微軟近期宣布兩項突破性進展，象徵量子運算與人工智慧領域邁出重大一步。這些發展分別詳述於《自然》期刊的獨立刊物中，預期將重塑產業格局、加速科學發現，並重新定義運算與數位互動的本質。這兩項同步發布的成果，一項是數十年來理論粒子「馬約拉納費米子」的實現，另一項是創建栩栩如生的 AI 生成遊戲世界，皆彰顯微軟致力於拓展科技創新的界線。
Majorana 1：拓撲量子位元與可擴展量子運算的曙光
微軟量子運算突破的核心，在於創造並控制了馬約拉納費米子，這是一種於 1930 年代提出的準粒子，但直到今日才被明確觀察到。這項成就，是微軟長達 17 年研究計畫（微軟歷史上最長期的計畫之一）的結晶，代表著物理學的基礎突破，為量子運算的新架構奠定了基礎。
當今量子運算面臨的難題，在於業界始終難以製造出可靠且能抵抗雜訊的量子位元。馬約拉納費米子的創造，促成了拓撲超導體的誕生。這種新型態的半導體，同時也具備超導體的特性，能夠建構一種全新的基礎架構，進而將數百萬個量子位元擴展到單一晶片上，而且大小僅如手掌般。
- 馬約拉納費米子的重要性： 馬約拉納費米子的獨特之處在於，它們是自身的反粒子。這意味著兩個馬約拉納費米子可以互相湮滅（產生零狀態），或結合形成單一電子（一狀態）。這種固有的穩定性和二元性，使它們成為構建穩健且可控量子位元的理想候選者，而量子位元正是量子電腦的基本 building blocks。
- 拓撲量子位元與拓撲核心： 微軟團隊利用馬約拉納費米子的獨特屬性，創造出「拓撲量子位元」。這些量子位元的特點在於：
- 可靠性： 這些量子位元的拓撲性質，提供了內在的雜訊保護，這也是傳統量子運算方法的一大障礙。
- 小尺寸： 拓撲量子位元可以比其他類型的量子位元小得多，從而大幅提高單一晶片上的量子位元密度。
- 可控性： 儘管具有穩定性，拓撲量子位元仍保持高度可控，能夠進行量子運算所需的複雜操作。
微軟表示，用於開發 Majorana 1 處理器的新架構，為在單一晶片上容納一百萬個量子位元提供了清晰的路徑，而且晶片大小可以放進手掌中。這是量子電腦實現變革性、實際應用解決方案所需的門檻——例如將塑膠微粒分解成無害的副產品，或為建築、製造或醫療保健領域發明自癒材料。目前全球所有電腦加起來的運算能力，都比不上擁有一百萬量子位元的量子電腦。
- 對科學發現的影響： 基於 Majorana 1 架構的可擴展量子電腦，有潛力徹底改變仰賴複雜模擬的領域，例如：
- 材料科學： 設計具有特定屬性的新材料（例如，超導體、先進電池），而無需進行大量的試錯實驗。
- 藥物發現： 準確模擬分子和蛋白質的行為，以加速新藥物和療法的開發。
- 基礎物理學： 探索複雜的量子現象，並加深我們對自然世界的理解。
- 時程： 雖然物理學和製造技術上的突破已經完成，但基於 Majorana 1 的完全容錯量子電腦預計將在 2020 年代後期（約 2027-2029 年）問世。接下來的步驟包括將這些新閘極整合到可運作的量子電腦中。
- 軟體/硬體分離： 微軟正在獨立開發其軟體堆疊，並已在中性原子和離子阱量子電腦上展示了 24 個邏輯量子位元，展現了在錯誤校正方面的進展。
Muse：AI 生成遊戲世界與互動體驗的未來
微軟的第二項重大宣布，聚焦於「Muse」，這是一種旨在根據遊戲數據生成完整遊戲世界的新 AI 模型。這種「世界動作模型」或「人類動作模型」，利用微軟遊戲工作室產生的大量數據集，來創建一致、多樣且使用者可修改的遊戲環境。
- Muse 的主要特色：
- 一致性： 生成的遊戲世界維持一致的內部邏輯，確保遊戲環境中的動作和互動以逼真的方式運作。
- 多樣性： Muse 可以生成各種各樣的遊戲環境和情境，為玩家提供豐富多變的體驗。
- 使用者可修改性： 生成的世界會持久保存使用者的修改，讓玩家能夠自訂和塑造他們的遊戲體驗。
- 即時生成： Muse 可以即時生成遊戲內容，動態回應玩家的輸入。這已透過 Xbox 控制器展示，模型根據控制器的輸入生成輸出，同時保持與遊戲規則的一致性。
- 對遊戲產業及其他領域的影響：
- 革新遊戲開發： Muse 有潛力大幅加速和簡化遊戲開發流程，讓規模較小的工作室也能製作出 AAA 級品質的遊戲。它也可能催生新型態的湧現式遊戲玩法和動態敘事。
- 通用動作與世界模型： 除了遊戲之外，Muse 背後的技術還能應用於創建通用動作與世界模型，在機器人、模擬和其他領域具有潛在應用。
- 數據資產： 微軟透過收購和投資遊戲產業累積了大量的遊戲數據，這為訓練像 Muse 這樣的模型提供了獨特的優勢，如同 YouTube 的數據優勢之於 Google。
更廣泛的背景：AI、經濟成長與社會影響
與微軟 CEO 薩帝亞·納德拉的對話，不僅限於特定的技術突破，更觸及 AI 和量子運算對經濟和社會的廣泛影響。主要議題包括：
- AI 與經濟成長： 納德拉強調 AI 有潛力推動顯著的經濟成長，可能將全球 GDP 成長率提升到類似工業革命時期的水準（例如，經通膨調整後 7-10% 的成長率）。他強調，衡量 AI 成功的真正基準將是其對整體經濟生產力的影響，而不僅僅是技術里程碑。
- 超大規模運算與 AI： 微軟的 Azure 雲端平台定位為 AI 革命的關鍵推動者，提供訓練和部署大規模 AI 模型所需的大量運算資源。納德拉強調，AI 模型的訓練和推論（即時使用）都推動了對運算基礎設施日益增長的需求。
- 傑文斯悖論與 AI： 納德拉在 AI 的背景下討論了傑文斯悖論，指出隨著 AI 變得更便宜、更強大，對其能力的需求可能會呈指數級增長。這表明重點應放在提高 AI 智慧和降低其成本兩方面。
- 部署挑戰與變革管理： 納德拉承認，AI 的實際部署將涉及重大的挑戰，尤其是在組織內部的變革管理和流程再造方面。他以試算表和電子郵件的引入為例，說明這些技術從根本上改變了業務流程。
- 工作的未來與 AI 代理： 納德拉預見未來 AI 代理將成為知識工作不可或缺的一部分，扮演協作者和助手的角色。他描述了一種新的「代理管理器」介面，用於管理人類與眾多 AI 代理之間的互動。
- 對齊與安全： 納德拉強調 AI 對齊和安全的重要性，強調需要法律和社會框架來規範日益強大的 AI 系統的部署。他認為，社會許可和信任對於 AI 的廣泛採用至關重要。他建議關注這些 AI 的行動空間，以及 AI 部署的程式碼部署在哪裡。
- AGI 與認知勞動： 納德拉對人工通用智慧 (AGI) 的概念表達了細緻的看法，認為「認知勞動」的定義不斷演變。他認為，雖然 AI 可能會自動化當前的認知工作形式，但它也將創造新的認知勞動形式。
- 長期研究與創新： 納德拉強調微軟對長期研究的承諾，Majorana 專案長達 17 年的投資就是例證。他強調，擁抱風險和長期觀點的文化，對於推動技術創新至關重要。
- 微軟的「再創立」： 納德拉討論了「再創立」的概念，認為這是微軟在其 50 年歷史中持續保持相關性的關鍵。他強調，需要不斷挑戰假設，並適應不斷變化的技術格局。
總之，微軟在量子運算和 AI 領域的雙重突破，代表著科技進步的關鍵時刻。這些發展不僅有望徹底改變特定產業，也引發了關於工作未來、經濟以及人類與日益智慧的機器之間關係的根本性問題。微軟的長遠眼光，加上其對負責任的開發和部署的承諾，使該公司站在塑造這個變革時代的最前線。
