谷歌科学家发布：量子计算机取得重大突破

谷歌科学家发布：量子计算机取得重大突破 谷歌科学家最近在ArXiv平台上发布了一篇预印本论文，声称在量子计算机领域取得了重大突破。他们表示，通过对Sycamore处理器的升级，谷歌成功提升了量子位的数量，从之前的53个增加到了70个。 这次实验中，谷歌科学家们执行了一项名为随机电路采样的任务，这个任务在量子计算中用于评估计算机的性能和效率。通过运行随机电路并分析结果输出，科学家们测试了量子计算机在解决复杂问题方面的能力。 谷歌的研究结果显示，升级后的70个量子位的Sycamore处理器在执行随机电路采样任务上比业内最先进的超级计算机快了几十亿倍。例如，需要业内最先进超级计算机Frontier计算47.2年才能完成的任务，53个量子位的Sycamore处理器只需要6.18秒就能完成，而新版的70个量子位的Sycamore处理器速度更快。来源 ，， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

密码学家警告称美国谍报机关故意削弱旨在防止量子计算机破解的加密算法

密码学家警告称美国谍报机关故意削弱旨在防止量子计算机破解的加密算法 一位著名密码学专家告诉《新科学家》杂志，美国间谍机构可能正在削弱新一代算法，而这些算法旨在防范配备量子计算机的黑客。 伊利诺伊大学芝加哥分校的丹尼尔-伯恩斯坦（Daniel Bernstein）说，美国国家标准与技术研究院（NIST）正在故意掩盖美国国家安全局（NSA）参与制定 "后量子密码学"（PQC）新加密标准的程度。他还认为，NIST 在描述新标准安全性的计算中出现了错误 可能是偶然的，也可能是故意的。NIST 对此予以否认。 伯恩斯坦说："NIST 并没有遵循旨在阻止 NSA 削弱 PQC 的程序。选择密码标准的人应该透明地、可验证地遵守明确的公开规则，这样我们就不必担心他们的动机。NIST 承诺透明，然后声称已经展示了其所有工作，但这种说法根本不成立。" 我们用来保护数据的数学问题，即使是目前最大的超级计算机也几乎无法破解。但当量子计算机变得足够可靠和强大时，它们将能够在瞬间破解这些问题。 虽然目前还不清楚这种计算机何时会出现，但美国国家标准与技术研究院自 2012 年起就开始实施一个项目，以规范新一代可抵御其攻击的算法。伯恩斯坦在2003年创造了 "后量子密码学"（post-quantum cryptography）一词来指代这类算法，他说，美国国家安全局正在积极地将秘密弱点写入新的加密标准，以便在掌握适当知识的情况下更容易破解。NIST 的标准在全球范围内使用，因此漏洞可能会产生巨大影响。 (New Scientist)

计算机科学家认为不应神化 AI

计算机科学家认为不应神化 AI 计算机科学家 Jaron Lanier 在《纽约客》发表文章《There Is No AI》，提出应停止对人工智能的神化，而将其作为一种创新的社会协作形式来看待。他反对最近呼吁停止训练更高级人工智能的联署信，并再次提出“数据尊严”概念：结束人工智能黑箱，记录比特的来源，“人们可以为他们创造的东西获得报酬，即使这些东西是通过大模型过滤和重新组合的”，“当一个大模型提供有价值的输出时，数据尊严的方法将追踪最独特和有影响力的贡献者。” 频道 @WidgetChannel 投稿 @WidgetPlusBot

【专家：量子计算机要破解基于RSA的密码还需要多年时间】

【专家：量子计算机要破解基于RSA的密码还需要多年时间】 3月31日消息，凝聚态理论物理学家和量子信息专家Sankar Das Sarma在《麻省理工技术评论》上指出，量子计算机要破解基于RSA的密码，还有很长的路要走。 RSA-密码学利用算法、代码和密钥来安全地加密私人数据，而不受第三方或黑客等恶意行为者的干扰。此加密方法的一个例子是创建一个新的钱包，生成一个公共地址和私钥。 Sarma强调，破解密码学目前已经远远超出了现有计算能力的掌握范围。Sarma提到了“量子位（qubits）”，它是像电子或光子这样的量子物体，可以增强量子计算机的能力：“当今最先进的量子计算机有几十个解码器（或“noisy”）物理量子位。要建造一台量子计算机，从这些组件中破解RSA密码，将需要数百万甚至数十亿的量子位。” 尽管Sarma对于这是否会在未来威胁密码学持怀疑态度，但他确实指出，真正的量子计算机将“具有今天无法想象的应用”。

【澳大利亚2所大学与科学家推出迄今最高效的量子安全加密算法“LaV”】

【澳大利亚2所大学与科学家推出迄今最高效的量子安全加密算法“LaV”】 来自澳大利亚莫纳什大学和澳大利亚联邦科学与工业研究组织的科学家，创建了迄今最高效的量子安全加密算法“LaV”，该算法使用端-端加密来抵御量子计算机的强大攻击，因此有望加强在线交易、即时消息服务、数据隐私、加密货币和区块链等系统的安全性。相关论文已提交在美国圣巴巴拉举行的第43届国际密码学会议。 快讯/广告 联系 @xingkong888885

图灵奖揭晓：史上首位数学和计算机最高奖“双料王”出现了

图灵奖揭晓：史上首位数学和计算机最高奖“双料王”出现了 加上2021年获得的阿贝尔奖，维格森教授现在一举成为首个同时拿下数学和计算机最高奖的科学家。（阿贝尔奖也被誉为“数学界诺贝尔奖”）。此外，他还是2017年阿里达摩院刚成立时首批“十大祖师”之一。业内人士纷纷赶来表示祝贺，a16z的研发主管表示：除了已有的学术成果外，也是因为他几十年来孜孜不倦的领导力，才带来理论计算机科学界的长青与活力。比如，没有他，可能就不会有西蒙斯计算理论研究所。值得一提的是，他还在5个月前来到清华叉院做客，对当下大语言模型的发展表达了自己的看法。复杂性理论先驱荣获图灵奖作为一名数学家和计算机科学家，维格森最重要的贡献就是增强了人类对计算中随机性和伪随机性作用的理解。具体什么意思？20实际70年代末，计算机科学家们已经发现：随机性和计算难度之间存在显著联系。（这里的计算难度之高指的是那些没有有效算法，即无法在合理的时间内解决的自然问题，它们计算起来比较困难。）通俗一点解释就是：对于许多难题，采用随机性的算法（也称为概率算法）可以远远胜过其确定性方案。例如，在一个被称为“1977证明”的实现中，两位科学家就引入了一种随机算法，可以比当时最好的确定性算法更快地确定一个数字是否为素数。而在20世纪80年代初，维格森与UC伯克利的科学家Richard Karp合作，将随机性的概念与那些被认为计算难度高的问题联系起来，也就是没有已知的确定性算法可以在合理的时间内解决这些问题的问题。尽管不知道如何证明它们很难，维格森和Richard Karp还是发现了一种针对某个难题的随机算法，然后发现：能够将其去随机化，从而有效地揭示了它的确定性算法。大约在同一时间，其他研究人员也发现密码学问题中的计算难度假设能够实现一般的去随机化。这促使维格森思考随机性本身的特质。他和其他人一样，开始质疑随机性在高效问题解决中的必要性以及在什么条件下它可以完全被消除。终于，1994年，他和另一位计算机科学家Noam Nisan阐明了两者之间的联系。他们证明，如果存在任何自然难题，那么每一种有效的随机算法都可以被有效的确定性算法所取代。即我们总是可以消除随机性。更重要的是，他们还发现确定性算法可能使用“伪随机”序列也就是看似随机但实际上并非随机的数据串。换句话总结就是：随机性对于高效计算来说并不是必需的。即使在没有随机性的情况下，我们仍然可以使用有效的算法来解决问题。这一系列研究彻底改变了计算机科学家对随机性的看法，并适用于理论计算机科学的许多领域。今天，ACM就将图灵奖这一重要荣誉颁给了维格森，主要嘉奖的就是他在如上领域的贡献。在普林斯顿高等研究院的采访中，维格森解释自己既是一位数学家也是一位计算机理论科学家，研究的是计算领域的数学基础。我的研究领域是数学的一个子域，但同时，我所研究的主要概念是计算。对于理论计算机科学，他则认为这个学科拥有一个人对学术研究所能期望的所有优点，包含了一系列令人惊叹的深刻且具有重要智力意义的基本问题，而这些问题对人类、科学、生活和技术都至关重要。（看得出老爷子满满的热爱之情了。）而对于本次大奖，维格森则表示：自己很高兴看到ACM再次认可计算基础理论，它确实对计算科学的实践和技术发展做出了巨大贡献。大学被劝学计算机“好找工作”维格森于1956年在以色列出生，是一位护士和一名电气工程师的儿子。他的父亲喜欢拼图，并对数学的基本概念非常感兴趣，然后又经常跟孩子们分享他的想法。维格森这样描述父亲对他的潜移默化的影响：就是他让我感染了这种病毒。不过等他要在当地海法大学上学时，本想主修数学的他，却被他的父母劝导说：选择计算机吧，计算机好找工作！结果他发现这个领域有很多数学问题没有解决，于是开始吭哧吭哧解决了起来。维格森毕业于以色列理工学院和美国普林斯顿大学，1983 年凭借论文《组合复杂性的研究》获得博士学位。他早期的一项开创性工作，就是证明了一个看似矛盾的问题：能不能在不展示证明过程的情况下，让别人相信一个数学论断已经被证明了。是不是想起隐私计算领域姚期智提出的百万富翁问题内味了。那个问题就是两个百万富翁，他们想证明谁更富有，但两个人都不透露他们拥有多少财富。而原本的这个问题其实是叫做零知识证明，这个概念最早在1985年由三位科学家引入。随后由维格森以及他的合作伙伴Micali和Oded Goldreich进一步阐述了这一想法，并发现了一个意想不到的结果：如果真正安全加密是可能的，那么 NP 中每个问题的解也都可以用零知识证明来证明。换言之，零知识证明可以用于秘密地证明任何有关秘密数据的公开结果。数十年来，他始终活跃在学术岗位上，并且获得诸多赞誉和奖项。1994年，他因在计算复杂性理论方面的工作获得1994年的内万林纳博士毕业后，他在加州大学伯克利分校担任客座助理教授，在IBM担任访问科学家，并在伯克利的数学科学研究所担任研究员。1986年加入希伯来大学担任教员。1994年，他与Omer Reingold和Salil Vadhan一起因在图的 zig-zag 乘积方面的工作而获得了 2009 年哥德尔奖。1999年，他加入普林斯顿高等研究院并工作至今。2013年当选美国国家科学院院士。2018年，他因对计算机科学和数学理论的贡献当选ACM Fellow。第二年，又因为“在随机计算、密码学、电路复杂性、证明复杂性、并行计算以及我们对基本图特性的理解等领域对计算机科学基础做出的根本性和持久性贡献”，他荣获高德纳奖。2021年，维格森与László Lovász共同获得阿贝尔奖。也正因为这样根本性且持久性的贡献，网友们得知他才获图灵奖时感到意外而又惊喜，还以为他早就得了。也有人开始看他曾经写过的书籍了。或许有眼熟的朋友吗？谈大语言模型：最重要还是看它不能做什么而他与姚期智以及中国的缘分还在延续。5个月前，他还曾亲自来到清华叉院做客，带来题为“模仿游戏（Imitation Games）”的特邀报告。由姚期智院士亲自主持讲座，并与他展开对话。据报道，维格森从图灵测试出发，叙述了“模仿学习”理论的沿革及其在密码学、随机性、离散数学、数论等领域的现代应用。他基于凯撒密码、恩尼格玛密码机、选举等案例，引导思考安全性的定义、随机性的应用、隐私和效用的平衡等问题。对于理论计算机研究将如何应对人工智能发展这一问题，维格森表示，尽管包括大语言模型在内的人工智能有很多惊人表现，但最重要的问题是还有什么是AI不能做的。对于给现在正置身于科研的同学们，维格森也给出了自己的建议。他表示，自己曾为解决一个开放性问题用了40年时间，建议同学们要选择自己喜欢的研究领域和话题，并享受在失败中不断学习的过程，这样才能在科研道路上走得长远。参考链接：[1] ... PC版： 手机版：