回顾 | 对话邓小铁：我们为什么需要计算理论？需要IJTCS？
The following article is from AI科技评论 Author 琰琰
编者按
2022年8月15-19日，第三届国际理论计算机联合大会将与国际算法前沿研讨会强强联合，于香港城市大学线上线下交互举行。
在 IJTCS-FAW 即将举办之际，小编带来2021年第二届 IJTCS 举办期间，IJTCS联合主席、北京大学前沿计算研究中心讲席教授邓小铁，IJTCS 程序委员会主席、中国科学院计算技术研究所孙晓明研究员等接受AI科技评论的专访回顾，以飨读者。
以下内容授权转载自AI科技评论，部分内容有删减。
01
邓小铁：IJTCS 2021的创新与传承
“计算机理论研究仍是一个少数人感兴趣的小众项目。”
邓老师谈到，计算机理论的研究价值和影响力不言而喻，它是一个长期探索的过程，不一定追求短期快速的成效，长期的研究积累和爆发式的突破也可以相辅相成。近年来，例如大数据计算的革命推动理论发展、也依赖理论的发展。
在邓老师看来，理论研究是一门必修课，需要提早打好基础。“无论是在人才教育层面，还是产业应用层面，有需要的时候，要有相应的成果可以直接拿来用。”
至于举办 IJTCS 的意图，以及理论研究在计算机领域的重要作用，邓老师分享了两个观点。他说，其实我们在某些细分领域，已经取得了非常不错的成果，如果将理论研究与现有优势结合，有望能够实现更多国际一流的研究工作。此外，诸如区块链等新兴研究方向，如果从一开始就做到理论与实践并行发展，会更有助于研究工作的推进。
理论探索与产业研究不是两个完全独立的体系，如邓老师所说，理论研究的一个突出的特点就是，它能够为创新性的应用提供灵感和启发。就像从理论诞生而来的计算机一样。今年的 IJTCS 会议开设了两个工业论坛，一个是互联网，一个是区块链。邓老师表示，我们希望学术界与工业界之间开展一个对话，双方了解需求和研究进展，以起到相互促进和启发的作用。
同时他也强调，技术和理论都需要创新，如果只是照搬国外成熟的解决方案，只会失去独立自主的引导力。希望我们在理论方面的贡献，能为中国计算机的成长起到一定的推动作用。
IJTCS 2021会议涵盖了 10 个分论坛 5 个特色论坛，每个论坛都有该领域的顶尖学者担任程序委员会主席或者发表主旨演讲。邓老师表示，我们认为，理论研究工作不能靠自然生长，而是需要有学者去意识地、有计划地去推动。
相比于去年，今年大会在机器学习理论、形式化方法中的强化学习以及多智能体强化学习等基础上增设了多个新兴的 AI 研究领域。其一有意识的图灵机（Conscious Turing Machine，CTM），它是由 Manuel Blum，Lenore Blum 和 Avrim Blum 提出的一种从理论计算机角度研究意识产生的计算模型。
邓老师介绍称， CTM 基于图灵机这一理论计算机中的经典模型，对认知神经理论中的全局工作空间理论（Global Workspace Theory）进行了尽可能简单的实现与建模，是对“什么是意识？人类的意识如何产生？”等问题的积极探索。在本次会议中，部分北京大学图灵班的学生将结合多方知识，介绍从理论到实践的相关科研探索成果。
其二是接收论文投稿。今年 IJTCS 共有75个报告，其中包括了少量接收的投稿论文的报告。此外，他们今年也在尝试将 FAW 与 IJTCS 联合举办，并鼓励来自 FAW 的原创论文在 IJTCS 上进行报告。邓老师希望在国内也打造一个以中国科学家为主的国际计算理论会议。
去年 IJTCS 仅在线举办收获了超10万人次观看，今年的 IJTCS 2021吸引了更多研究领域和顶尖学者的参与。邓老师表示，明年希望能够进一步聚集理论计算机领域的优势力量，推动国内理论计算机事业的发展。
02
孙晓明：量子计算的潜能有多大？
中科院计算所研究员孙晓明担任了本届 IJTCS 会议的程序委员会主席和“量子计算”分论坛主席。量子计算是一门新兴的交叉学科，其利用量子状态的相干、纠缠等量子力学基本原理，展现出了潜在的超越经典计算的能力。
孙晓明教授表示，IJTCS 为学者们提供了相互交流与合作的平台，通过这次活动希望能够吸引更多计算机领域的年轻人和专家学者一起关注量子计算领域的发展，共同推动量子计算方向的交叉合作。
虽然热度还远不及深度学习，但近几年量子计算取得的一些突破性的成果，确实引起了大众对于这项前沿研究工作的普遍关注。
关于量子计算的研究最早可以追溯到20世纪80年代，理查德·费曼教授和尤里·马宁教授发现，量子计算机有可能模拟经典计算机无法模拟的东西。至今，这段时期所形成的量子计算机的基本理论仍占据主流。
国内关于量子计算的研究可以追溯到上世纪90年代，孙晓明老师2000年左右加入到这一研究领域。具有量子纠缠、量子叠加特性的量子计算，是与经典图灵机完全不同的一种计算模型。孙晓明老师谈到，由于模型和计算方式的不同，如果从理论角度设计的算法，或许能更加有效地解决经典计算机所不能解决的问题。
大整数质分解因数的 Shor 算法，从随机无序的数据库中查找数据的 Grover 算法等已经证实了量子计算模型在提升计算效率方面比经典计算表现更好。“量子计算是未来计算发展的重要方向之一，值得我们投入更多的人员、资源和经费去开展更深入的研究。”
从国际竞争来看，中国在量子计算与西方国家相比仍存在一些差距，谷歌、IBM 这些巨头确实走在了前列。但他认为，近几年在政府的重视和支持下，越来越多的高校和科研机构、科技企业投入到这个研究领域，国内的量子计算已经进入了大爆发的初期阶段。
以前我们预计要做到100个比特的量子计算，可能需要到2030年才能实现，但现在可能在今年或者明年就有很多机构或者高校就可以做到100比特。“未来它带给我们的惊喜，可能像上世纪六十年代计算机的发展速度一样会远远超出我们的预期。”
那么从更大的范围来讲，我们距离实现真正的通用的量子计算还有多远？
“通用量子计算需要多个领域的科学理论和工程技术共同发挥效用，从这个角度来讲，实现通用量子计算或许还需要一段非常漫长的时间”，孙晓明表示，现阶段我们还只能在小型的模拟机或者量子比特数在几十到一千左右的量子系统上开展一些研究，或许需要五年左右的时间，我们就可以提出更加实用的专用量子算法，实现在更大系统上的运行。
但通用量子计算不会如此简单，它会涉及很多问题，譬如纠错容错的问题、低温电子学的问题、材料学的问题、量子的编程语言和软件等，通用量子计算的应用场景是什么，是否每一个方向上都需要使用量子计算，这些都需要更长时间的深入的研究。
03
图灵班陈宏崟：理论基础决定科研高度
陈宏崟是北京大学图灵班毕业生，现在是北京大学图灵博士培养计划一年级在读博士。北大图灵班由图灵奖得主约翰·霍普克罗夫特（John Hopcroft）在北大信息科学技术学院主持开设，其目标是培养国际化的计算机人才。2017年图灵班面向北大全校招生，陈宏崟是首批入选的学生之一。
由于理论计算本身是一个小众的研究领域，且门槛高、难度大。一直以来，国内很少有本科生会参与理论计算的科研项目。陈宏崟介绍说，图灵班的本科教育非常注重理论基础的培养，大二大三的课程设置中也会涉及离散数学、机器学习理论、计算理论等知识。
在他看来，理论计算是一个很有趣且很有价值的研究方向，但前期理论基础的建立至关重要，只有对很多问题形成深刻的直观理解之后才能激发出更多创新的研究思路。
2020年与陈宏崟同届的图灵班学生吴克文获得了 STOC 最佳论文奖，成为国内首位获此殊荣的青年学生。陈宏崟表示与顶级学者和优秀的同学一起交流和合作，让他收获了很多。
陈宏崟主要研究区块链技术，对算法博弈论感兴趣，他认为区块链中节点行为的底层逻辑与博弈论在本质上是相通的。
在他看来，区块链就像早期的互联网，虽然备受争议，但极具发展潜力，在不久的未来我们会看到更多突破性的成果。
在科研方面，陈宏崟深受邓小铁教授的影响，更看重一些有影响力的研究工作，而不是发表论文的数量，博士毕业后也会考虑在学术界继续从事科研工作。
第三届IJTCS如约而至
第三届国际理论计算机联合大会（International Joint Conference on Theoretical Computer Science-Frontier of Algorithmic Wisdom，IJTCS-FAW）将于2022年8月15日-19日在线上线下交互举行。由中国计算机学会（CCF）、国际计算机学会中国委员会（ACM China Council）、中国工业与应用数学学会（CSIAM）联合主办，香港城市大学（CityU）承办，北京大学前沿计算研究中心、北京大学人工智能研究院协办。
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