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图文清华大学高等研究中心教授姚期智

发布时间:2020-02-03 07:34:51 阅读: 来源:POM厂家

清华大学高等研究中心教授姚期智

9月2日上午消息,百度今日在北京国家会议中心召开“百度世界大会”,众多业界知名人士带来精彩演讲,新浪科技全程报道此次大会。

以下为世界著名计算机学家、图灵奖唯一华人得主姚期智在主论坛上的演讲:

姚期智:委员长、李总裁,各位贵宾。今天非常荣幸能够有机会和大家见面。百度是一个伟大的公司,百度的年会是在中国最有影响力、最大的互联网会议。所以,我非常感谢李总裁邀请我来这里做报告。

我想,今天和大家谈一谈,关于科技研究和人才培养的问题。我想,大家都知道,科研和人才培育,是当前世界各国,尤其是中国非常着重的一件事情。因为人才和科技研究,是现代经济社会的动力和命脉。

那么,研究是什么?我想,我们以美国作为例子,因为美国是现在在科技的前沿最成功的国家。美国的科技之所以这样成功,人才培养非常成功,是因为研究非常的多面化。如果看一看,在美国的科学研究,很大一部分是来自学校,大学里面。也有很大一部分是在重要的大的科技公司当中。

那么,研究种类非常多,从最实用,马上可以到市场上开发,到非常具有前瞻性的、基础的研究。

所以,在这种系统之下,研究成果能够不断的被产出,不断的被转化,成为新的科技产品。同时,这一种科技也能够培养出完善的环境,针对人才培养。

我举个例子,我在美国工作三十几年,一直在好的一流大学里面,从事计算机、科研活动。我的朋友里面,看过很多做出非常优秀的产品,做出很大的事业。我只是随便讲几个例子。比如说RSA,是一个非常重要的密码公司,艾克码是非常重要的领先的Contrbution的公司。

我还记得我在1976年到斯坦福工作的时候,同一年去的还有一个计算机的教授,叫做John 汉纳森,他后来不但在学术上,工业上也很有成就,所做的RISC物件,后来影响到计算机的设计,有非常大的影响。那么,他现在还是斯坦福的校长。

在加州附近的公司也认识很多人,美国的全路(音译)公司,在斯坦福附近的一个研究中心叫PARK,里面有很多的我认识的人,后来都做出很多的贡献,阿道比(音译)等都是他们这些研究人员做的。所以,这是非常成功的、实用研究的例子。

我还记得我在1976年到斯坦福工作的时候,同一年去的还有一个计算机的教授,叫做John 汉纳森,他后来不但在学术上,工业上也很有成就,所做的RISC物件,后来影响到计算机的设计,有非常大的影响。那么,他现在还是斯坦福的校长。

在加州附近的公司也认识很多人,美国的全路(音译)公司,在斯坦福附近的一个研究中心叫PARK,里面有很多的我认识的人,后来都做出很多的贡献,阿道比(音译)等都是他们这些研究人员做的。所以,这是非常成功的、实用研究的例子。

那么前瞻性的研究是怎么一回事,我个人的兴趣,是做前瞻性的研究。我给大家讲一个我熟悉的领域。我对于计算机的安全,对于密码学里面,也做过一些工作。我记得二三十年前,那个时候还没有互联网,但是在那个时候,已经有一些有眼光的人,因为那个时候,PC、铸型(音译)的网络已经开使用了,那个时候,已经有人想象到,将来有一天会有很多的计算机连在一起,在网络上,就可以做非常多的事情。甚至能够做电子商业。假如要做到这件事情的话,非常重要的一点,就是要有安全和保密的研究,使得大家能够放心进行电子商业。

所以,那个时候有很多的计算机学家,包括我自己,那个时候,大家就开始想想看,在将来的计算机网络上,我们能够做什么样的事情。每一次的结果,我想各位如果不太熟悉的话,第一次听到,可能会觉得非常的不可能。

我举一个例子。比如说有两个非常有钱的实业家,两个人有一天到青岛旅游胜地渡假,两个人彼此谈一谈都觉得很有兴趣,他们想要知道,到底是你有钱,还是我有钱。但是大家都不想把数字讲出来。有没有一个方法,让这两个人能够尝试进行交谈。等交谈完了以后,这两个人能够知道说,到底你比我有钱,还是我比你有钱。但是除了这一点信息以外,其他的什么事情都不知道。

想要解决这个问题不可能,从没有这个知识到有知识,中间要给出信息,到最后不知道数字,但是会知道哪一个人会更富有。这是一个很容易了解的一个例子。但是后面有一些非常有意思的研究,基本上那个时候的研究结果,能够告诉你,要做任何一样的交流,都能够用保密的方式,不需要告诉别人,你的数据就可以完成。大家可以想到,如果在公司里面开一个董事会,大家要做一个很重要的决定,有没有一个方法,大家讨论的时候,但是每个人都希望自己的意见,不是说直接了当的讲出来。我想,这样的事情,在我们中国是更适合,因为我们都比较含蓄。最后能够把这件事情解决了,能够达到我们的目的。但是每个人都不需要将意见泄露给别人听,有没有一个方法,能够从事这样的董事会的开会。

那么,这些问题,基本上在二十年、三十年以前,最早研究这个工作的人员都已经做好了准备,原则上是可以做的。

那么这一种工作,即使在当时,就想到有一天可能是有实用价值。那么经过了二十多年以后,到了现在,真正有很多的公司,想要把想出来的方法,能够变得更实际,更有用。

比如云计算,是怎样能够将数据保持机密性,但是能够有很多的代理公司进行工作。所以,

我举个例子,我在美国工作三十几年,一直在好的一流大学里面,从事计算机、科研活动。我的朋友里面,看过很多做出非常优秀的产品,做出很大的事业。我只是随便讲几个例子。比如说RSA,是一个非常重要的密码公司,艾克码是非常重要的领先的Contrbution的公司。

我还记得我在1976年到斯坦福工作的时候,同一年去的还有一个计算机的教授,叫做John 汉纳森,他后来不但在学术上,工业上也很有成就,所做的RISC物件,后来影响到计算机的设计,有非常大的影响。那么,他现在还是斯坦福的校长。

在加州附近的公司也认识很多人,美国的全路(音译)公司,在斯坦福附近的一个研究中心叫PARK,里面有很多的我认识的人,后来都做出很多的贡献,阿道比(音译)等都是他们这些研究人员做的。所以,这是非常成功的、实用研究的例子。

那么前瞻性的研究是怎么一回事,我个人的兴趣,是做前瞻性的研究。我给大家讲一个我熟悉的领域。我对于计算机的安全,对于密码学里面,也做过一些工作。我记得二三十年前,那个时候还没有互联网,但是在那个时候,已经有一些有眼光的人,因为那个时候,PC、铸型(音译)的网络已经开使用了,那个时候,已经有人想象到,将来有一天会有很多的计算机连在一起,在网络上,就可以做非常多的事情。甚至能够做电子商业。假如要做到这件事情的话,非常重要的一点,就是要有安全和保密的研究,使得大家能够放心进行电子商业。

所以,那个时候有很多的计算机学家,包括我自己,那个时候,大家就开始想想看,在将来的计算机网络上,我们能够做什么样的事情。每一次的结果,我想各位如果不太熟悉的话,第一次听到,可能会觉得非常的不可能。

讲到更接近实际的事情,比如说更接近百度的世界,如果说,我现在的计算机很小,但是我想建一个非常大的公司,有非常强力的计算机。能够替我把这个计算做完,但是我很担心,我的数据如果给这个大的计算机,就知道计算当中的数据,经济情况,各种事情。有没有一个办法,让大的计算机从事我想要做的计算,但是不需要告诉它,数据是什么样的。这也是大家觉得不太可能的事情。但是这件事情是可以做的。

那么,这些问题,基本上在二十年、三十年以前,最早研究这个工作的人员都已经做好了准备,原则上是可以做的。

那么这一种工作,即使在当时,就想到有一天可能是有实用价值。那么经过了二十多年以后,到了现在,真正有很多的公司,想要把想出来的方法,能够变得更实际,更有用。

比如云计算,是怎样能够将数据保持机密性,但是能够有很多的代理公司进行工作。所以,经过二三十年之后,理论上已经可以做了,现在有了实际,这就是前瞻性的工作,不是今年也不是明年,可能要很多年以后才能做。

那么,我现在再谈一下,我非常有兴趣做的一件事情,跟现在的百度,跟现在的实业一点关系都没有。但是我可以和大家讲,这件事情是说不定的。甚至可以说,我有很大的信心,经过二十年,三十年以后,在这方面的工作,对于世界,不管是学术上,还是商业上都有很大的影响。支持我这个论点,我可以和大家讲,有两个大的公司的研究部门会非常感兴趣,一个就是IBM,这种科技,在最早十几年以前就有非常有名的研究人员,做了很大的贡献。现在微软在美国加州成立部门,专门从事这个研究。

现在可以告诉大家,我们想要做的是什么,大家知道, 百度公司还有现在的科技,社会经济都跟互联网有不可分割的关系。那么互联网下一代是什么?有没有比互联网更精细、更深的网络。这个就是量子网络,量子计算机的概念。

所以,量子网络就是量子版的互联网。基本上就是要复制我们现在所有的互联网的结构,比如说现在互联网,基本上可以想到,是有很多的计算机,那么彼此之间是能够用网络进行互相通讯。所以在一个量子版网络里面,基本上就是需要有很多的量子计算机,将这些量子计算机,用网络连接起来,彼此之间可以传递量子信息。这就是量子互联网的一个观念。

什么叫量子?我想,基本上可以这样想,量子的观念,听起来比较奇怪,但是我们已经知道,物理学家告诉我们,已经超过100年,这个世界跟我们平常所体会到的是完全不一样的。这个世界不是一个牛顿告诉我们的世界。

基本上,可以这样想,我们现在在互联网领域、计算机里,所有的运算,都是用比特来表示,比特就是一个0或者是一个1。现在如果说,有一天发现了有一种物质,具有一种特别性,就是有一点像比特,但是这种物质比0和1具有更多别的性质。现在的问题是,有没有方法能够运用它,会不会比现在的计算机和网络更加快,更加有效。这个就是量子比特的观念。

所以,一个量子是一个比0和1要更复杂的一个观念。一个量子比特在两个空间里面的一个紧密联系。比如我们熟悉的光线,非常强烈,是因为有很多的光子照到我们的脸上,但是可以想到,如果把这个灯调暗,不断的调暗,一直到最小的时候,那么就是一个一个的光子跑出来。

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