邓小铁|对话邓小铁：我们为什么需要计算理论？需要IJTCS？( 二 )

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。

孙晓明：量子计算的潜能有多大？

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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。孙晓明告诉AI科技评论，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。”