近日，基础科学终身成就奖得主、图灵奖得主罗伯特·塔扬在2025国际基础科学大会上表示，算法设计应面向实际问题、追求结构简洁。
罗伯特·塔扬。2025国际基础科学大会组委会供图
罗伯特·塔扬强调，理论研究不应仅限于形式推演，而应力求在现实世界中解决实际问题，具备实际效能。虽然他长期从事理论研究，但一直关注算法在工程系统中的应用与表现。
罗伯特·塔扬认为，最常用的算法效率评估方式是关注最坏情况下的运行时间，尽管这种方式忽略了常数因子，但有助于保持分析的普适性与简洁性。部分研究中对复杂性的过度强调可能牺牲了算法的实际可用性。他主张在可行的前提下追求算法设计的“简单性”，即使其证明过程十分复杂。
罗伯特·塔扬认为尤其在并发算法方面，“简单性”更为关键。他指出，当前如大型语言模型训练的大规模并行计算中并发性至关重要，而复杂的并发算法常常难以验证正确性。因此，算法的设计必须尽量清晰明了，避免因复杂性带来不必要的漏洞。
罗伯特·塔扬以空气动力学中的数值模拟为例，引出算法在工程科学中的重要性。从传统风洞实验转向数值计算，需要将连续的Navier-Stokes方程离散化，形成复杂的图结构。而在这种图结构上进行高效计算，依赖于图划分、局部计算和高效子结构组织等算法技术。他与变异测试的创始人Dick Lipton合作提出的“平面图分离定理”正是理论成果在实际计算中的典型应用。
罗伯特·塔扬指出，计算机科学作为一个年轻学科，在过去几十年中提出了许多优美而高效的算法和数据结构。但由于早期问题较为“简洁明了”且丰富，研究者往往满足于“可接受”的首个解决方案。在他看来，随着计算资源的指数级增加和多核架构的普及，未来算法研究应系统性地探索更广阔的设计空间，不应轻易止步于现有结果。
谈及科研方法，罗伯特·塔扬鼓励研究者在面对问题时要双向思考，既要尝试构造证明，也要积极寻找反例，理解问题本质。他特别强调提出好问题的重要性，“正确的问题比解决问题本身更具价值”。他寄语年轻学者，保持怀疑精神，审慎阅读文献，独立验证已有结果。
面对“计算机科学究竟是什么”这一问题，罗伯特·塔扬认为，计算机科学兼具科学性、数学性和工程性，不应拘泥于某一单一定义。他引用现代计算机科学鼻祖高德纳及其学生、合作者罗伯特·赛哲维克的观点，即将编程视为一种艺术，同时也是一种基于严谨推理与实证方法的科学实践。
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