積體電路・跨領域：提升到類量子運算的高階人工智慧

講者／許炳堅（長庚大學電子工程系教授）｜彙整／《科學人》編輯團隊
轉載自2018.01.14〈科創講堂．ICT資通訊科技〉

積體電路的應用範圍無遠弗屆，包括行動裝置的智慧型手機和平板電腦、高效能運算的數據中心和高速電腦、（去年科技部開始推動的）人工智慧、生醫電子的電子藥（精準醫療，減少副作用）、汽車電子的自動駕駛、物聯網等。這個領域往後還有很多發展的可能性。在整個知識體系裡，人工智慧目前是處於中間地帶。很多人在問，人工智慧出現，年輕人怎麼辦？有出路嗎？其實人工智慧只會取代部分工作。

1947年，貝爾實驗室的Bardeen、Brattain及Shockley三個人發明了電晶體，並因此獲得了諾貝爾物理獎。1958年，德州儀器的Jack Kilby發明了積體電路，並在2000年獲得諾貝爾物理獎，同時代的Robert Noyce也是積體電路發明者，可惜他早於1990年去世，無緣得獎。

回顧電子技術發展史，大多遵循摩爾定律（Moore’s Law），也就是每18到24個月，電晶體的數目或效能就會加倍。2018年，在晶圓製程方面，已經大量生產的是10奈米，開發完成的是7奈米，正在研發的是5奈米，要開始動工蓋廠房是3奈米。

這個領域往後還有很多發展的可能性。例如，電晶體原本都是平面，在大約2010年以後，人們開始研究如何讓電晶體站起來（立體化）。就像原本蓋的是平房，將來蓋的是摩天大樓，這樣就能住更多人。鰭式（Fins）和環繞式（Gate-All-Around, GAA）都是積體電路在結構上的新發展。至於在系統方面，以前是單個晶片封裝，以後可能是好幾個晶片堆疊起來封裝。在材料方面，也有很多新的研究，例如：石墨烯。

積體電路的應用範圍無遠弗屆，包括行動裝置的智慧型手機和平板電腦、高效能運算的數據中心和高速電腦、（去年科技部開始推動的）人工智慧、生醫電子的電子藥（精準醫療，減少副作用）、汽車電子的自動駕駛、物聯網等。

未來的變化

在整個知識體系裡，人工智慧目前是處於中間地帶。很多人在問，人工智慧出現，年輕人怎麼辦？有出路嗎？其實人工智慧只會取代部分工作。

在電機資訊領域的共通流程圖裡，都是先從「哲學」（萬學之學）思考開始，為了處理事情就會有「方法論」，真正處理時需要特定「方法」，比如說人工智慧就需要「演算法」，演算法對應到硬體則稱為「架構」。如果要自己開發新產品，就必須先從事電路設計、晶片設計，或系統設計。設計完可交由科技公司發展技術，技術成熟後交由廠商進行製造、組裝。

最近，nVidia開發了GPU，Google開發TPU，中國發射了墨子量子電腦，加拿大D-Wave公司已經提供量子電腦，IBM也開始提供20 q-bit量子電腦。台灣還沒有技術，但我們可以從上述的「方法論」、「方法」那裡開始研究。

人工智慧一般是以「神經元模型」發展「類神經網路」，類神經網路最近在人工智慧領域裡就叫做「神經網路」。許教授則認為，「模糊理論」可以往前發展成「類量子運算」，最後引導到量子電腦。

許教授提到，年輕人在職場上要準備至少三套劇本。你從事的職業符合所學，就是擔任主角；如果不是學以致用，就是擔任配角或龍套；如果創新，就是反派。例如：賈伯斯創立蘋果公司就是當主角，被新的CEO踢出公司後創立Pixar就是擔任配角，最後又回蘋果推出iPhone就是反派。

時代的脈搏，或者說時勢的變化，通常都是先從Chaos（混沌）開始，一路由Challenge（挑戰）、Change（改變）、Chance（機會），發展到Charm（優勢）。（有趣的是，這幾個字都是Cha開頭。） 很可惜的是，台灣大多在Chance的時候才進來，歐美在Challenge時就進來，台灣相對低薪就是這個原因。

想要在21世紀成功，需要橫跨數字、語言文字和藝術­／異術等領域，換句話說，要有跨界概念。你在學校只能學到已知的基礎知識和新知，頂多佔了成功要素的50％。將來面對未知領域，你要靠語言文字傳遞到位，甚至要有新的點子和創意才能成功。

(本文由教育部補助｢AI報報─AI科普推廣計畫｣取得網路轉載授權)