图灵奖得主姚期智：AI有边界恰恰是好事，量子AI正在浮现

演讲背景

2026年7月，在2026世界人工智能大会（WAIC）上，图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院院长、人工智能学院院长、上海期智研究院院长姚期智，带来了题为《人工智能的威力与局限：从理论计算机科学的视角》的主旨演讲。

核心观点

姚期智根据理论计算机科学的本源，给出三个判断：

AI的本质是"图灵机+数据"

机器学习给算法装上了"数据"这件武器。基本的机器学习框架依赖参数θ，核心问题包括"表示问题"（是否存在好的算法）和"学习问题"（能否从数据中学出参数）。

这与图灵当年确立的经典计算机科学范式不同，机器学习把"从数据中学习"加入了算法的武器库，这正是AI取得令人震撼成果的关键。

AI的局限是安全的基石

AI的能力存在理论边界，有些问题它注定无法解决，如著名的停机问题。这是因为AI说到底是一台图灵机，只是增强了数据能力。

姚期智认为，知道AI的局限在哪里，不仅不是坏消息，反而是AI安全的理论基石。利用这些局限，可以设计更安全的AI系统。

AI的下一层级是"Science for AI"

姚期智认为，AI的下一层级不在于"AI for Science"（用AI做科学），而在于"Science for AI"（用科学来推动AI），量子AI正在浮现。

两个"攻不破"的堡垒

密码学

存在对所有攻击者都安全的加密方法，无论攻击者用的是经典算法还是AI系统。像ElGamal这样的密码体制，在一些公认的数学假设下，可以被证明能够抵御选择明文攻击。

这意味着，即使AI能力再强，也无法破解所有密码系统，我们的银行账户、个人隐私仍然可以得到有效保护。

量子通信

量子加密技术为数据安全提供了理论上的绝对保障。量子通信利用量子纠缠和量子不可克隆定理，确保通信的绝对安全。

安全启示

AI的理论边界不仅不是坏事，反而为AI安全提供了坚实的理论基础。了解这些边界，可以帮助我们：

• 设计更安全的AI系统：利用AI的局限来构建安全机制
• 制定合理的安全策略：基于理论分析来评估风险
• 建立信任体系：向公众证明AI是可控的、安全的

量子AI展望

姚期智认为，量子计算将为AI带来全新的可能性：

• 量子加速：量子计算可以在某些问题上实现指数级加速
• 新算法：量子算法可以解决传统算法难以解决的问题
• 新范式：量子AI可能开创全新的AI范式

学术影响

姚期智的演讲引发了学术界的广泛讨论，为AI研究提供了新的视角和方向。他的观点强调了理论计算机科学在AI发展中的重要性，呼吁学术界关注AI的理论基础和安全问题。

业界反响

业界人士普遍认为，姚期智的演讲为AI的发展提供了重要的理论指导，有助于推动AI行业向更安全、更可控的方向发展。同时，他对量子AI的展望也为未来的研究指明了方向。

总结

姚期智的演讲提醒我们，在追求AI能力提升的同时，也要关注AI的理论边界和安全问题。AI的边界不是限制，而是安全的保障。同时，我们应该积极探索量子AI等新兴技术，为AI的未来发展开辟新的道路。