姚期智×布拉萨德：两大图灵奖得主回望量子魔法时刻

7月18日，在2026世界人工智能大会（WAIC 2026）“实体世界智能科学”主题论坛上，2000年图灵奖得主、中国科学院院士姚期智与2025年图灵奖得主吉尔·布拉萨德（Gilles Brassard）教授同台对话。

姚期智与布拉萨德从各自的量子“魔法时刻”谈起，深入探讨了量子力学如何为人工智能注入新的计算范式与理论深度。

这是继去年姚期智对话杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）之后，连续第二年在WAIC舞台上与图灵奖得主展开巅峰对谈。

近年来，姚期智持续推动量子人工智能的前瞻布局，主张“量子人工智能虽处于初始阶段，但科学内涵丰富，是值得推动的方向”。

这与布拉萨德长期深耕的研究领域形成呼应。1984年，布拉萨德与查尔斯·本内特提出的量子密钥分发方法，开创了量子信息科学这一全新领域。

过去四十年间，量子信息科学不断拓展边界。从量子密码到量子计算，再到量子人工智能，量子力学不仅只是一套理论基础，也逐渐转化为新的信息处理方式。

当经典计算受限于算力、能耗与数据瓶颈时，量子计算所代表的并行性、叠加态与纠缠特性，被视为为AI带来新底层能力的“源头活水”。

姚期智提出，量子信息科学能否为AI带来新的计算范式、又将如何实现，是当下最值得追问的命题之一。

布拉萨德的态度很乐观，在他看来，量子计算有望在某些任务上实现指数级加速，虽然何时建成尚未可知，但“是否”已不再是问题，未来是光明的。

图灵奖得主姚期智与吉尔·布拉萨德对话。图片经由AI生成

以下是这场巅峰对话的全文：

姚期智：大家早上好，今天能有机会和我的老朋友对话，真是美妙的经历。我想我们认识超过三十年，也许四十年了。

你们可能会好奇，为什么在AI大会上我们要谈“量子魔法”？

其实，在今天这个论坛上，我们特别想从商业应用、智能机器人和实际事务等视角，一直延伸到最高阶的层面，来全景审视AI领域。

大家都在谈AI赋能科学，但我们想从“科学赋能AI”开始思考。AI虽然看起来很强大，但未必就是智能的终点。

让我们想想数学对AI、物理学对AI的意义：一个探求人类推理在抽象和结构化方式中的深度；另一个则追问我们是否已穷尽从世界中提取知识的手段。所以今天聚焦物理学的AI、量子AI尚属新兴领域，目前还没有大规模的实力展示，但我们知道，纯量子本身已被认为比经典方法更强大。

我想以探讨量子在计算和通信上的威力开启论坛，所以我们邀请了量子信息科学领域的顶尖研究者布拉萨德教授，据我所知，他可能是主流计算机科学家中最早认真地投入量子信息研究的人，对吧？

布拉萨德：我认为是的。

姚期智：我认为，无论做物理、数学还是计算机科学，我们最初的动力都是好奇心。在我们了解世界并产生其他动机之前很久，好奇心就是我们投身此行的原因。

是什么让我们几十年如一日地研究那些对多数人来说既难又痛苦的问题？因为我们偶尔会获得巨大的回报。

每当听到有人完成了看似不可能的事，或者自己发现了一些令人惊讶的东西，那就是“魔法时刻”，是我们的回报。相比机器学习，就像学打高尔夫或玩游戏，最终你知道自己赢了。

当我们遇到“魔法时刻”，若经历几次，就会上瘾。这就是我们研究几十年仍不停步的原因。我想先问问布拉萨德，你与量子相遇的“魔法时刻是”什么？举一个例子吧。

布拉萨德：我想最神奇的时刻是在波多黎各圣胡安的海滩游泳时，一个完全陌生的人游过来告诉我，他的一位朋友找到了用量子力学制造不可伪造钞票的方法。那完全出乎意料——字面意义上的“在海洋中”的意外。

这个陌生人就是查尔斯·本内特，我从未见过他。正是那次海滩上的交谈让我迷上了量子信息，因为他告诉我的事是如此惊人、又令人兴奋，我几乎放下了手里所有事，开始研究量子信息。

那是1979年。我确实相信我是第一个抓住这片未知领域的计算机科学家。

姚期智：真是个精彩的故事。我也说说我与物理的第一次“魔法时刻”，我在台湾读本科，大三学核物理时，第一次接触了量子力学的概念。那是1960年代，好的物理教科书很少，我们用的书很死板，只讲数学和计算，偶尔会遇到一些很晦涩的评注，比如“存在不确定性原理”之类。

我找不到合理的解释，这很困扰我，我就在图书馆查书、苦思。最后我想我终于理解了他们在说什么。

那时要交课程报告，我就写了篇报告，关于这为何如此反直觉、却真实的发现。交了报告后，有节课我逃课去打高尔夫了，这曾是常事。

但很快同学告诉我老师在疯狂找我。原来他读了我的报告，觉得我获得那样的领悟太棒了。我怯怯地去见老师，本等着因逃课得C，但他很慷慨，没惩罚我，最后那门课我得了A。那是我记得的重大“魔法时刻”。

后来，我转行做计算机科学，大家都说我浪费了本科加研究生的8年。但最终我又有了其他“魔法时刻”，回到了量子计算研究。所以我觉得，只要真诚地寻求自我提升，努力不会白费。

布拉萨德：如果我可以补充，我完全同意你没浪费那些学物理的时间。最好的证明是：1984年我和查尔斯·本内特发明了量子密码学，但当时无法给出针对所有量子物理允许攻击的完整安全证明。而你是第一个找到工具帮我们获得证明的人——虽然后来是由我的学生在我们发明十年后最终完成，但你对物理学的洞见对证明量子密码学绝对安全是根本性的。

所以谢谢你，你没有浪费时间。而且你后来转向计算机科学也没浪费，因为你做了那么多了不起的事。

姚期智：是的，你说的很对，这正是跨学科的力量。不仅是物理学的背景让我在严谨证明上有优势，其实学物理的另一面也帮了我很多——读物理博士时，我真正意识到做一个优秀物理学家的标准与技术上的严谨证明是不同的，目的是发现真理，并以一种接受真理的方式去理解它。

布拉萨德：如果我可以再说，我也是跨学科研究的坚定信徒。回到我的例子，量子密码学的发现是两个在当时非常分离的领域，是物理学和计算机科学（具体是我当时主要做的经典密码学）交汇的产物。

正是因为物理和密码学再次相遇，在海滩上，在查尔斯·本内特和我之间，产生了全新的量子信息领域。单独一人，无论是本内特还是我，都无法做到，因为我们都只擅长一个领域。

姚期智：量子密钥分发的现状如何？我知道中国对量子密钥分发非常感兴趣。你们当年启动的数十亿美元规模的实际产业，真是把前沿科学带到了现实世界。我觉得这太了不起了。

你和查尔斯发现量子密钥分发方法时，你接受的是复杂性理论家训练，做最抽象的事。你觉得那种抽象复杂性训练对你推动这项技术有帮助吗？

布拉萨德：绝对有帮助。我在约翰·霍普克罗夫特门下做抽象经典复杂性理论家的训练，对抓住这些想法至关重要。但我也想强调，这也是基础研究重要性的绝佳例子。

基础研究不是因为想到了应用或要改变世界才做，而是纯粹为了理解世界的乐趣，就像爱因斯坦发明相对论、玻尔等人发明量子理论时，他们完全不知道自己的发现会对社会产生如此深远的影响，他们只是在理解自然。

这就是好奇心驱动的基础研究。

当我和查尔斯开始做这件事时，那不是我们的日常工作，我们根本没想过它会变得如此巨大和现实。

40年后，尤其是在中国，它变得非常现实。所以我们只是玩得开心，互相抛疯狂想法，试图理解自然。现在，它非常真实。所以我认为这是一个很好的例子，说明基础研究的重要性。

你不该问自己的研究有什么用，如果它有趣，重要的是你做的事让你兴奋；如果能应用，那更好，但关键在于你要对自己做的事感到兴奋。

姚期智：现在中国的一大课题是如何发现和培养科学领域的青年人才。你培养过一些非常优秀的学生，从你的经验来看，怎样做比较好？能分享一些你培养学生过程中的故事吗？

布拉萨德：关于我自己？好吧，我觉得要保持对可能到来的东西的接纳。无论是想法还是意外。比如，我的另一个重大“魔法时刻”是发明了量子隐形传态，那是我和另外三人一起发明的。

我们根本不是冲着那个去的，我们当时在解决一个没那么有趣的问题，但在研究那个问题时，隐形状态就像魔法一样出现在我们面前。

如果我们一开始就试图发明它，我们就永远发明不了它。它是魔法般降临的，但要做到这点，你必须保持接纳的态度，让想法来找你，而不是强求它们。我相信这是我成功的主要秘诀之一。

姚期智：我也有类似经历。好像人才不是你能刻意塑造的。对年轻人来说，通常只要给他们非常好的环境，让他们有机会从各种来源汲取，同时有高质量的同伴群体，他们就能自然成长。

布拉萨德：没错，就像你说的，自然成长。事实上，我成功的另一个要素是让自己身边围绕着非常聪明的学生，让他们做自己觉得兴奋的事。我从不让学生做我的项目，这也是我的原则。我让他们完全自由地找到他们感兴趣的事并去做，然后和我讨论。

举个例子，还有一个“魔法时刻”：我每年在量子信息课上都会给出自然界非局域性的标准。我教了那个证明，第二天，我的一位最聪明的学生来找我，说他找到了一种反例，证明我年复一年解释的东西是错的，实际上自然可以用完全局域且实在的方式解释。

短短五分钟内，这位学生改变了我对现实的整个认知，太惊人了。

姚期智，量子信息技术和AI是最热门的两大领域，那么你觉得5年后会发生什么？我们能见证量子技术的一些戏剧性突破吗，还是仍然长期？

布拉萨德：我认为量子技术的未来极其有趣，且充满希望。我不做具体的时间和事件预测，但可以肯定的是，量子技术有几个方面会越来越重要：一是密码学，而且中国在量子密码学部署上遥遥领先。

量子信息有三个子领域：量子通信、量子计算、量子传感——利用量子效应制造更好的测量设备，测时间、温度等。比如我们现在用的最好的钟就用了量子效应。

回到量子计算，它可能是最引人注目的，因为它能让我们在某些计算上指数级加速，比如分解大数。但我要强调，这尚未被证明。没有证明量子计算机更高效，也没有证明经典计算机不能实时模拟量子计算机。

但我们确实知道用量子计算机能做某些惊人事情，只是机器还没造出来。问题是何时、如何造？我认为，“是否”已不再是问题，因为过去几年技术进步巨大。

未来会有量子计算机运行，会带来好的和坏的影响。我说不准时间，不过未来非常光明，我对此非常乐观。

布拉萨德：最后我想问你，你觉得AI会怎样？

姚期智：谢谢提问，因为这是个简单问题。我认为5年后AI会和现在大不相同，我们正处在这样一个激动人心的时代：把AI用到任何领域都能得到惊人结果。我认为这种现象会持续一段时间。

但是好时光不会持续那么久，并非因为AI会停止进步，而是AI会把发表或认可的标杆推高到我们今天难以想象的程度。

如果你想当教授、拿终身教职，5年后会难得多，为什么？因为我们正处于范式转变中，都在摸索“人+AI工具”协同的最佳方式。

旧秩序不再管用，不管你是MIT还是清华，5年后未必能站在世界之巅，这取决于教师和学生多么努力创新。那些顶尖学校可能反而处于劣势，因为他们习惯了某种成功模式。而雄心勃勃的初创公司，可能因走投无路而敢于冒险，反而得到惊人结果。

我常提醒自己，只要还在这个行业，就必须保持适应世界的精神。

布拉萨德：如果我可以坚持一点，那就是：无论你做什么研究，重要的是你个人觉得兴奋，而不是因为它时髦。

本文来自微信公众号“腾讯科技”，作者：谢瑞瑞，编辑：徐青阳，36氪经授权发布。