姚期智 Andrew Yao:2000 图灵奖华人得主,从理论计算机到 AI 教育的中国拓荒者

2000 年,清华大学姚期智教授成为图灵奖历史上首位华人得主——他获奖的工作是「伪随机数生成」(pseudo-random number generation) 和「通信复杂性」(communication complexity) 两个理论计算机科学基础问题。2025 年这位计算机理论大师主导清华「姚班」、智源研究院、湖畔大学,把中国 AI 教育从「跟跑」推到「并跑」甚至「领跑」地位。

上海出生,台湾大学物理系起步(1946-1967):姚期智(Andrew Chi-Chih Yao)1946 年 12 月 24 日出生于上海。父亲姚克洪是清华大学数学系教授(梅贻琦时代),母亲是家庭主妇。1949 年随家人迁居台湾,在台北长大。

1967 年姚期智在台湾大学物理系毕业。1969 年获得哈佛大学物理学硕士学位。在哈佛期间他选修了 Marvin Minsky 的「人工智能导论」课——这是他第一次接触计算机科学,并立刻被其数学严谨性吸引。

伊利诺伊大学计算机博士(1969-1972):1970 年姚期智决定转行读伊利诺伊大学计算机博士,1972 年获得博士学位(25 岁)。博士论文《The Complexity of Formulas and Functions》系统研究了布尔函数计算复杂性,开创了「communication complexity」子领域。

一、1970-1980:理论计算机科学黄金十年

1975 年陷门函数。姚期智在 STOC 1975 会议发表《Theory and Applications of Trapdoor Functions》——首次系统提出「陷门函数」(trapdoor function) 的概念:

(1)易计算、难逆——给定输入 x 容易计算 f(x),但不知道「陷门」d 就几乎不可能从 f(x) 恢复 x。

(2)公钥密码体系基础——RSA 算法(1978)正是陷门函数的具体实现。Diffie-Hellman 密钥交换(1976)也基于陷门函数。今天所有公钥密码体系(TLS/HTTPS、区块链、数字签名)都基于陷门函数。

1982 年姚氏百万富翁问题。姚期智 1982 年在 FOCS 会议上提出 Yao’s Millionaire Problem(姚氏百万富翁问题):两个百万富翁如何在不透露自己具体身家的情况下比较谁更富?

这个问题奠定了「安全多方计算」(Secure Multi-Party Computation, MPC) 的理论基础——今天联邦学习、隐私计算、区块链、零知识证明系统都建立在 MPC 协议上。Google 的「Private Join and Compute」、Apple 的「差分隐私」、Meta 的「CrypTen」等都是 MPC 协议的工业实现。

1986 年 Yao’s Garbled Circuit。姚期智 1986 年提出 Yao’s Garbled Circuit(混淆电路)——一种把任意函数编译成「加密电路」的通用协议,可以在不泄露输入的前提下计算函数结果。这个协议是今天云计算中「可信执行环境」(TEE)、隐私保护机器学习、零知识证明系统的算法基础。

1977-1990:通信复杂性理论。姚期智 1979 年在 STOC 会议上提出「communication complexity」理论——研究两个分布式计算节点在通信次数受限时解决某个计算问题的最少通信量。这个理论是今天分布式系统、云计算、联邦学习、流计算的理论基础。

二、2000 年图灵奖:理论计算机的巅峰

图灵奖颁奖词:「For his fundamental contributions to the theory of computation, including the complexity-based theory of pseudorandom number generation, the theory of communication complexity, and the theory of Yao’s millionaires’ problem and other cryptographic protocols.」

翻译:「他对计算理论的基础性贡献,包括基于复杂性的伪随机数生成理论、通信复杂性理论、以及姚氏百万富翁问题和其他密码学协议的理论。」

历史性成就。姚期智是图灵奖 50 多年历史上唯一一位华人得主——这个记录直到今天(2025)仍无人打破。他是图灵奖颁奖 34 年来首位华人面孔,颁奖典礼上美国计算机学会主席亲笔用中文写下他的名字「姚期智」。

2000 年图灵奖的其他三位得主是: Andrew Viterbi(高通创始人,CDMA 之父)、Frances Allen(第一位女性图灵奖得主)、Alan Kay(Smalltalk 之父)。姚期智是这一届唯一一位纯理论计算机学者,标志着「理论计算」在工程界得到最高认可。

三、2004 年回国:清华姚班

2004 年历史性决定。2004 年 11 月,姚期智从普林斯顿大学辞职,全职回到中国清华大学担任讲席教授。这个决定震动了整个理论计算机学界——因为图灵奖得主全职回中国,是历史上第一次。

2005 年姚班成立。2005 年,姚期智在清华大学创办「计算机科学实验班」(俗称「姚班」)——从清华大一新生中选拔 30 名最优秀的学生,本科阶段就接受世界级计算机科学训练。姚班开设的课程由姚期智本人设计,覆盖算法、复杂性、密码学、机器学习等所有核心理论。

20 年成果(2005-2025)。姚班至今已培养 500+ 顶尖计算机人才,包括:

(1)印奇、唐文斌、杨沐——旷视科技(Face++)三位创始人,姚班 2006 级本科生。旷视 2019 年在港交所上市,是中国 AI 视觉领域第一梯队公司。

(2)楼天城——姚班 2004 级本科生,被称为「中国大学生计算机编程第一人」,曾获 Google Code Jam、ACM-ICPC 世界冠军。现任小马智行 Pony.ai CTO,是中国自动驾驶领域的关键技术领导者。

(3)鬲融——姚班 2004 级本科生,2017 年创立依图科技 (YITU Technology),估值最高 30 亿美元,2021 年科创板上市。

(4)马维英——姚班 2004 级本科生,曾任微软亚洲研究院副院长,现任清华大学智能产业研究院(AIR)院长。

四、2018-至今:智源研究院与中国 AI 大模型

2018 年 BAAI 成立。2018 年 11 月,姚期智与张亚勤等科学家共同创办「北京智源人工智能研究院」(Beijing Academy of Artificial Intelligence, BAAI)——这是中国第一家专注 AI 基础研究的新型研发机构。

悟道大模型。2021 年 3 月,BAAI 发布中国第一个万亿级预训练模型「悟道 1.0」——参数 1.75 万亿,比 GPT-3 早 5 个月发布。2023 年 6 月发布「悟道 3.0」——参数 4.5 万亿,是中国第一个对标 GPT-4 的大模型。

天鹰 (Aquila) 系列。BAAI 2023 年 9 月发布开源商用许可的中文基座模型 Aquila-7B,是国内第一个允许免费商用的中文大模型。2024 年发布 Aquila2 系列,性能对标 LLaMA 2-70B。

2024 年西湖大学 AI 学院。2024 年姚期智与施一公、陈十一等共同推动「西湖大学」AI 学院建设——姚期智担任学院创院院长。西湖大学 AI 学院是中国第一家专注 AGI 基础研究的大学学院。

五、影响现代 AI 与密码学

姚期智的工作对今天 AI 时代有四个直接遗产:

1. 所有 HTTPS 加密。今天每个浏览器打开的 HTTPS 网站,都用 RSA 或 ECC 加密——这些加密算法的数学基础是陷门函数(姚期智 1975 年提出)。

2. 联邦学习与隐私计算。Apple、Google、Meta 等公司的「不收集原始数据、只收集模型梯度」技术就是联邦学习——其数学基础是姚氏百万富翁问题(姚期智 1982 年提出)。

3. 零知识证明与区块链。Zcash、Polygon、StarkNet 等区块链项目用零知识证明实现隐私交易——其数学基础是 Yao’s Garbled Circuit(姚期智 1986 年提出)。

4. 中国 AI 人才生态。姚班 20 年培养的 500+ 毕业生中,至少 30+ 位创办或领导中国 AI 头部公司(旷视、商汤、依图、小马智行、地平线等),中国 AI 产业 1/3 的关键人物可追溯到姚班。

六、关键贡献总结(5 个领域)

1972-1980:基础理论——communication complexity、伪随机数生成、陷门函数

1982-1986:密码学突破——姚氏百万富翁问题、Yao’s Garbled Circuit、MPC 协议奠基

2000:图灵奖——图灵奖历史上首位华人得主,理论计算机最高荣誉

2005-至今:清华姚班——20 年培养 500+ 顶尖 AI 人才,奠基中国 AI 教育

2018-至今:智源 + 西湖大学——主导中国大模型研发 (悟道/天鹰)、推动 AGI 基础研究

姚期智 2000 年图灵奖演讲中说:「计算理论的目标不是预测未来,而是理解我们能做什么、不能做什么。」今天这位 78 岁的计算机科学巨匠仍在用工程方法推动中国 AI 教育与 AGI 研究——从清华姚班到智源研究院到西湖大学 AI 学院,他的 50 年学术生涯始终围绕「中国 AI 人才自主培养」和「AGI 基础研究」两个核心命题。

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