当AI不断改变科学研究方式，量子技术会不会成为下一场更深层的变革？在2026世界人工智能大会实体世界智能科学论坛上，图灵奖得主、上海期智研究院院长、人工智能学院院长姚期智与图灵奖得主、加拿大蒙特利尔大学计算机科学教授Gilles Brassard同台，围绕“量子的奥秘（The Magic of Quantum）”展开对话。

这场交流从一场海滩偶遇、一份核物理课程报告、一次学生提出的反例讲起。两位科学家谈好奇心、基础研究、跨学科合作，也谈量子通信、量子计算与AI未来。在他们看来，真正推动科学往前走的，往往不是对热门方向的追逐，而是对未知问题长期、真诚的热爱。

以下是对话实录节选：

在好奇心里，遇见量子的第一道门

姚期智

无论从事物理学、数学还是计算机科学研究，最初的驱动力往往都是好奇心。研究者偶尔会获得丰厚回报：或是听闻某件看似不可能的事被真正实现，或是在研究过程中得到意外发现。这些“魔法时刻”会带来强烈冲击，也让人愿意长期坚持。

你在接触量子的过程中，有哪些难忘的高光时刻？请举一个例子。

Gilles Brassard

最奇妙的时刻，是我与量子领域结缘的那一刻，而牵线的人正是查尔斯·贝内特。当时我在波多黎各圣胡安的海滩游泳，一个完全陌生的人游到我身边，告诉我，他有一位朋友找到了一种利用量子力学制作无法伪造的钞票的方法。这个不期而遇的陌生人正是贝内特。我此前从未见过他，但那次偶遇让我彻底迷上了量子信息。我几乎当即放下手头其他工作，转而投身量子信息研究。那是1979年。我相信，我是第一位涉足这片当时尚无人探索领域的计算机科学家。

姚期智

我也分享一个与物理结缘的奇妙时刻。当时我还是本科三年级学生，正在学习核物理，并第一次接触量子力学。那时好的物理教科书很少，我们使用的教材较为刻板，只讲数学和计算，无法为相关概念提供令我信服的解释。我花了很多时间在图书馆阅读和思考，终于真正理解了其中的含义。后来我离开物理学，转向计算机科学。有人说我在本科和研究生阶段浪费了八年，但最终我又在量子计算领域迎来另一个奇妙时刻。因此，只要认真投入，努力就不会被浪费。

跨过学科边界，才看见“不可能”的可能

Gilles Brassard

1984年我与查尔斯·贝内特共同提出量子密码学之初，我们根本无法给出一套能抵御量子物理框架下所有可能攻击的完整安全性证明。而你是第一个真正找到相关工具、帮我们朝着完成这一证明的方向推进的人——在我们提出量子密码学的十年后，我的一名学生最终完成了这套证明。但你在物理学领域的洞见，对于证明量子密码学确实具备绝对安全性而言，是绝对不可或缺的核心基础。所以谢谢你，你从未虚度光阴，从来没有。

姚期智

吉尔说得很对，这正是跨学科研究的魅力。物理学背景不仅帮助我开展严谨论证，也让我在攻读物理学博士学位期间意识到，优秀物理学家的评判标准，与单纯在技术层面严谨完成论证并不相同。

Gilles Brassard

量子密码学之所以能被发现、被创立，正是源于两个当时几乎完全独立的领域的交汇，也就是物理学与计算机科学；而在我这里，则是物理学与密码学。正是物理学、计算机科学与密码学再次交汇，才催生了这一成果。

姚期智

你认为自己在抽象复杂性理论方面的训练对研究有帮助吗？

Gilles Brassard

当然有，这一点至关重要。我师从约翰·霍普克罗夫特，接受了经典复杂性理论训练，这一经历对我理解相关理念起到了关键作用。这也是基础研究重要性的绝佳例证。基础研究并非以应用或改变世界为直接目的，人们投身其中，纯粹是为了理解世界并从中获得乐趣。

当初查尔斯·贝内特和我着手做这件事的时候，这根本不是我们的本职工作。我们做这件事的时候，完全没想过40年后它会发展得这么壮大、这么落地生根，尤其是在中国。我们当时纯粹是觉得好玩，互相抛出各种天马行空的想法，试着去理解自然而已。

姚期智

核心在于探明发掘与培养青年人才的最优路径。结合你的经验来看，做好这项工作的可行路径是什么？

Gilles Brassard

培养学生需要保持对未知事物的开放，无论面对新想法还是意外发现，都不应预设结论。我会把优秀学生聚集在一起，让他们研究真正感兴趣的问题。我不会要求学生参与我的项目，而是给予充分自由，让他们发现方向、深入钻研，再与我交流想法。

真正稀缺的还是好问题

姚期智

你昨天提到，量子信息技术的热度仅次于AI，两者是当前计算机科学最受关注的方向。你认为五年后量子技术将如何发展？

Gilles Brassard

我不会对具体的发生时间或事件作出明确预测，但可以肯定的是，量子技术的多个方向将在社会中占据愈发重要的地位。其中之一便是密码学，因为相关技术已经落地应用。中国是目前全球量子密码部署领域最领先的国家。

在量子信息领域，人们普遍认为存在三个分支方向。第一个是量子通信，密码学就是其中的组成部分；第二个是量子计算；第三个则是量子传感，也就是利用量子效应打造性能更优的测量设备，用于测量时间、温度以及各类物理量。

现在回到量子计算。这或许是量子信息领域最引人注目的部分，因为它能让我们以远超现有经典计算方案的指数级速度完成部分计算，比如对大整数进行因式分解。但我必须强调，这一点尚未得到证实。目前既没有证据能证明量子计算机的效率更高，也没有证据能证明经典计算机无法实时模拟量子计算机。我们对此尚无定论，但我们已经明确量子计算机可实现部分令人惊叹的功能，只是相关硬件尚未问世。

如今问题已不再是量子计算机是否会问世，因为过去几年间相关技术已取得长足进展。这件事必然会发生，这一点毋庸置疑。这纯粹是技术层面的问题，而技术正日趋成熟。

你认为AI未来将如何发展？

姚期智

五年后的AI会与今天显著不同。我们正处在充满惊喜的时代，AI进入几乎任何领域都可能产生重要成果，这一趋势还会持续一段时间。但红利期不会永远存在，并非AI会停止突破，而是AI将把学术发表和行业认可的标准提高到目前难以企及的水平。五年后，成为教授、获得终身教职可能更难。当前正处于范式转变期，所有人都在探索人与AI工具协同的最佳方式。

五年后，即便身处MIT或清华，也未必能站在世界之巅。这取决于师生的付出和创新的诚意。只要我们仍在这个行业，就必须始终保持适应世界变化的精神。

Gilles Brassard

无论你研究什么，都应当是你自己真正觉得振奋的领域。不要因为某个方向当下流行就去做，要因为你发自内心热爱才去深耕。如果AI能为你提供助力，那就再好不过了。

信息来源：“上海科技”微信公众号