“我發(fā)現(xiàn)做研究最好的方法是提出深刻、大膽和關(guān)鍵性的問題。如果你能提出好問題，那么就一定會做好研究，得出對學(xué)術(shù)界來說實用且有重大意義的結(jié)論，”清華大學(xué)交叉信息研究院院長姚期智在京都獎頒獎典禮演講中表示。

京都獎是由稻盛和夫創(chuàng)辦，旨在表彰在科學(xué)和文明的發(fā)展、人類精神的深化與提高方面做出顯著貢獻(xiàn)的人士，每年在尖端技術(shù)、基礎(chǔ)科學(xué)、思想·藝術(shù)這三個部門各頒發(fā)一個獎項，每位獲獎?wù)邥�獲得證書、獎?wù)潞?億日元（折合約588萬人民幣）的獎金。

今年早些時候，清華大學(xué)交叉信息研究院院長姚期智獲得了2021年京都獎，“他構(gòu)建了計算和通信方面的革新性理論模型，對信息安全、大數(shù)據(jù)處理等技術(shù)產(chǎn)生了巨大影響，”頒獎詞中如此介紹道。

在基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域，美國生物化學(xué)、分子生物學(xué)家，洛克菲勒大學(xué)教授羅伯特·羅德（Robert G. Roeder）獲獎。在思想藝術(shù)領(lǐng)域，法國哲學(xué)家、巴黎政治學(xué)院名譽(yù)教授布呂諾·拉圖爾（Bruno Latour）獲獎。

姚期智曾提出姚極小極大原理（Yao’s minimax principle）、通信復(fù)雜度理論（communication complexity）以及使用公鑰加密的信息和通信系統(tǒng)的完全安全性的理論定義（Dolev-Yao 模型）等，這些理論在下文姚期智演講原文中有樸素易懂的講解。

京都獎官網(wǎng)宣稱，姚期智的這些成就對信息科學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大影響和漣漪效應(yīng)，因此他當(dāng)之無愧地獲得京都獎。除此之外，據(jù)清華大學(xué)官網(wǎng)，姚期智還是2000年圖靈獎得主，中國科學(xué)院院士，美國科學(xué)院外籍院士，美國科學(xué)與藝術(shù)學(xué)院外籍院士，國際密碼協(xié)會會士。

姚期智曾任教于斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校、普林斯頓大學(xué)，后回國加入清華大學(xué)，于2005年創(chuàng)建了清華學(xué)堂計算機(jī)科學(xué)實驗班“姚班”，現(xiàn)為清華大學(xué)交叉信息研究院院長。

在這次演講中，他介紹了當(dāng)前在做的課題，“包括革命性、有望實現(xiàn)指數(shù)級增長的量子計算技術(shù)；可以用博弈論來解決經(jīng)濟(jì)問題的拍賣理論；人工智能，這項技術(shù)見證了AlphaGo等機(jī)器學(xué)習(xí)算法取得的令人難以置信的壯舉，但成功的原因仍然是個謎。”

以下為澎湃新聞?wù)�理的京都獎官網(wǎng)姚期智演講實錄：

女士們，先生們，我很高興來到這里。首先我要說，獲得京都獎是一種莫大的榮幸。了解了歷屆獲獎?wù)吆退麄兊妮x煌成就后，我為自己被認(rèn)為值得與他們齊名而深感謙卑，也很高興和榮幸在這里發(fā)言。

今天，我想談?wù)勎业某砷L經(jīng)歷，如何進(jìn)入計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，以及一路走來的旅程。

更詳細(xì)地，我將從我的背景開始，講一講我小時候?qū)ξ锢韺W(xué)的癡迷，這后來促成了我選擇了第一個職業(yè)，然后，我會講到我是如何偶然轉(zhuǎn)換領(lǐng)域并成為一名計算機(jī)科學(xué)家的。之后我會簡單介紹我的研究工作、我所思考的問題以及它們?yōu)槭裁从腥ぁ＝Y(jié)束之前，我還要向幾位對我的生活和工作產(chǎn)生重大影響的人致敬。

1946 年，我出生在中國上海。不久后，我的家人搬到了香港，然后又搬到了臺灣。我在一個幸福的中產(chǎn)階級家庭長大，有慈愛的雙親和兩個非常親密的兄弟/姐妹。我從小深受中國傳統(tǒng)價值觀熏陶，特別是對文化和學(xué)習(xí)非常重視。令我和我父母欣慰的是，我是一名優(yōu)秀的學(xué)生，學(xué)生時期一直是名列前茅。

我記得我小時候喜歡數(shù)學(xué)、科學(xué)和歷史。對歷史人物著迷，是因為他們表現(xiàn)出不同尋常的勇敢和智慧。

像伽利略和牛頓這樣的科學(xué)家，他們也是我心目中的英雄，因為他們的才華以及為自己的信仰挺身而出的勇氣，讓我大為震撼。我夢想有一天自己也會成為這樣的人。

高中三年級，我偶然發(fā)現(xiàn)了亞瑟·愛丁頓爵士關(guān)于相對論的筆記副本，其中給出了相對論最生動、最簡單的推導(dǎo)。大致如下：

實驗中，我們已經(jīng)知道光具有恒定的速度。從這一事實，我們可以巧妙地推導(dǎo)出我們熟悉的時間概念不可能是一個絕對普遍的概念。而長期以來，這一點(diǎn)是每個人都認(rèn)為理所當(dāng)然的事情。

這個論點(diǎn)給我留下了深刻的印象。我發(fā)現(xiàn)，物理學(xué)可以像偵探故事一樣吸引人，而且比“福爾摩斯”中任何聰明的情節(jié)都更具想象力。這令我深受鼓舞。

于是在1963年，我在大學(xué)選擇了主修物理。

不久之后，理查德·費(fèi)曼的物理學(xué)講義發(fā)表。傳說加州理工學(xué)院想從根本上重組他們的物理學(xué)大一課程，費(fèi)曼同意這樣做，條件是他只教一次。由此，傳奇的三卷本物理學(xué)講義《費(fèi)曼物理學(xué)講義》誕生了。

這個系列講義讓我大開眼界。難以解釋的高級概念，結(jié)果其證明只用初級數(shù)學(xué)就可以解釋和推導(dǎo)。這真是令人印象深刻，讓我看到了物理學(xué)的深度和美妙。

事實上，這是我第一次覺得自己真正理解量子力學(xué)的原理。30年后，當(dāng)我開始從事量子計算領(lǐng)域的工作時，費(fèi)曼對量子現(xiàn)象的解釋在我看來仍然是最有啟發(fā)性和最有用的解釋。這讓我堅定下來，決定在大學(xué)畢業(yè)后繼續(xù)在物理學(xué)深造。

1967年，我大學(xué)畢業(yè)后服了一年兵役，之后前往哈佛大學(xué)攻讀物理學(xué)研究生。1972 年，我在Sheldon Glashow教授的指導(dǎo)下獲得了物理學(xué)博士學(xué)位。最終我成為了真正的物理學(xué)家，但這并沒有持續(xù)多久。

1973 年，當(dāng)時我在麻省理工學(xué)院攻讀博士學(xué)位的妻子Frances向我介紹了“算法”。

算法這個詞今天已頻繁出現(xiàn)在日常生活中，但在當(dāng)時，對大多數(shù)人來說，這是一個非常陌生的詞匯。當(dāng)時，我接觸到Knuth教授編寫的《計算機(jī)程序設(shè)計藝術(shù)》的早期草稿。這是一本很有名的關(guān)于算法的書，一部了不起的杰作，它介紹了一門引人入勝的新科學(xué)。

閱讀后，我開始不斷思考書中提出的研究問題，深陷其中而無法自拔，以至于我很快就辭去了物理學(xué)博士后的工作，轉(zhuǎn)而全職攻讀計算機(jī)科學(xué)研究生。

我記得我母親當(dāng)時很擔(dān)心我，因為我似乎放棄了這么多年的物理工作，但我的妻子非常支持我，所以我成為了伊利諾伊大學(xué)的計算機(jī)科學(xué)研究生。非常感謝CL Liu 教授愿意接受我。

接下來，我將講述我的工作。

最初，我專注于解決算法中現(xiàn)有的開放問題，例如最小生成樹、B樹等。但畢業(yè)后不久，我開始對開發(fā)計算機(jī)科學(xué)的新框架和新理論產(chǎn)生興趣。

幾十年來，我有機(jī)會在幾所一流大學(xué)工作。我在伯克利、斯坦福度過了 10 年，隨后在普林斯頓度過了 18 年。2004年，我加入了清華大學(xué)，直至今日。

在每個時期，我都在做一些不同的事情。很有趣的是，我在不同時期關(guān)注的主題，它們與時代的變化和計算機(jī)科學(xué)作為一門學(xué)科的發(fā)展，以及身處的大學(xué)環(huán)境都有很大關(guān)系。

接下來，我想要介紹三個主題，極大極小算法(min max complexity)，通信復(fù)雜度 (communication complexity)，以及密碼學(xué)和MPC。

我發(fā)現(xiàn)做研究最好的方法是提出深刻、大膽和關(guān)鍵性的問題。如果你能提出好問題，那么就一定會做好研究，得出對學(xué)術(shù)界來說實用且有重大意義的結(jié)論。

現(xiàn)在我將對每個主題的主要問題及其重要性進(jìn)行討論。

第一個是 1977 年提出的極大極小算法問題。它在我心中有很特殊的位置，因為這是我第一次提出了自己的研究問題，并找到了很好的解決方法。我們知道，算法本質(zhì)上和食譜很像。例如在烹飪中，食譜會告訴你每步的步驟，例如放3盎司鹽或幾克肉。

20 世紀(jì)70年代中期，一種新的算法引起了人們的注意，即“隨機(jī)化算法”（Randomized algorithm）。這種新算法結(jié)合了隨機(jī)移動（stochastic moves）。如果用烹飪來比喻的話就是，不明確告訴你有放兩勺鹽的步驟，而是讓你用扔硬幣決定是放兩勺鹽，還是放一杯紅酒。

因此，對于傳統(tǒng)的思維方式來說，這看起來是一種瘋狂的做事方式。但在20世紀(jì)70年代，人們已經(jīng)證明以這種方式執(zhí)行算法是有優(yōu)勢的，在某些情況下，它們會產(chǎn)生一些令人驚嘆的結(jié)果。但人們還無法理解這些算法的局限性。

因此，這讓我產(chǎn)生了一個問題。到底哪算法個更好？是當(dāng)時剛剛提出的隨機(jī)化方法，還是用傳統(tǒng)的方法觀察數(shù)據(jù)分布，并在執(zhí)行過程中調(diào)整呢？

一旦用這種方式提出了這個問題，那么就出現(xiàn)了一種令人驚喜的聯(lián)系，讓人們可以對隨機(jī)化算法有了很多的了解。

當(dāng)把隨機(jī)化算法與傳統(tǒng)分布方法進(jìn)行比較時，可以將其視為隨機(jī)化算法和數(shù)據(jù)之間的博弈。算法（可以根據(jù)數(shù)據(jù)）選擇如何隨機(jī)移動，而數(shù)據(jù)可以選擇分布方式，從而使算法的運(yùn)行變得更加困難。

在博弈論極大極小原理的作用下下這兩種方法恰好達(dá)到了它們的極限。

這個聯(lián)系給出了我們想要證明的定理，也就是說事實上這兩種方法是相同的。這為理解隨機(jī)化算法提供了新途徑。在現(xiàn)在，這種在當(dāng)時還算新穎的算法已經(jīng)成為許多密碼技術(shù)和人工智能算法的默認(rèn)模式。

人們想了解隨機(jī)化算法的局限性是有原因的。因此，在40多年的時間里，我發(fā)現(xiàn)的算法仍然被許多研究人員用來來解決他們的問題。

第二個主題是我在1979年提出的通信復(fù)雜性。

讓我先解釋一下這個數(shù)學(xué)問題，愛麗絲和鮑勃是兩個在不同地點(diǎn)的人，他們各自持有一條 n 個比特的數(shù)據(jù)，比如x和y。我們想要解決的問題是，假設(shè)它們想要聯(lián)合計算某個量f，它們之間需要通信多少比特，這就是這個函數(shù)的通信復(fù)雜度。

當(dāng)然，這取決于你在計算什么函數(shù)，例如，要計算這兩個整數(shù)的和是奇數(shù)還是偶數(shù)只需要兩個比特的通信。每個人只需告訴對方它是偶數(shù)還是奇數(shù)，然后他們就可以知道答案了。

另一方面，如果你想計算x是否大于y，那么它將需要n比特。你需要把整個字符串從一個人發(fā)送給另一個人才能解決這個問題。

更深一層的是，你必須意識到并證明，沒有比這種方式來解決這個問題更好的方法了。一般來說，這是一個相當(dāng)困難的問題。如果我給你一個關(guān)于F的計算復(fù)雜性，那需要相當(dāng)深入的數(shù)學(xué)分析才能完成。

考慮通信復(fù)雜度的原因是，計算模式在20世紀(jì)70年代末發(fā)生了很明顯的變化。從之前大家都熟悉的大型計算機(jī)，逐漸轉(zhuǎn)向我們現(xiàn)在熟悉的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。人們對以分布式方式解決問題感興趣，許多人愿意協(xié)作解決問題。

因此，這意味著我們必須把過去的計算模型調(diào)整為網(wǎng)絡(luò)模型。在這個新的世界里，通信成本通常是很高的，因為我們必須移動數(shù)據(jù)。

因此，我剛剛向你們的介紹的通信復(fù)雜度的概念就是為了模擬和反映這種變化。自從該模型被提出和分析以來，通信復(fù)雜性在從芯片設(shè)計到數(shù)據(jù)流的各個領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。

我要討論的最后一個話題是關(guān)于密碼學(xué)和 MPC。

1982 年，我寫了三篇論文，這些論文對現(xiàn)代密碼學(xué)做出了重大貢獻(xiàn)。這三篇論文涉及Dolev-Yao 威脅模型、偽隨機(jī)數(shù)生成算法（pseudo random number generation）和安全多方計算（MPC）。今天我只談最后一個問題。

MPC是一個加密概念，使我們可以對加密數(shù)據(jù)進(jìn)行計算。如果您使用MPC，就有可能讓多個數(shù)據(jù)庫在不泄露它們自己的數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行聯(lián)合計算。也就是說，我們可以在看不到數(shù)據(jù)的情況下共享數(shù)據(jù)。

讓我用一個例子來解釋一下這一點(diǎn)。我將引用在論文中提到的著名的億萬富翁的例子。

兩個百萬富翁，愛麗絲和鮑勃，他們希望在不透露任何數(shù)據(jù)信息的情況下知道誰更有錢。所以愛麗絲有 X 百萬，鮑勃有 Y 百萬。所以數(shù)學(xué)問題是，他們想要彼此交流來知道 X 是否小于 Y。問題是，是否有可能進(jìn)行一次對話，讓雙方在不知道對方數(shù)據(jù)的情況下又知道誰更富有呢？

直覺上來說你會認(rèn)為這是不可能的。我怎樣才能在不透露任何一方任何信息的情況下找出誰更富有呢？如果你想幾分鐘你就會意識到，如果采用1982年的信息安全定義，也就是香農(nóng)的信息論（ Shannons information theory），那確實是不可能的，你可以證明在那個模型下是不可能的。

但我認(rèn)為，需求是所有發(fā)明之母。如果真的有需要的話你肯定會想盡一切辦法。所以，如果你跳出框框去思考，事實證明這是可能的。

說到跳出框框，我們的意思是需要丟棄香農(nóng)在這種情況下規(guī)定的非常死板的條條框框，然后把艾倫·圖靈納入其中，我不會對此說太多。但事實證明，如果你把安全定義放寬一些，讓它變成一個務(wù)實且足夠好的標(biāo)準(zhǔn)，那么這個問題事實上是有解的。

具體地說，我用“亂碼電路”（garble circuit）實現(xiàn)了解決方案。

在過去近 40 年的發(fā)展中，它在硬件和算法方面取得了進(jìn)步，現(xiàn)在幾乎是可行的。而這方面的研究工作也很多，準(zhǔn)備在金融科技、數(shù)據(jù)交易、藥物研發(fā)等方面開展工作。

目前我還有一些其他的研究課題，就不一一詳述了。我的課題包括：革命性、有望實現(xiàn)指數(shù)級增長的量子計算技術(shù)；可以用博弈論來解決經(jīng)濟(jì)問題的拍賣理論；人工智能，這項技術(shù)見證了 AlphaGo等機(jī)器學(xué)習(xí)算法取得的令人難以置信的壯舉，但成功的原因仍然是個謎。

所有這些都是非常有趣的新領(lǐng)域，而且還在持續(xù)發(fā)展中。如你所見，我研究過很多不同的課題。這些豐富多彩的課題，實際上不僅反映了我個人的喜好，也反映了半個世紀(jì)以來信息科學(xué)的蓬勃發(fā)展，以及我們今天所看到的日益增長的跨學(xué)科聯(lián)系。

最后，我想對我人生中遇到的人說幾句話。

在這些年里，作為一名計算機(jī)科學(xué)家，我有幸遇到了許多才華橫溢的人。我非常幸運(yùn)地遇到了兩位給我巨大靈感的導(dǎo)師，Glashow 教授和 Knuth 教授 。

Glashow 教授是我在哈佛大學(xué)的物理學(xué)博士導(dǎo)師。他是最先預(yù)言存在Charm Quarks這種粒子的人之一，也是這種粒子最積極的倡導(dǎo)者。

我從 Glashow 教授那里學(xué)到，在科學(xué)上你必須大膽，你必須堅持不懈地堅持你的信仰。

我從他身上學(xué)到的另一件事是，數(shù)學(xué)和物理是不同的。對于物理學(xué)家來說，最重要的是能夠找出物理現(xiàn)實的真相，而不是堅持精確的數(shù)學(xué)論證。我認(rèn)為這種務(wù)實精神對我以后的研究有很大幫助。

還有一件事是我從 Glashow 教授那里學(xué)到的：生活應(yīng)該是有趣的。

1971 年春天，作為一個年輕的學(xué)生，我跟隨他去法國馬賽的CNRS（Centre national de la recherche scientifique，法國國家科學(xué)研究中心）休假。這是一個多么神奇和迷人的城市，那也是我第一次來歐洲。那年夏天的晚些時候，他帶我去了意大利西西里的一個暑期學(xué)校。

這是一次非常美妙的經(jīng)歷。Gladshow教授給我上的這一課讓我明白，生活的樂趣和對知識的追求可以兼而有之。

現(xiàn)在，我想提一下Knuth教授。正如我之前所提到的，當(dāng)我讀到《計算機(jī)編程的藝術(shù)》時，它幾乎改變了我的生活。在這本著作中，他確實開創(chuàng)了一個新的研究領(lǐng)域，也激勵了一代又一代新的計算機(jī)科學(xué)家。例如，通過閱讀他的書，我開啟了自己的計算機(jī)科學(xué)生涯，并解決了一些他在書中所闡述的問題。

后來，我有幸成為他在斯坦福的同事。眾所周知，除了數(shù)學(xué)和計算機(jī)科學(xué)之外，Knuth 教授在許多方面都很在行。他是一位才華橫溢的管風(fēng)琴演奏家。他還是一位作曲家、小說家等。

他多才多藝，且真誠大方，總是在別人身上看到好的一面。

總而言之，雖然經(jīng)歷了一些曲折，但我在計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域還是度過了一段美好的旅程。我發(fā)現(xiàn)，一開始就走錯方向可能并不是什么壞事。事實上，早期的物理訓(xùn)練至少在兩個方面對我有很大幫助。

首先，我了解到好的理論在物理學(xué)中是什么樣子的，比如經(jīng)典的相對論和量子力學(xué)。在之后提出計算機(jī)科學(xué)的理論時，這對我有很大的幫助。

我從物理學(xué)中受益的第二件事是它的務(wù)實精神。它教會我解決手頭的特定問題。不管用什么方法，你都應(yīng)該根據(jù)情況使用、學(xué)習(xí)或發(fā)明解決問題的方法，最終目標(biāo)是解決問題。

科學(xué)是對真理的追求。在這個過程中，我們會發(fā)現(xiàn)科學(xué)規(guī)律和科學(xué)的美，提升人類共同的精神。它還帶來了創(chuàng)新，可以改善人類的現(xiàn)狀，為未來所面臨的挑戰(zhàn)做好準(zhǔn)備。

我完全同意稻盛和夫基金會（Inamori Foundation）的愿景，即科學(xué)和人文應(yīng)該為人類的進(jìn)步而共同努力。我很榮幸能獲得京都獎，也很榮幸能做這次演講，與聽眾分享我的經(jīng)歷。非常感謝。

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