臺(tái)灣大學(xué)團(tuán)隊(duì)打造AI界的"量子魔法師"：賦予人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超能力

人工智能領(lǐng)域又迎來了一項(xiàng)令人興奮的突破。這項(xiàng)由臺(tái)灣大學(xué)物理系和國家高速網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算中心、臺(tái)灣科技研究院等多家機(jī)構(gòu)合作完成的研究，發(fā)表于2025年12月的arXiv預(yù)印本服務(wù)器（編號(hào)：arXiv:2512.05049v1），有興趣深入了解的讀者可以通過這個(gè)編號(hào)查詢完整論文。研究團(tuán)隊(duì)由臺(tái)灣大學(xué)的高希圣教授領(lǐng)銜，包括了來自成功大學(xué)、陽明交通大學(xué)等多所知名學(xué)府的研究人員，甚至還有來自美國富國銀行的專家參與其中。

說起人工智能，你可能會(huì)想到那些能夠聊天的機(jī)器人或者能夠識(shí)別圖片的程序。這些AI系統(tǒng)的核心其實(shí)就像人類的大腦一樣，依靠著一種叫做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)來學(xué)習(xí)和記憶。但是，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像一個(gè)裝滿了各種工具的工具箱，雖然功能強(qiáng)大，但往往過于笨重，需要大量的存儲(chǔ)空間和計(jì)算資源。

研究團(tuán)隊(duì)面臨的挑戰(zhàn)就像是要設(shè)計(jì)一個(gè)既能裝下所有必需工具，又足夠輕便的背包。特別是當(dāng)AI需要處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，比如預(yù)測(cè)明天的天氣、分析股票走勢(shì)，或者預(yù)測(cè)城市通信流量，這種挑戰(zhàn)就變得更加復(fù)雜。傳統(tǒng)的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)雖然在這些任務(wù)上表現(xiàn)不錯(cuò)，就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的老師傅，但它們往往需要記住太多細(xì)節(jié)，導(dǎo)致系統(tǒng)變得臃腫和緩慢。

這時(shí)候，量子計(jì)算的概念就像是給這個(gè)老師傅配上了一副神奇的眼鏡。量子計(jì)算利用了物理學(xué)中一些奇妙的現(xiàn)象，比如一個(gè)粒子可以同時(shí)處在多個(gè)狀態(tài)，就像一枚硬幣在空中旋轉(zhuǎn)時(shí)既是正面也是反面。不過，真正的量子計(jì)算機(jī)目前還像是實(shí)驗(yàn)室里的精密儀器，普通人很難使用，而且容易出錯(cuò)。

研究團(tuán)隊(duì)的巧妙之處在于，他們沒有等待完美的量子計(jì)算機(jī)出現(xiàn)，而是借鑒了量子計(jì)算的核心思想，創(chuàng)造了一種可以在普通電腦上運(yùn)行的"量子啟發(fā)式"技術(shù)。就像是把飛機(jī)的設(shè)計(jì)原理應(yīng)用到汽車上，雖然汽車不能真的飛起來，但可以變得更快更高效。

這項(xiàng)技術(shù)的核心叫做QKAN-LSTM，聽起來很復(fù)雜，但我們可以把它想象成一個(gè)非常聰明的記憶管家。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像是一個(gè)只會(huì)用固定方法整理房間的管家，而這個(gè)新的管家不僅會(huì)整理，還能根據(jù)每個(gè)房間的特點(diǎn)調(diào)整自己的工作方式。它通過一種叫做"數(shù)據(jù)重新上傳激活"的技術(shù)，就像是給管家配備了一套可以隨時(shí)變形的工具，讓它能夠以指數(shù)級(jí)的效率處理復(fù)雜的信息模式。

更有趣的是，研究團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了一個(gè)叫做HQKAN-LSTM的升級(jí)版本。如果說QKAN-LSTM是一個(gè)聰明的管家，那么HQKAN-LSTM就像是一個(gè)帶著助手團(tuán)隊(duì)的超級(jí)管家。它使用了一種類似于編碼器-解碼器的結(jié)構(gòu)，先把復(fù)雜的信息壓縮成核心要點(diǎn)，然后在需要的時(shí)候再重新展開。這就像是一個(gè)能夠把整本百科全書壓縮成一張卡片，需要時(shí)又能完整還原的神奇裝置。

研究團(tuán)隊(duì)在三個(gè)不同的測(cè)試場(chǎng)景中驗(yàn)證了他們的技術(shù)。第一個(gè)測(cè)試是模擬阻尼簡(jiǎn)諧運(yùn)動(dòng)，這就像是觀察一個(gè)逐漸停止擺動(dòng)的鐘擺。第二個(gè)測(cè)試涉及貝塞爾函數(shù)，這是一種在工程學(xué)中經(jīng)常出現(xiàn)的復(fù)雜數(shù)學(xué)函數(shù)，就像是描述波浪如何在圓形池塘中傳播的規(guī)律。第三個(gè)也是最實(shí)際的測(cè)試，是預(yù)測(cè)城市通信網(wǎng)絡(luò)的活動(dòng)模式，這對(duì)于現(xiàn)代智慧城市的管理至關(guān)重要。

在阻尼簡(jiǎn)諧運(yùn)動(dòng)的測(cè)試中，傳統(tǒng)的LSTM模型就像是一個(gè)努力記錄鐘擺每次擺動(dòng)的學(xué)生，需要寫滿好幾頁紙才能抓住規(guī)律。而QKAN-LSTM則像是一個(gè)天才學(xué)生，只需要幾個(gè)關(guān)鍵的公式就能預(yù)測(cè)出鐘擺的所有行為。具體來說，在訓(xùn)練了30個(gè)周期后，QKAN-LSTM達(dá)到了0.9771的R?得分，這意味著它的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度超過了97%。更令人驚訝的是，它只需要117個(gè)參數(shù)就達(dá)到了這個(gè)效果，而傳統(tǒng)的LSTM需要166個(gè)參數(shù)。

貝塞爾函數(shù)的測(cè)試結(jié)果更加令人印象深刻。QKAN-LSTM和HQKAN-LSTM都實(shí)現(xiàn)了超過98.6%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。這就像是在預(yù)測(cè)一個(gè)復(fù)雜的波浪模式時(shí)，新技術(shù)不僅能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)波峰波谷的位置，還能精確預(yù)測(cè)它們的強(qiáng)度。特別是HQKAN-LSTM，僅使用33個(gè)參數(shù)就達(dá)到了傳統(tǒng)方法166個(gè)參數(shù)才能實(shí)現(xiàn)的效果，參數(shù)效率提升了約80%。

最具挑戰(zhàn)性的城市通信預(yù)測(cè)測(cè)試中，研究團(tuán)隊(duì)使用了來自意大利米蘭的真實(shí)通信數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)記錄了城市中每個(gè)區(qū)域每10分鐘的短信發(fā)送活動(dòng)，就像是城市的脈搏跳動(dòng)。在這個(gè)測(cè)試中，兩種新技術(shù)都表現(xiàn)出了優(yōu)秀的適應(yīng)性。不管是預(yù)測(cè)短期的4個(gè)時(shí)間點(diǎn)，還是長期的64個(gè)時(shí)間點(diǎn)，QKAN-LSTM和HQKAN-LSTM都能保持穩(wěn)定的高精度表現(xiàn)。特別是HQKAN-LSTM，在幾乎所有的時(shí)間序列長度測(cè)試中都取得了最低的預(yù)測(cè)誤差。

這些技術(shù)的革命性不僅體現(xiàn)在準(zhǔn)確度上，更體現(xiàn)在效率上。傳統(tǒng)的量子LSTM模型需要使用5到6個(gè)量子比特，就像是需要5到6個(gè)特殊的計(jì)算單元。而新技術(shù)只需要一個(gè)量子比特就能實(shí)現(xiàn)更好的效果，這相當(dāng)于用一個(gè)簡(jiǎn)單的開關(guān)就完成了原本需要復(fù)雜控制臺(tái)才能做的工作。在城市通信預(yù)測(cè)任務(wù)中，QKAN-LSTM使用58個(gè)參數(shù)就超越了傳統(tǒng)LSTM的277個(gè)參數(shù)的表現(xiàn)，參數(shù)減少了約79%。

技術(shù)的核心創(chuàng)新在于一種叫做"DARUAN"的機(jī)制。這個(gè)復(fù)雜的名字其實(shí)代表的是一個(gè)非常巧妙的想法：就像是給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)"神經(jīng)元"配備了一個(gè)可以無限變化的放大鏡，讓它能夠以不同的方式觀察和處理信息。這種方法借鑒了著名的柯爾莫哥洛夫-阿諾德表示定理，該定理說任何復(fù)雜的多維函數(shù)都可以用一系列簡(jiǎn)單的一維函數(shù)組合來表示。就像是用許多簡(jiǎn)單的積木可以搭建出復(fù)雜的城堡一樣。

更進(jìn)一步，研究團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了蔣-黃-陳-高網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。這個(gè)架構(gòu)就像是一個(gè)三段式的信息處理流水線：首先有一個(gè)編碼器負(fù)責(zé)把復(fù)雜信息壓縮成精華，然后有一個(gè)量子啟發(fā)的處理器負(fù)責(zé)深度分析這些精華，最后有一個(gè)解碼器負(fù)責(zé)把分析結(jié)果重新展開成完整的答案。這種設(shè)計(jì)讓整個(gè)系統(tǒng)既能處理復(fù)雜問題，又能保持輕量化的特點(diǎn)。

從實(shí)際應(yīng)用的角度來看，這項(xiàng)技術(shù)的意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了學(xué)術(shù)研究的范疇。在智慧城市管理中，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)通信流量可以幫助運(yùn)營商提前調(diào)配網(wǎng)絡(luò)資源，避免在高峰期出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)擁堵。在金融市場(chǎng)中，這種技術(shù)可以用于高頻交易和風(fēng)險(xiǎn)管理，幫助投資者做出更明智的決策。在天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域，它可以提高極端天氣事件的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，為防災(zāi)減災(zāi)提供更可靠的預(yù)警。

值得注意的是，這項(xiàng)技術(shù)的另一個(gè)重要優(yōu)勢(shì)是它的可擴(kuò)展性。就像是一個(gè)可以根據(jù)任務(wù)大小自動(dòng)調(diào)整的工具箱，它既可以在個(gè)人電腦上處理小規(guī)模問題，也可以在大型計(jì)算集群上處理海量數(shù)據(jù)。這種靈活性使得它能夠適應(yīng)從邊緣計(jì)算到云計(jì)算的各種應(yīng)用場(chǎng)景。

研究過程中，團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：量子啟發(fā)的激活函數(shù)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到最適合特定任務(wù)的頻率特征。這就像是一個(gè)音樂家能夠自動(dòng)調(diào)整自己的聽覺，專門捕捉某種音樂風(fēng)格中的關(guān)鍵音符。這種自適應(yīng)能力使得系統(tǒng)在面對(duì)不同類型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)都能表現(xiàn)出優(yōu)秀的學(xué)習(xí)能力。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)方面，研究團(tuán)隊(duì)使用了PennyLane和PyTorch這些開源工具，并且已經(jīng)將代碼公開在GitHub上。這意味著其他研究者和開發(fā)者可以輕松地使用和改進(jìn)這項(xiàng)技術(shù)。訓(xùn)練過程采用了Adam優(yōu)化算法，學(xué)習(xí)率根據(jù)不同數(shù)據(jù)集進(jìn)行了精心調(diào)整，確保模型能夠穩(wěn)定收斂到最佳性能。

從訓(xùn)練效率來看，新技術(shù)展現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢(shì)。在所有測(cè)試中，QKAN-LSTM和HQKAN-LSTM都能在相對(duì)較少的訓(xùn)練周期內(nèi)達(dá)到收斂，這意味著它們需要更少的計(jì)算時(shí)間和能源消耗。這對(duì)于實(shí)際部署來說是一個(gè)重要優(yōu)勢(shì)，特別是在資源受限的環(huán)境中。

安全性和隱私保護(hù)也是這項(xiàng)技術(shù)的一個(gè)考慮因素。由于系統(tǒng)參數(shù)更少，模型復(fù)雜度降低，這在一定程度上減少了過擬合的風(fēng)險(xiǎn)，提高了模型的泛化能力。同時(shí)，更簡(jiǎn)潔的模型結(jié)構(gòu)也便于進(jìn)行安全性分析和驗(yàn)證。

展望未來，這項(xiàng)技術(shù)有望在更多領(lǐng)域發(fā)揮作用。研究團(tuán)隊(duì)提到，這種量子啟發(fā)的方法可以作為傳統(tǒng)多層感知器的直接替代品，集成到Transformer、擴(kuò)散模型等現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)架構(gòu)中。這就像是給現(xiàn)有的AI系統(tǒng)換上了一個(gè)更強(qiáng)大的"引擎"，在保持兼容性的同時(shí)大幅提升性能。

說到底，這項(xiàng)研究代表了人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要進(jìn)展方向：不是等待未來的量子計(jì)算機(jī)變得完美可用，而是在當(dāng)前的技術(shù)條件下，巧妙地借鑒量子計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，創(chuàng)造出既實(shí)用又高效的解決方案。這種思路就像是在還沒有建成高速公路之前，先通過改進(jìn)車輛設(shè)計(jì)和優(yōu)化路線規(guī)劃來提高交通效率。

歸根結(jié)底，QKAN-LSTM和HQKAN-LSTM技術(shù)的成功證明了一個(gè)重要觀點(diǎn)：創(chuàng)新往往不是來自于完全顛覆現(xiàn)有技術(shù)，而是來自于對(duì)不同領(lǐng)域知識(shí)的巧妙融合。通過將量子計(jì)算的理念與經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造出了一種既保持了量子計(jì)算表達(dá)能力，又能在普通計(jì)算設(shè)備上高效運(yùn)行的新技術(shù)。這為AI技術(shù)的普及和應(yīng)用開辟了新的可能性，讓更多的研究者和開發(fā)者能夠享受到這種先進(jìn)技術(shù)帶來的好處。對(duì)于普通人來說，這意味著未來我們可能會(huì)看到更智能、更高效、響應(yīng)更快的AI服務(wù)，從天氣預(yù)報(bào)到交通管理，從個(gè)人助手到智能推薦，都將因?yàn)檫@種技術(shù)的普及而變得更加精準(zhǔn)和貼心。有興趣深入了解技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者，可以通過arXiv:2512.05049v1查詢這篇完整的研究論文。

Q&A

Q1：QKAN-LSTM比傳統(tǒng)LSTM有什么明顯優(yōu)勢(shì)？

A：QKAN-LSTM最大的優(yōu)勢(shì)是用更少的參數(shù)實(shí)現(xiàn)更好的效果。比如在城市通信預(yù)測(cè)中，它只用58個(gè)參數(shù)就超越了傳統(tǒng)LSTM需要277個(gè)參數(shù)才能達(dá)到的表現(xiàn)，參數(shù)減少約79%。同時(shí)預(yù)測(cè)精度更高，訓(xùn)練速度更快，就像用一個(gè)輕便的工具包完成了原本需要重型設(shè)備才能做的工作。

Q2：這項(xiàng)技術(shù)需要真正的量子計(jì)算機(jī)才能運(yùn)行嗎？

A：不需要。這是這項(xiàng)技術(shù)最巧妙的地方。QKAN-LSTM是"量子啟發(fā)式"技術(shù)，它借鑒了量子計(jì)算的設(shè)計(jì)思想，但可以在普通電腦上運(yùn)行。就像把飛機(jī)的空氣動(dòng)力學(xué)原理應(yīng)用到汽車設(shè)計(jì)上，汽車不需要真的飛，但可以變得更快更省油。所以普通用戶可以在現(xiàn)有設(shè)備上享受這種技術(shù)的好處。

Q3：QKAN-LSTM技術(shù)可以用在哪些實(shí)際場(chǎng)景中？

A：這項(xiàng)技術(shù)在很多需要時(shí)間序列預(yù)測(cè)的場(chǎng)景都很有用。比如智慧城市中預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量，幫助避免網(wǎng)絡(luò)擁堵；金融市場(chǎng)中進(jìn)行股票走勢(shì)分析和風(fēng)險(xiǎn)管理；天氣預(yù)報(bào)中提高極端天氣預(yù)測(cè)精度；智能交通系統(tǒng)中預(yù)測(cè)車流量；甚至個(gè)人設(shè)備中的智能推薦系統(tǒng)都可以受益于這種更高效的AI技術(shù)。