商傳媒｜何映辰／台北報導美國新創公司 Physical Superintelligence PBC（PSI）近日宣布，其搭載了 Anthropic 未公開模型的 AI 系統，已成功證明了長達近 20 年的「阿倫森─安貝尼斯猜想」（Aaronson-Ambainis conjecture）。這項量子計算理論中的難題自 2008 年提出以來懸而未決，如今透過人工智慧的力量獲得解答，對於量子電腦的效能邊界有了更清晰的理解。
「阿倫森─安貝尼斯猜想」是由電腦科學家斯科特·阿倫森（Scott Aaronson）與安德里斯·安貝尼斯（Andris Ambainis）於 2008 年提出的一個精確「數學猜想」（尚未被證明但被認為可能為真的數學命題）。它探討的是，量子電腦在處理任何「是或否」的隨機輸入問題時，相較於傳統電腦能節省多少計算量。現在被證實的答案是：最多只能節省「多項式」等級的計算量，而非部分人預期的「指數級」加速。
PSI 公司表示，其內部研究系統在運作至第三天時，便生成了完整的證明。這份證明已由自動定理證明軟體 Lean 驗證並接受。隨後，該 AI 系統進一步處理了相關的開放性問題，並將其證明結果兩度改進，最終版本也獲得 Lean 的認可。PSI 已將相關論文與完整的形式證明公布在 GitHub 平台供各界查閱。
這項突破性的定理，證實了斯科特·阿倫森多年來的警示：量子電腦並非能透過同時嘗試所有解法來瞬間解決所有難題，至少對於隨機資料上的「是或否」問題而言是如此。該定理劃清了界線：傳統電腦在處理非結構化（即無規律）資料時仍能與量子電腦並駕齊驅，而量子電腦的真正加速優勢，僅存在於那些具有明確結構的資料問題上。史丹佛大學的研究團隊對此結果評價稱，這是一項「重大的成果」，巧妙地結合了布林函式分析與機率組合學。
PSI 指出，任何宣稱能在混亂、非結構化資料上實現指數級量子加速的公司，現在必須明確指出其資料中隱藏的結構何在。這項研究成果不僅解決了量子計算領域的長期疑問，也展示了 AI 在基礎科學研究中，作為強大工具的潛力。
