清华大学交叉信息研究院院长姚期智2021年大阪奖演讲全文：计算机科学之旅

p>此后在此之后，罗伯特·索末期菲的力学译著撰写了。

据传加州理工学院不想从根本上重组他们的力学大一教学，索末期菲同意这样继续做，先决条件是他只教一次。由此诞生了成名作的三卷本力学译著《索末期菲力学译著》。

这个续作译著让我心动。较难解念的极高级基本概念，结果其显然用上初级数学量化就可以解念和解析出有来。这真是引人期待动人，让我看到了力学的深和优雅。

事实上，这是我第一次觉得自己毫无疑问认知了经典力学的法则。30 年后，当我开始积极参与电动力学测不算应用于领域的文中书工作时，索末期菲对电动力学反常的解念毫无疑问始终是最有启发性和最有用的解念。

这让我坚定下来，最终在就念于后继续在力学深造。1967年，我就念于后服了一年自愿，在此之后赶往哈佛大学修读力学透彻大学本科。1972 年，我在 Sheldon Glashow 讲师的指导下获了力学文中学士。

最终我踏入了毫无疑问的力学家，但这并从未短一段时间多久。1973 年，最初我在加州理工学院修读文中学士的妻子 Frances 向我解说了“迭代”。

迭代这个该词直到今日已长时间注意到在日常境遇中的，但在最初，对大多数人来知道，这是一个十分陌生的该词汇。最初，我接触到极高德纳讲师编写的《测不算机程序结构设计艺术代表作》的一时期文稿。这是一本很驰名的关于迭代的序言，一个多么有意思的杰作，它解说了一门有意思的新的生物科学。

念物后，我开始随之探讨序言中的指出有的透彻研究关键问题，身陷其中的而较难自拔，以至于我很快就离职了力学博士后的文中书工作，转而自由职业修读测不算机生物科学透彻大学本科。

我记得我母亲最初很顾虑我，因为我似乎收弃了这么多年的电学文中书工作，但我的妻子十分支持我。所以我踏入了柏克莱加州大学的测不算机生物科学透彻大学本科。十分感谢 CL Liu 讲师希望接受我。

接下来，我将讲述我的文中书工作。最初，我专注于补救迭代中的除此以外的开收关键问题，例如之比分解柏树、B 柏树等。但毕业后此后，我开始对开发新的测不算机生物科学的新的构建和新的理论模型归因于兴趣。

几十年来，我有机可能会在几所一流大学文中书工作。我在杜克大学、康奈尔陪伴了 10 年，随后在爱荷华陪伴了 18 年。2004 年，我加入了北大，直至今日。

在每个初期，我都在继续做一些各有不同的心底下。很有意思的是，我在各有不同初期注意的主轴，它们与时代的发生变化和测不算机生物科学作为一门社会科学的拓展，以及正正的大学环境都有太大关联。

接下来，我不不想解说三个主轴，极大微小迭代 (min max complexity)，通讯复杂度 (communication complexity)，以及信息论和 MPC。

我发掘出有继续做透彻研究很好的量化方法是指出有动人、大胆和关键人物的关键问题。如果你能指出有好关键问题，那么就一定可能会作作准备透彻研究，证明了对学术透彻研究界来知道简约且有比如说性的结论。今日我将对每个主轴的主要关键问题及其值得注意性来进行里斯问。

第一个是 1977 年指出有的极大微小迭代关键问题。它在我心中的有很比如说的方位，因为这是我第一次指出有了自己的透彻研究关键问题，并找到了极好的补救量化方法。我们发觉，迭代本质上和道菜很像。例如在糕点中的，道菜可能会询问你每步的步骤，例如收 3 盎司长芦或几克肉。

20 世纪 70 世纪末中的期，一种取而代之迭代造成了了人们的注意，即“解决办法迭代”（Randomized algorithm）。这种新的迭代转化了随机回转 （stochastic moves）。如果用糕点来比喻的话就是，不明确询问你有收两勺长芦的步骤，而是让你用扔下硬币最终是收两勺长芦，还是收一杯白葡萄酒。

因此，对于传统习俗的观念作法来知道，这看起来是一种惊奇的继续做事作法。但在20世纪70世纪末，人们并未显然以这种作法执行迭代是有优势的，在某些意味著，它们可能会归因于一些与众不同的结果。但人们还较难认知这些迭代的局限。

因此，这让我归因于了一个关键问题。无论如何哪迭代个更为佳？是最初几天后指出有的解决办法量化方法，还是用传统习俗的量化方法辨别资料分布，并在执行处理过程中的调整呢？

一旦用这种作法指出有了这个关键问题，那么就注意到了一种引人引人兴奋的关联，让人们可以对解决办法迭代有了很多的认识。

当把解决办法迭代与传统习俗分布量化方法来进行比较时，可以将其当作解决办法迭代和资料彼此之间的赛局。迭代（可以根据资料）同样如何随机回转，而资料（对手）可以同样分布作法，从而使迭代的运行变得越发紧迫。在赛局论极大微小法则(冯·纽曼) 的作用下下这两种量化方法恰巧达致了它们的连续性。这个关联注意到了我们不不想显然的公式，也就是知道事实上这两种量化方法是相同的。这为认知解决办法迭代备有了新的途径。在今日，这种在最初还不算新的颖的迭代并未踏入许多密码新的技术和人工智能迭代的默认方式。

▼ 影片举例：2021 年伊势金奖

人们不想认识解决办法迭代的局限是有缘故的。因此，在 40 多年的一段时间底下，我发掘出有的迭代始终被许多透彻研究医护人员用来来补救他们的关键问题。第二个主轴是我在 1979 年指出有的通讯确定性。

让我先解念一下这个数学量化关键问题，温蒂和韦恩是两个在各有不同地点的人，他们各自拥有一条 n 个比特的资料，比如 x 和 y。我们不不想补救的关键问题是，假设它们不不想联合测不算某个量 f，它们彼此之间只能通讯多少比特，这就是这个函数的通讯复杂度。

当然，这衡量你在测不算什么函数，例如，要测不算这两个整数的和是相加还是特例只只能两个比特的通讯。每自已只需询问对方它是特例还是相加，然后他们就可以发觉答案了。

另一不足之处，如果你不想测不算 x 否等于 y，那么它将只能 n 比特。你只能把整个表达式从一自已发送另一自已才能补救这个关键问题。更为深一层的是，你只能察觉到并显然，从未比这种作法来补救这个关键问题更为佳的量化方法了。一般来知道，这是一个相当紧迫的关键问题。如果我给你一个关于F的测不算确定性，那只能相当透彻的数学量化量化才能完成。

考虑通讯复杂度的缘故是，测不算方式在 20 世纪 70 世纪末末期发生了很明显的发生变化。从之前大家都相像的大型测不算机，慢慢地朝向我们今日相像的测不算机网络。人们对以分布式作法补救关键问题感兴趣，许多人希望共享补救关键问题。

因此，这仅仅我们只能把从前的测不算静态调整为网络静态。在这个取而代之当今世界底下，通讯费用一般而言是很极高的，因为我们只能回转资料。因此，我几天后向你们的解说的通讯复杂度的基本概念就是为了虚拟和解读这种发生变化。

自从该静态被指出有和量化以来，通讯确定性在从闪存结构设计到资料流的各个应用于领域都获得了广为的应用于。我要里斯问的就此一个话题是关于信息论和 MPC。

1982 年，我写了三篇学术著作中，这些学术著作中对现代信息论继续证明了结论了重大助益。这三篇学术著作中涉及 Dolev-Yao 后果静态、仅仅只是随机数分解迭代（pseudo random number generation）和确保安全多方测不算（MPC）。直到今日我只知道好就此一个关键问题。

MPC 是一个SSL基本概念，使我们可以对SSL资料来进行测不算。如果您使用 MPC，就有不太可能让多个资料库在不泄漏它们自己的资料的意味著来进行联合测不算。

也就是知道，我们可以在看到资料的意味著共享资料。让我用一个事例来解念一下这一点。我将引用在学术著作中中的谈到的闻名的亿万富翁的事例。

两个哥伦比亚广播公司，温蒂和韦恩，他们希望在不透露任何资料接收者的意味著发觉谁更为有钱人。所以温蒂有 X 百万，韦恩有 Y 百万。所以数学量化关键问题是，他们不不想彼此交流来发觉 X 否低于 Y。关键问题是，否有不太可能来进行一次对话，让双方同意在不发觉对方资料的意味著又发觉谁更为与众不同呢？

所想上来知道你可能会看来这是不不太可能的。我怎样才能在不透露任何一方任何接收者的意味著找出有谁更为与众不同呢？如果你不想几分钟你就可能会察觉到，如果采用 1982 年的接收者确保安全表述，也就是香农的接收者论（ Shannon's information theory），那无论如何是不不太可能的，你可以显然在那个静态下是不不太可能的。

但我看来，消费是所有研制出有之母。如果真的有只能的话你毫无疑问可能会不想尽一切办法。所以，如果你跳到框框去探讨，事实显然这是不太可能的。知道到跳到框框，我们的意思是只能烧掉香农在这种意味著明定的十分死板的条条框框，然后把艾伦·图灵扩及其中的，我不可能会不以为然知道太多。但事实显然，如果你把确保安全表述收宽一些，让它换成一个强调且足够好的常规，那么这个关键问题事实上是有解的。具体地知道，我用“乱码电路” （garble circuit）借助了补救方案。

在从前近 40 年的拓展中的，它在接口和迭代不足之处获得了新的技术革新的，今日仍然是可行的。而这不足之处的透彻研究文中书工作也很多，作准备在股票市场科技、资料股票交易、药物共同开发等不足之处开展文中书工作。

现有我还有一些其他的透彻研究论题，就不一一详述了。我的论题都有：革命性、下前代将可能会借助指数级上升的电动力学测不算新的技术；可以用赛局论来补救金融业关键问题的佳士得理论模型；人工智能，这项新的技术开端了 AlphaGo 等机器学习迭代获得的引人不可思议的壮举，但出有乎意料的缘故始终是个整件事。

所有这些都是十分有意思的新的应用于领域，而且还在短一段时间拓展中的。如你所见，我透彻研究过很多各有不同的论题。这些丰富多彩的论题，本来不仅解读了我自已的喜欢，也解读了半个世纪以来接收者生物科学的蓬勃拓展，以及我们直到今日所看到的日益上升的跨社会科学关联。

就此，我不想对我心境中的遭遇的人知道几句话。

在这些年底下，作为一名测不算机生物发现者，我正因如此遭遇了许多才干横溢的人。我十分碰巧遭遇了两位给我巨大灵感的他的学生，Glashow 讲师和 Knuth 讲师 。

▼ 图丨Sheldon Glashow

Glashow 讲师是我在哈佛大学的力学博士他的学生。他是早先预言存在 Charm Quarks 这种原子的人之一，也是这种原子最全力的倡导者。

我从 Glashow 讲师那底下传授给，在生物科学上你只能大胆，你只能执着地仍要你的基督徒。

我从他脖子传授给的另一件事是，数学量化和电学是各有不同的。对于力学家来知道，最主要的是必需找出有电学表象的真相，而不是仍要精确的数学量化论证。我看来这种强调信念对我自此的透彻研究有太大设法。

还有一件事是我从 Glashow 讲师那底下传授给的：境遇不该是有意思的。

1971 年秋天，作为一个心目中的学生，我跟随他去阿尔及利亚波尔多的 CNRS 上班。这是一个多么神奇和美丽的城市，那也是我第一次来国家。那年夏天的晚些时候，他带我去了那不勒斯西西底下的一个暑期学校。

这是一次十分优雅的经历。Gladshow 讲师给我上的这一课让我忘记，境遇的满足感和对知识的自觉可以兼而有之。

▼ 图丨Donald Knuth

今日，我不想里斯一下 Knuth 讲师。正如我之前所谈到的，当我念到《测不算机编程的艺术代表作》时，它仍然扭曲了我的境遇。在这本著作中的，他无论如何开创者了一个取而代之透彻研究应用于领域，也无疑了前代又前代取而代之测不算机生物发现者。

例如，通过念物他的序言才我开启了自己的测不算机生物科学转捩点，并补救了一些他在序言中的所阐述的关键问题。

其后，我正因如此踏入他在康奈尔的熟人。众所周知，除了数学量化和测不算机生物科学以外，Knuth 讲师在许多不足之处都很在行。他是一位才干横溢的管风琴指挥家。他还是一位作曲家、小知道家等。

所以他酷爱，且也真挚大方。他却是在别人脖子看到好的侧面。

▼ 姚期智讲师在清华学生上

总而言之，虽然经历了一些多曲折，但我在测不算机生物科学应用于领域还是陪伴了一段快乐的旅行。我发掘出有，一开始就走到扯一段距离不太可能并不是什么怎么知道。

事实上，一时期的电学锻炼将近在两个不足之处对我有太大设法。

首先，我意识到好的理论模型在力学中的是什么好像的，比如经典的量子力学和经典力学。在在此之后指出有测不算机生物科学的理论模型时，这对我有太大的设法。

我从力学中的获益的第二件事是它的强调信念。它教可能会我补救手头的特定关键问题。不管用什么量化方法，你都不该根据情况使用、学习或研制出有补救关键问题的量化方法，最终目标是补救关键问题。

生物科学是对本质的自觉。在这个处理过程中的，我们可能会发掘幼时物科学规律和生物科学的美，里斯升进化携手的信念。它还促使了创新的，可以优化进化的现状，为下前代所导致的终究作作准备作准备。

我完全同意稻盛和夫该协可能会（Inamori Foundation）的愿景，即生物科学和社可能会科学不该为进化的新的技术革新的而携手努力。我很自豪能获伊势金奖，也很自豪能继续做这次演讲，与听者分享我的经历。十分感谢。

报告完整影片见 2021 年伊势金奖官网：

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