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2023年圖靈獎(jiǎng)揭曉!普林斯頓數(shù)學(xué)教授,成史上首位阿貝爾獎(jiǎng)雙料獲獎(jiǎng)?wù)?

發(fā)布于 2024-4-11 09:50
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2023年圖靈獎(jiǎng),剛剛揭曉!


獲得這屆「計(jì)算機(jī)界諾貝爾獎(jiǎng)」——ACM A.M.圖靈獎(jiǎng)的,就是普林斯頓高等研究院數(shù)學(xué)學(xué)院的教授Avi Wigderson。


表彰的是Wigderson在計(jì)算理論領(lǐng)域的開創(chuàng)性貢獻(xiàn),特別是他對(duì)計(jì)算中隨機(jī)性角色的重新定義,以及他在理論計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域數(shù)十年的引領(lǐng)。

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不僅如此,這一榮譽(yù)也使Avi Wigderson成為了,歷史上第一位同時(shí)獲得圖靈獎(jiǎng)和阿貝爾獎(jiǎng)的人。

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阿貝爾獎(jiǎng)被視為數(shù)學(xué)領(lǐng)域的最高榮譽(yù)

Wigderson是普林斯頓高級(jí)研究院數(shù)學(xué)學(xué)院的Herbert H. Maass教授。


他在計(jì)算復(fù)雜性理論、算法與優(yōu)化、隨機(jī)性與密碼學(xué)、并行與分布式計(jì)算、組合學(xué)和圖論等領(lǐng)域均有突出貢獻(xiàn),并且在理論計(jì)算機(jī)科學(xué)與數(shù)學(xué)及科學(xué)的交叉領(lǐng)域中,也具有重要影響。


最終,他將獲得高達(dá)100萬(wàn)美元的獎(jiǎng)金。


計(jì)算中的隨機(jī)性和偽隨機(jī)性

過去四十年里,Wigderson對(duì)于理解計(jì)算中的隨機(jī)性和偽隨機(jī)性,做出了開創(chuàng)性貢獻(xiàn)。

此前,計(jì)算機(jī)科學(xué)家們已經(jīng)發(fā)現(xiàn),隨機(jī)性與計(jì)算難度之間存在顯著的聯(lián)系,比如,一些自然問題并沒有高效的算法解決方案。


而Wigderson與同事合作撰寫了一系列研究,通過增加計(jì)算難度,來減少算法中的隨機(jī)性需求。


這些研究,對(duì)于學(xué)界具有深遠(yuǎn)的影響。

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他們成功地證明了,在一些廣泛認(rèn)可的計(jì)算假設(shè)下,所有的概率多項(xiàng)式時(shí)間算法,都可以被有效轉(zhuǎn)化為確定性算法。


也即是說,高效的計(jì)算并不依賴于隨機(jī)性。


從此,我們對(duì)于計(jì)算中隨機(jī)性作用的理解被徹底改變。

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以下就是三篇極具影響力的論文——

  • 「Hardness vs. Randomness」(與Noam Nisan合著)

這篇論文不僅引入了一種新型偽隨機(jī)發(fā)生器,而且還證明了:在比以前所知更弱的假設(shè)下,可以對(duì)隨機(jī)算法進(jìn)行高效確定性模擬。

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  • 「BPP Has Subexponential Time Simulations Unless EXPTIME has Publishable Proofs」(與László Babai、Lance Fortnow和Noam Nisan合著)

這篇論文利用「難度放大」,證明了在弱假設(shè)下,可以在亞指數(shù)時(shí)間內(nèi)模擬無(wú)限多輸入長(zhǎng)度的有限錯(cuò)誤概率多項(xiàng)式時(shí)間(BPP)。

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  • 「P = BPP if E Requires Exponential Circuits: Derandomizing the XOR Lemma」(與Russell Impagliazzo合著)

這篇論文介紹了一種更強(qiáng)的偽隨機(jī)發(fā)生器,它在本質(zhì)上實(shí)現(xiàn)了難度與隨機(jī)性之間的最優(yōu)權(quán)衡。

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Wigderson的這三篇論文,其理論被廣泛應(yīng)用于理論計(jì)算機(jī)科學(xué)的多個(gè)分支,并且激發(fā)了多位專家的重要研究。


在計(jì)算中隨機(jī)性的廣泛領(lǐng)域內(nèi),Wigderson與Omer Reingold、Salil Vadhan和Michael Capalbo合作,首次高效構(gòu)造了展開圖,這些圖具有出色的稀疏性和連通性,廣泛應(yīng)用于數(shù)學(xué)和理論計(jì)算機(jī)科學(xué)中。

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除了隨機(jī)性研究,Wigderson還在多證明者交互式證明、密碼學(xué)和電路復(fù)雜度等多個(gè)理論計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域,發(fā)揮了重要的領(lǐng)導(dǎo)作用。


此外,他作為導(dǎo)師和同事也備受贊譽(yù)。他的親和力、熱情和慷慨,吸引了眾多青年學(xué)者,投身理論計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域。

復(fù)雜性理論先驅(qū)

作為一名計(jì)算復(fù)雜性理論家,相比于問題的答案,讓Avi Wigderson更感興趣的是,這些問題是否有解決方案?以及,該如何進(jìn)行判斷?


「對(duì)于我們正在面對(duì)并嘗試解決的每一個(gè)問題,都不能排除存在一種能夠解決它的算法。這是我認(rèn)為最有趣的問題?!?/p>


如今,Wigderson憑借著在計(jì)算理論基礎(chǔ)上的杰出貢獻(xiàn),榮獲了公認(rèn)的最高榮譽(yù)之一——ACM A.M.圖靈獎(jiǎng)。

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Wigderson的父親非常熱愛拼圖和數(shù)學(xué)基本原理。


而在以色列海法長(zhǎng)大的Wigderson,深受父親的影響,

「他讓我對(duì)這個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了濃厚的興趣,」Wigderson回憶道。


1970年代,Wigderson在海法大學(xué)開始了大學(xué)生涯。


最初他本主修數(shù)學(xué),但在父母的建議下轉(zhuǎn)向了計(jì)算機(jī)科學(xué)。而這背后的原因很樸素——他的父母認(rèn)為,這個(gè)專業(yè)更好找工作。


雖然沒去成數(shù)學(xué)專業(yè),但Wigderson很快就發(fā)現(xiàn),計(jì)算機(jī)科學(xué)是一個(gè)充滿了未解之謎的領(lǐng)域,而這些謎題,本質(zhì)上都與數(shù)學(xué)相關(guān)。


他早期的一項(xiàng)開創(chuàng)性工作,正是探討這樣一個(gè)看似矛盾的問題——

能否在不展示證明過程的情況下讓人相信:一個(gè)數(shù)學(xué)命題已經(jīng)得到了證明?

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1985年,Shafi Goldwasser、Silvio Micali和Charles Rackoff首次提出了零知識(shí)交互證明的概念,并展示了其在若干命題上的應(yīng)用。


后來,Wigderson與Micali和Oded Goldreich一起進(jìn)一步闡述了這一理論,明確了這一點(diǎn)——

如果一個(gè)命題可以被證明,那么它也可以有一個(gè)零知識(shí)證明。

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有了零知識(shí)證明,我們就可以證明自己使用密鑰正確加密或簽名了信息,同時(shí)不泄露任何相關(guān)的細(xì)節(jié)。


對(duì)此,普林斯頓大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Ran Raz評(píng)價(jià)道:「Avi在密碼學(xué)領(lǐng)域有許多極其重要的成果,而這,就最重要的那個(gè)?!?/p>

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不過,Wigderson最最具奠基性的成就,可能在于另一個(gè)領(lǐng)域:將計(jì)算難度與隨機(jī)性相聯(lián)系。


到了1970年代末,計(jì)算機(jī)科學(xué)家們已經(jīng)發(fā)現(xiàn),對(duì)于許多難題,采用隨機(jī)性算法(也稱為概率算法)會(huì)顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的確定性算法。


例如,1977年,Robert Solovay和Volker Strassen提出了一種隨機(jī)算法,可以比當(dāng)時(shí)最好的確定性算法更快地判斷一個(gè)數(shù)字是否為質(zhì)數(shù)。

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對(duì)某些問題而言,概率算法則可以引出確定性算法。


在1980年代初,Wigderson與加州大學(xué)伯克利分校的Richard Karp合作,將隨機(jī)性的思想應(yīng)用于那些被認(rèn)為計(jì)算上極其困難的問題,也就是那些不存在已知的確定性算法能在合理時(shí)間內(nèi)解決的問題。


很快,Wigderson和Karp就發(fā)現(xiàn)了一個(gè)難題的隨機(jī)算法,并最終成功將其轉(zhuǎn)化為了確定性算法。


與此同時(shí),其他研究人也展示了,如何在密碼學(xué)問題中通過計(jì)算難度的假設(shè)來實(shí)現(xiàn)去隨機(jī)化。


由此,Wigderson也和其他人一樣,開始質(zhì)疑在有效解決問題時(shí)隨機(jī)性的必要性,以及在什么條件下可以完全去除隨機(jī)性。


隨后他意識(shí)到,對(duì)隨機(jī)性的需求與問題的計(jì)算難度緊密相連。

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在1994年的一篇論文中,Wigderson與計(jì)算機(jī)科學(xué)家Noam Nisan共同證明——

如果真如大多數(shù)計(jì)算機(jī)科學(xué)家所猜測(cè)的那樣,存在自然界中的困難問題,那么,任何高效的隨機(jī)算法都可以被高效的確定性算法替代。


也就是說,隨機(jī)性總是可以被消除的。

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更為重要的是,他們發(fā)現(xiàn)確定性算法可能使用「?jìng)坞S機(jī)」序列——這些數(shù)據(jù)串看起來隨機(jī),但實(shí)際上不是。


同時(shí),他們還展示了如何利用任意難題來構(gòu)建偽隨機(jī)生成器。即通過將偽隨機(jī)比特(不是真正的隨機(jī)比特)輸入到概率算法中,就可以為同一問題生成一個(gè)高效的確定性算法。

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Sudan指出,這篇論文幫助計(jì)算機(jī)科學(xué)家們認(rèn)識(shí)到隨機(jī)性的不同程度,從而幫助揭示了難題的復(fù)雜性及其解決方法?!高@其中的關(guān)鍵不僅僅是隨機(jī)性,而是對(duì)隨機(jī)性的認(rèn)知,」他說。


如今,隨機(jī)性已經(jīng)成為復(fù)雜性理論中的一個(gè)強(qiáng)大工具,但它非常難以捉摸。


Wigderson指出,像硬幣擲出和骰子擲出這樣的行為,并不是真正的隨機(jī):如果你對(duì)這些物理系統(tǒng)有足夠的了解,那么其結(jié)果是完全可以預(yù)測(cè)的。


但完美的隨機(jī)性既難以捉摸也難以驗(yàn)證。

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在過去幾十年里,來自計(jì)算理論的發(fā)現(xiàn)幫助我們深入理解了許多意想不到的問題,從鳥群的集體飛行、選舉結(jié)果到體內(nèi)的生化反應(yīng)。


最后,我們用Wigerson的一句話總結(jié)作為總結(jié)——計(jì)算的應(yīng)用無(wú)處不在。


「基本上,任何自然過程都可以被視為一種演化的計(jì)算過程,因此我們可以從計(jì)算的角度來研究它。可以說,幾乎所有事物都在進(jìn)行某種形式的計(jì)算?!?/p>

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Wigerson還曾在2009年獲得了哥德爾獎(jiǎng)。


2018年,Wigerson因?qū)τ?jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)理論的貢獻(xiàn)(Institute for Advanced Study)當(dāng)選ACM Fellow。他還在2019年獲得了高德納獎(jiǎng)。

補(bǔ)充知識(shí)

什么是理論計(jì)算機(jī)科學(xué)?

理論計(jì)算機(jī)科學(xué)專注于計(jì)算領(lǐng)域的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。


它探討的問題包括,「這個(gè)問題能否通過計(jì)算來解決?」,以及「如果這個(gè)問題可以通過計(jì)算解決,需要投入多少時(shí)間和其他資源?」


此外,理論計(jì)算機(jī)科學(xué)還致力于設(shè)計(jì)高效的算法。每一項(xiàng)觸及我們生活的計(jì)算技術(shù)都是通過算法實(shí)現(xiàn)的。


深入理解構(gòu)成強(qiáng)大和高效算法的原理,不僅能增進(jìn)我們對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)的認(rèn)識(shí),還能幫助我們更好地理解自然規(guī)律。


盡管理論計(jì)算機(jī)科學(xué)以其提供的激動(dòng)人心的智力挑戰(zhàn)而聞名,且通常不直接關(guān)注計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用改進(jìn),但該領(lǐng)域的研究成果已在從密碼學(xué)、計(jì)算生物學(xué)到網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)及量子計(jì)算等幾乎所有子領(lǐng)域推動(dòng)了顯著進(jìn)展。

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為什么隨機(jī)性很重要?

一般來說,計(jì)算機(jī)是確定性系統(tǒng)——算法的指令集對(duì)任何特定輸入都有唯一確定的計(jì)算過程和輸出結(jié)果。


也就是說,確定性算法遵循一個(gè)可預(yù)測(cè)的模式。


然而,隨機(jī)性則不同,它沒有明確的模式,也無(wú)法預(yù)測(cè)事件或結(jié)果的發(fā)生。


鑒于我們所處的世界似乎充斥著隨機(jī)事件(如天氣系統(tǒng)、生物和量子現(xiàn)象等),計(jì)算機(jī)科學(xué)家們通過讓算法在計(jì)算過程中進(jìn)行隨機(jī)選擇,以期提高算法的效率。


事實(shí)上,許多以前沒有有效的確定性算法解決方案的問題,現(xiàn)在通過概率算法得到了有效的解決,雖然這些算法可能會(huì)有小概率的錯(cuò)誤(但這種錯(cuò)誤可以有效地減少)。


但是,隨機(jī)性是否是必要的,還是可以去除它?成功的概率算法需要什么樣的隨機(jī)性?


這些問題以及其他許多基本問題構(gòu)成了理解計(jì)算中隨機(jī)性和偽隨機(jī)性的核心。


更深入地理解計(jì)算中隨機(jī)性的動(dòng)態(tài)可以幫助我們開發(fā)更優(yōu)秀的算法,并深化我們對(duì)計(jì)算本質(zhì)的理解。


本文轉(zhuǎn)自 新智元 ,作者:新智元


原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/fd4q3scBNR5Og8y9ao8JXg??

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