團

以零售為例,Vyin AI 自研的 D-RAG(DistilGraph RAG) 技術,可自動整合商品規格、客服紀錄或保健品資訊等非結構化資料,轉化為可即時調用的知識圖譜,讓機器人能在銷售、客服或導覽場景中快速回應顧客問題,提供準確建議,甚至根據互動內容動態導購、推薦商品,並在適當時機「轉真人」接手,協助品牌提升轉換效率。

同樣的架構,也能延伸至教育、照顧產業與智慧導覽等多種場景,讓機器人化身銷售助理、賣場導覽員、教學助教,根據使用者需求與語境,自動生成可信任的回應與互動體驗。「只要運用 Vyin AI 解決幻覺問題,『機器人即服務』的時代就會正式來臨。」陳冠宇說

他進一步指出,全球市場已對 RIaaS 商業模式產生迫切需求,Vyin AI 憑藉可控 AI 大腦的技術優勢,正積極布局海外市場。「我們希望透過 RIaaS,把這套可控 AI 大腦服務化,讓各行各業都能快速導入可信任的 AI 機器人,不只是替代人力,而是打造溫度的互動,讓未來的人機合作更加順暢、緊密。」

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