曼纽尔·布卢姆（Manuel Blum），密码系统和程序检验先驱，计算复杂性理论的主要奠基人之一，第三十届（1995年）图灵奖得主。Blum是卡内基梅隆大学计算机科学教授，也是世界上理论计算机学大师。他被选举成为美国国家科学院（National Academy of Sciences）的成员，这对于任何一位美国的科学家或是工程师来说都是最高的荣誉。
Manuel Blum生平简介
曼纽尔·布卢姆（Manuel Blum），1938年4月26日生于委内瑞拉首都加拉加斯。Blum是计算的复杂性理论的奠基人之一，该理论可以应用于密码术及程序校验。
1995年，Blum在美国伯克利的加州大学的事业非常辉煌，并于同年在那里以奠定了计算复杂性理论的基础和在密码术及程序校验方面的贡献而获得计算机领域中的最高奖项：图灵奖。 1999年，Blum来到卡内基梅隆大学做客座教授。2001年秋天，他正式获得了卡内基梅隆的教授职位。从他早期关于计算的内在局限性的研究开始，Blum的工作就围绕着一个统一的主题展开，那就是发现在一个所有计算资源全是有限的世界里生存的实际结果。他指出，由于所有的计算的设备资源有限，安全的商业交易和假的随机数发生都是可能的。
Blum研究兴趣包括计算机、物理、逻辑、复杂性理论、算法、保密协议和机器学习等等。而他在计算机科学方面的兴趣则尤为突出，因此，他在Warren S. McCulloch和Walter Pitts的神经生理学实验室工作了几年，在 Marvin Minsky.的领导下研究人工智能。空余时间，Blum经常思考什么是知觉，我们的电脑和机器人能有知觉吗？他们能像人一样进行思考吗？
 |
| 曼纽尔·布卢姆 |
Blum解决这些问题的途径是通过CAPTCHA项目，即“全自动区分计算机和人类的图灵测试（Completely Automated Public Turing Test）”。一个CAPTCHA是任何一个能区分计算机和人类的程序。这些程序能够进行人类可以轻松就过关而计算机却不能的测试。这几乎是一个荒谬的要求，因为这意味着CAPTCHA必须能生成并评价人类能很容易通过但计算机却通不过的测试。何况一个人类能通过而计算机不能的测试真的存在吗？Blum认为，总有一天计算机能通过所有人类能通过的测试，但是在那一天到来之前，CAPTCHA是可以存在的。而且这些测试有着确定的效用，例如该测试被Yahoo用于确保在网站上登陆获取email帐号的是人类而不是机器人。
卡内基梅隆大学校长Jared Cohon说：“ManuelBlum在计算机科学学院做了20年努力，另外，ManuelBlum除了是一位在计算理论方面最具创造性的科学家之一，他还是个鼓舞士气的人，计算机科学领域最伟大的顾问之一。计算机科学学院的院长JamesMorris说道：“Manuel多年以来一直是计算机科学领域中一股具有创造性的力量，他也将继续使我们的智力环境变的更加生动。”他曾经给过至少29名学生建议，在他的鼓励下，这些学生多数走向社会并开创了计算机科学的新领域。
ManuelBlum曾在麻省理工学院学习，1959年和1961年他分别在那里获得了学士学位和硕士学位，并于1964年获得了博士学位。
布卢姆是计算复杂性理论的主要奠基人之一。在此之前，已有5位科学家因为在计算复杂性理论方面的贡献而获此殊荣，他们是：拉宾（1976年）、库克（1982年）、卡普（1985年）、哈特马尼斯和（1993年）。在图灵奖34年的历史上，这是获奖科学家最多的一个分支领域，由此可见计算复杂性作为基础性分支在计算机科学中的突出地位及其重要性。
主要贡献编辑本段回目录
1.计算机复杂性理论
 |
| 曼纽尔·布卢姆 |
1995年度的图灵奖授予加州大学伯克利分校的计算机科学家曼纽尔·布卢姆（ManuelBlum）。计算复杂性的研究始于20世纪50年代末60年代初，当时在美国有两个并行的中心，一个是通用电气公司设立于纽约州斯克内克塔迪（Schenectady）的研究实验室，核心人物是哈特马尼斯（J．Hartmanis）和斯特恩斯（R．Stearns）。1964年11月，他们在普林斯顿举行的第五届开关电路理论和逻辑设计学术年会上发表了论文Computational complexity of recursive sequences（递归序列的计算复杂性），论文中首次使用了“计算复杂性” 这一术语，由此开辟了计算机科学中的一个新领域，并为之奠定了理论基础。他们两人是1993年度图灵奖获得者。另一个中心是麻省理工学院MIT，在那里，布卢姆与前述两人互相独立地进行着相关问题的研究，并完成了他的博士论文：Amachice independent theory of the complexity of recursive functions(与机器无关的递归函数复杂性的理论)，该论文的详细摘要1967年发表于J．ACM14（2），322～336页。
实际上，布卢姆是受以色列学者拉宾（M.O.Rabin）的启发而开始这方面的研究的。拉宾是希伯莱大学的教授，是研究计算复杂性问题的先驱，并在1976年荣获图灵奖。拉宾在1959－1960年间就发表过一些关于计算复杂性方面的论文和丘吉，可惜流传的面较小，影响不大。但MIT“ 慧眼识英雄”，邀请拉宾前来讲学。布卢姆当时正苦于没有适当的课题作博士论文，听了拉宾的讲座极感兴趣，当即决定沿此方向进行研究，其结果就是完成了上述博士论文。布卢姆的论文不但提出了有关计算复杂性的一些分理，而且在对复杂性类的归纳上也比其他学者有更高的抽象度。因此学术界公认，布、哈、斯三人是计算复杂性理论的主要奠基人。
2.密码系统和程序检验
布卢姆除了在计算复杂性理论方面作出了开创性贡献以外，还致力于将这一理论应用于对计算机系统的安全性和通信的安全性有十分重要意义的“密码学”以及在“软件工程”中十分重要而又十分困难的程序正确性验证方面，并且取得了令人瞩目的成就。1989年5月，他和同事SampathKannan在西雅图召开的21届ACM计算理论专题研讨会上所提交的一篇论文中，首次提出了ProChecker的概念，并综合利用密码学、概率算法和程序测试、概率交互证明等手段解决程序正确性验证这一难题，把这一领域的研究推进了一大步。有兴趣的读者可参阅他们发表在J．ACM1995年1月号上的论文DesigningProgramsthatCheckTheirWork。大家知道，Intel公司在推出其著名的奔腾微处理器Pentium。以后不久，被人发现该处理器的除法运算存在一个细微问题，从而引起了一场轩然大波。布卢姆和他的学生瓦塞曼（H．Wasserman）仔细地研究和分析了这个问题，提出了解决方案和应吸取的教训。他们的有关论文 Reflections on the Pentium Division Bug刊载于IEEE Trans.on Computer，1996年4月。在软件可靠性方面，布卢姆1997年发表的“具有运行期结果校验的软件的可靠性”（Software liability with run－time result- checking,J．ACM，1997年11月，826-849页）一文也很值得重视。家庭生活 |
| 布卢姆一家 |
他和他的妻子——著名的计算机教授LenoreBlum与卡内基梅隆有着不解之缘，20世纪五十年代末期，Lenore就在当时的卡内基科技学院上大学念建筑学。后来，1991年，他们的儿子Avrim成为了那里计算机科学学科的副教授，也因此一家人都走进了卡内基梅隆大学。
因此，Blum夫妇被誉为计算机领域的“居里夫妇”，Blum 一家也是卡内基梅隆大学的计算机世家。Blum说，“能加入这个国家最好的计算机科学系的机会是一个‘结合物’：JimMorris的盛情邀请，加上能和 Avrim以及他的家庭团聚，包括我们的第三代——Alex和Aaron，是所有这些因素把我们带到了匹兹堡。”
到2005年秋天为止，为了从国家科学基金会（NSF）赢得价值560万美元的信息技术研究（ITR）的承认，Blum全家把他们在计算机科学理论方面的专门技术与几个理论工作组的同事们共享，其中包括 GuyBlelloch,DanielSleator和副教授RamamoorthiRavi。该项基金是为了帮助支持算法的自适应、分解与集成中心，能够使其受这560万美元资助的“阿拉丁（Aladdin）计划”更广为人知。
其目标是把运算法则以一个更及时的方式送到那些潜在的用户手中。 Blum 是美国国家科学院所选出的，认为在该年独创研究方面做出了卓越、持续成就的72名新成员之一，他在国家科学院的这一当选，使卡内基梅隆大学的成员数量增加到了7名，其他几位分别是JohnR.Anderson,StephenFienberg和 JamesMcClelland,DanaScott,RobertGriffiths以及LincolnWolfenstein。
其它活动 |
| 曼纽尔·布卢姆精彩演讲 |
2002年10月18日，由微软亚洲研究院和国家自然科学基金委员会联合举办的第四届“二十一世纪的计算”大型国际学术研讨会在北大百年纪念堂举行，本次会议主题为“高信度计算”。ManuelBlum博士做了关于“慵懒的密码学专家们是如何做人工智能的”精彩演讲。
主要内容与他们二人正在进行的CAPTCHA项目有关。CAPTCHA是“全自动计算区分人与计算机系统”的缩写。CAPTCHA这个项目的目的是区分计算机和人类，可以把它看成是一个卫兵，它站在门口，如果要是一个人的话，那就请进，要是电脑的话，那就对不起了，别想进来。这里边有一点自相矛盾的地方，这个程序能够进行这种测试，自己却通不过这个测试。
“图灵奖”获得者Manuel Blum编辑本段回目录
“计算机已成为我们家庭的事业”——当代著名的计算机专家Lenore Blum这样说——这位可敬的女士是卡内基-梅隆大学的计算机科学杰出成就教授和美国国家科学基金(NSF)ALADDIN(算法的自适应、分解与集成)中心的主任，也是计算复杂性的奠基人、理论计算机学大师Manuel Blum的夫人。
把Blum夫妇从加州大学伯克利分校“挖”过来，这是卡内基-梅隆大学计算机系的巨大 收获——卡内基-梅隆大学计算机系向来以应用计算机科学(机器人，语言翻译，程序语言)闻名于世，而Blum夫妇的加盟则大大加强了其在理论计算机方面的威望，一个很小的事例可以看出Blum夫妇的影响力：2001年，在美国国家科学基金1.56亿美元IT研究拨款中，卡内基-梅隆大学得到了2400万美元——而在卡内基-梅隆大学的总共14个受资助项目中，最大的一个是得到550万美元的“阿拉丁项目”。Blum一家三口(Manuel Blum与Lenore Blum的儿子麻省理工学院博士Avrim Blum也在此和父母并肩战斗)均是此项目的研究人员。对理论研究项目来说，550万美元捐赠是个天文数字。Blum一家在学术界的崇高地位由此可见一斑。
Manuel Blum夫妇Manuel Blum的研究兴趣包括计算机、物理、逻辑、复杂性理论、算法、保密协议和机器学习等等。他目前的研究兴趣包括CAPTCHA和HUMANAUT项目。
CAPTCHA是Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart (全自动区分计算机和人类的图灵测试)的简称。一个CAPTCHA是任何一个能区分计算机和人类的程序。这种程序必须能生成并评价人类能很容易通过但计算机却通不过的测试。这个要求本身就是悖论，因为这意味着一个CAPTCHA必须能生成一个它自己不能通过的测试。
究竟是否存在一个人类能通过但计算机不能通过的测试？Manuel相信总有一天计算机能通过所有人类能通过的测试。然而，在那天来到之前，CAPTCHA仍然会存在，而且这些测试肯定有其实际用途。
1995年，美国计算机学会(ACM)把该年度的图灵奖颁给了Manuel Blum，理由是“Manuel奠定了计算复杂性理论的基础和在密码术及程序校验方面的贡献”——当时Blum夫妇仍在加州大学伯克里分校任教。
从1968年开始，Blum夫妇一直在伯克里从事计算机学术研究，Manuel在那里发明了Blum定律，Lenore则在排斥任用女科学家的伯克里做到了数学研究所的副主任——那么，这对夫妇何以会放弃熟悉的环境，回到匹兹堡，接受卡内基-梅隆大学的邀请呢？一方面是因为Lenore曾在卡内基技术学院师从计算机学先驱Alan Perlis教授，夫妇俩一致认为卡内基-梅隆大学是一个特别的地方——而且他们的儿子Avrim也在此任职；另一方面则与他们1996年的香港之旅密切相关：那年，Lenore来到香港与同事合著学术著作并在香港大学当访问教授。Manuel一同前来，还学到了一口流利的广东话。
香港之旅改变了一切。“我们发现了伯克利以外的生活，这使我们眼界大开”，Lenore说——他们决定离开伯克里，转投卡内基-梅隆大学。这使他们可以置身于计算机的前沿学院，可以与儿孙团聚。更重要的，对于Lenore来说，这还意味着一个机会，她有机会帮助更多的妇女加入计算机和数学领域研究中来。
多年来，Lenore一直致力于争取妇女在数学界的地位，她是美国先进科学协会(American Association for the Advancement of Science, AAAS)会员，美国数学会前副主席，和妇女数学协会的前任主席。“妇女学计算机的比例在过去十年中在急剧下降”，Lenore说，但在卡内基梅隆大学，由于学校的努力，妇女在计算机系学生中的比例由1995的7%提高到了2001年的近40%。
同事们认为，Lenore精力充沛，会成为Blum一家中最著名的一位。但Manuel和Lenore并不这么认为。“将来，我们仅仅会被记住是Avrim的父母。”
2002年10月，由微软亚洲研究院发起的“21世纪的计算”研讨会将在中国北京和广州隆重开幕。据悉，此次盛会上将邀请到当今世界计算机科学领域顶尖专家的莅临，而Blum夫妇也将亲赴盛会并作学术报告。有机会一睹当代“居里夫妇”的大师风范，对于北京及粤港计算机学界和广大科技爱好者来说，这不啻为一件幸事。
得知自己有机会来北京和广州参加此次“二十一世纪的计算”学术研讨会，Blum夫妇高兴异常。除了可以借此机会为中美学术交流做些事，夫妇俩也打算去攀登中国的万里长城。
Manuel Blum博士幽默的演讲引来笑声 编辑本段回目录
2002年10月18日，由微软亚洲研究院和国家自然科学基金委员会联合举办的第四届“二十一世纪的计算”大型国际学术研讨会在北大百年纪念堂举行。这是中国有史以来最盛大的学术会议，本次会议主题为“高信度计算”。图为Manuel Blum博士幽默的演讲引来笑声，下面是其“慵懒的密码学专家们是如何做人工智能的”演讲的全文：
我很执着，所以我们也许是朋友，我不会说普通话，所以我不能说普通话。
今天我想介绍一下CAPTCHA项目。很重要的一个原因就是路易斯，他是我一个研究生，非常聪明，他是来自维格.马拉非常出色的学生。
Manuel Blum夫妇在做准备这段时间，我可以向你们介绍一下CAPTCHA全自动计算区分人与计算机系统，也就是图灵测试，就是抓住你了，CAPTCHA从英语说法来的，抓住你了，CAPTCHA这个项目主要是区分计算机和人类，它的有关一个程序告诉什么是计算机，什么是人，而且是全自动的，可以把它看成是一个卫兵，它站在门口，如果要是一个人的话，那就是请进，要是电脑的话，那就对不起了，别想进来，因此，我们想搞这么一个程序，它可以允许人进来，但是把电脑排除在外。这里边有一点自相矛盾的地方。很奇怪的这么一点，因为电脑必须要决定一个人它是人还是电脑呢？我们必须要搞这么一个程序，它能够进行这种测试，还要给它评级评分，给测试，给表现人评分，可是这个方案却通不过这个测试，多亏我多年在大学任教，所以我知道考试有多难，我知道当学生考试很难，去考学生很容易。所以它是有可能编这么一个程序的，它可以去把人和计算机区别开来，可是这个程序却自己通不过这种测试，这是可能的，而且编制这么一个CAPTCHA也是可能的，解决比较难的问题，姚教授刚才提到量子加密的问题，根据分解的问题，分解大数是一个非常困难的复杂的问题，我们CAPTCHA也想在比较复杂的问题上进行程序编码，我们面临的复杂问题就是人工智能，简称AI。我们想根据以下来见证CAPTCHA，如果方案程序为一个电脑编制这样一个程序，使他们通过CAPTCHA程序的话，这样这个电脑就解决人工智能的问题了。我们现在尤其一些黑客经常编写程序，他们想电脑通过卫兵，我们希望黑客和我们一起来解决所涉及到的人工智能的问题，今天我要讲的题目是50%布朗要讲的，另外一半是我学生要讲的，这些是他们做的研究，CAPTCHA的程序，我只是介绍几种可能性，CAPTCHA可能的运行方式，它有一个一千字的词汇表，这一千字的词汇表就是包括英语一千个字眼，我挑选额一千个字眼，因为五岁的孙子可以认识这一千个字，对我来说五岁的孙子能够通过CAPTCHA程序是很重要的一件事，因此识别从5岁一直到80到85岁的人，因为我的妈妈是84岁，因为我们的妈妈也能够通过CAPTCHA。它们工作的道理从一千个词汇量挑出七个字，随意的挑选，一旦挑出来之后，对这些字做了修改，把这些字打乱了图形，一旦有打乱了图形之后，你会看到测试是怎么进行的，现在测试就是你看到这样一个很混乱的图形，看一看你是不是能够把混乱的图形变回到最初的那七个字，这里可以看到这是打乱的图形，这里面有七个字，包括图形里，所以看到这里有一个门槛，你可以把它定为七个字，你可以改变这个门槛，我们从字典挑出七个字，把七个字打乱了，变成这样一个图形。孩子们是很敏锐的，你知道吗，非常小的孩子，眼光非常敏锐的，不同图形的字，有的在树上，各种鸟的动作，他们观察力非常敏锐，比如说你可以把字放在瓶子里，孩子都能识别出来，这是很令人惊奇的事。所以我们现在的识别设备却做不到这一点，他对混杂的图形他可以识别出来，这是很难的，这是人工智能的问题，如果有一个黑客，能够编写一个程序，能够识别出这个字的话，那就更好了，这比CAPTCHA更要好，我们有一个更好字的识别系统，这样我们就可以阅读美国国会的图书馆里的图书了。
这就是我们的测试，我还想谈一谈它的用途。
你记得刚才向我们讲述了交谈间谈话间的问题，怎样把蠕虫赶出交谈间，另外他还想一个办法，把我们的垃圾邮件从电子邮件清除出去，完全把这些赶出去，或者完全阻止他们，但是完全可以打消他们的速度，因此许多用途用于电子邮件，可以用于浏览和采购，这是又一个用途，这是很可怕的一个用途。美国有投票站了，在美国最好的销售电脑的研究生院是哪里，康耐尔大学肯定是康耐尔大学，各个学校的学生投自己的票，卡奈基梅隆突然找了，你知道为什么吗？有一个蠕虫，投票，我们要人去投票，让蠕虫去做吧，他做得更好，他的票很多，几千人，麻省理工学院又比他多了几票，麻省理工学院比我们多了一票，不管IMT总是比我们多几票，这都是蠕虫搞的。因此，确定之一票是人，而不是蠕虫，如果把蠕虫排除出去我们就可以知道，我们确保每一个投票的人首先要通过卫兵，什么是CAPTCHA呢，CAPTCHA是一个程序，可以区别用户是计算机还是人，我们现在把计算机和人区别开来，电脑想把人和计算机区别来，因此CAPTCHA可以做这样的测试，大多数可以通过这个测试，但是现在目前的电脑通不过这个测试。而且我想计算机绝对不可能比我们人类所有的事情都比我们做得好，这就是我们对计算机的总结，实际上它有点像这种系统，是自动化，是一种程序，而且是公开的程序，我们把它所有的程序共同上我们的网站来看一看我们的CAPTCHA是怎么工作的，完完全全是变化的，图灵测试通过一种测试把人和计算机区分开来，而且我们大家应该记住，是如何上网站，因为它P拼写稍微有点怪。P是原代码，说明我们的原代码应该是公开的。为什么要把它公开呢？下面有一些原因。首先把它公开以后，把CAPTCHA设计师能够加以关注，当你通过测试的时候，你可以看一看某些单词是单词的程序，有欺诈倾向的人民才能够看一看CAPTCHA程序是怎么样工作的，因此最好的办法是把它公开，所以我们所有的数据都是公开的。还有其它的原因。
我们希望我们CAPTCHA能有所突破，黑客能找到新的办法，把打乱顺序的单词能够重新加以整理，的确这个想法是很好的，而且我想要创造出比CAPTCHA更好的系统是更好的，而且我想一旦让黑客对我们攻击，这是更好的，一旦把CAPTCHA公开的话，公开CAPTCHA公开原理，我们进行公开人工智能的挑战，我们说这是一个程序，你是不是能够写一个更好的程序，能够超越我们的程序，我想这是对人工智能学界是公开的挑战。
我再举另外一个例子。这是一个很有意思的例子，这些图画是什么呢？大象，这是单一的大象还是一群大象，我想我们这个程序工作可以找到50万张照片，可以随机选择，可以随机选择基本的单词，叫做数学的名词，它可以从视觉中随机选择，然后看一看这个单词的图形，然后把六个图形能够随机选择出来，然后把它放到屏幕上去。下一次我想我在打大象这个单词的时候，它的景象可能不太一样了，的确这里边有一个问题，这个问题是一个相当根本的问题，实际上很好的可以在网上做这些图形，而且可以看到这个单词所有的共性，你可以发现它只是一个大象，那么我想更重要的一点，他们可以把这个东西进行重新的组合，比如说颜色的组合，比如红色的大象，你应该做一些歪曲和程序的打乱，大家都知道，人类对有歪曲性、打乱顺序图象有很好的识别能力。但是十分重要的一个，我们挑战的领域，也就是我们在网上……我们有一个图象，然后把他们找到，我们也希望CAPTCHA能做到这点，通过一个图象能够在网上找到。为什么要超越CAPTCHA呢？实际上它是超级的程序员，而且对编码系统完全的了解，而且是对原代码有所了解。我想大家都知道，刚才我谈到了它应该是超级的黑客，而且它完全可以上网，而且它有很多的自由时间，而且有一个超级的电脑帮助它，对CAPTCHA来说它很难设计所设计的程序。对CAPTCHA很难一个程序来通过它的测试，如果能超越CAPTCHA就解决很难人工智能的问题。因此我把人工智能的难题的任务交给了CAPTCHA，任何通过CAPTCHA生成程序的测试，它可以说超越了CAPTCHA，而且解决人工智能这方面的难题。
这就是我的学生路易斯的一个想法，可以从人类中挑选一些相关的循环，黑客通过CAPTCHA测试的时候，把CAPTCHA比作成一个人，比如说电脑，出现什么问题就可以把它交给人来解决，他的想法从人类获得一些循环。比如说人民在电脑上玩游戏，玩游戏他可能会很高兴解决测试的问题，以便继续玩他的游戏，我们希望让人类来帮助电脑解决问题。
大家知道不知道HOTORNOT.COM，这是卡奈基大学学生们他们往往上这个网站，而且他们照什么照片可以直接搁在网上，这些照片只是一种游戏，这绝对是不可抵御的诱惑，这些学生要求你们提供这方面的照片，而且做分类和分级，而且他们也通过这些照片解决CAPTCHA的问题。
从人类收取的信息，可以说是恶意的，但是却是相当智慧的，希望它能够超越CAPTCHA，如果大家想看我们的信息可以上WWW.CAPTCHA.COM，这个网站，大家可以看到很多新的消息。
我们希望把CAPTCHA作为一个挑战给学界。Manuel和他的研究生Gary Miller接受这个挑战，他说他们会努力工作，这个图里跟刚才图要稍微简单一点，他们分六个时间把图利难题解决了，所以说它是很少的几个例子可以工作，但是还不是特别完美，大家可以看到其它几个单词，FRONT做成但是FRONT读成FREE，他们向我展示这个图片，他们的工作如何工作的，而且他的程序图例83%的用途，可以说他们的最好的光学单词识别系统现在来讲只能解决10%问题。我们向大家举一个例子，他们向未来的学习挑战，而且现在我们的技术要好得多，这是上个星期刚刚取得的成果。
我向大家公开说的，我们像一个系统，如何把人类和电脑分开来，电脑编程员如何能够像AI学界提出挑战，这是我们提出的难题。
计算机领域的居里夫妇--卡内基梅隆大学Bl编辑本段回目录
Manuel Blum，1938年4月26日生于委内瑞拉首都加拉加斯。Blum是卡内基梅隆大学计算机
科学教授，也是世界上理论计算机学大师。他被选举成为美国国家科学院（National
Academy of Sciences）的成员，这对于任何一位美国的科学家或是工程师来说都是最高
的荣誉。
Blum是计算的复杂性理论的奠基人之一，该理论可以应用于密码术及程序校验。1995年，
Blum在美国伯克利的加州大学的事业非常辉煌，并于同年在那里以奠定了计算复杂性理论
的基础和在密码术及程序校验方面的贡献而获得计算机领域中的最高奖项：图灵奖。
1999年，Blum来到卡内基梅隆大学做客座教授。2001年秋天，他正式获得了卡内基梅隆的
教授职位。从他早期关于计算的内在局限性的研究开始，Blum的工作就围绕着一个统一的
主题展开，那就是发现在一个所有计算资源全是有限的世界里生存的实际结果。他指出，
由于所有的计算的设备资源有限，安全的商业交易和假的随机数发生都是可能的。
Blum研究兴趣包括计算机、物理、逻辑、复杂性理论、算法、保密协议和机器学习等等。
而他在计算机科学方面的兴趣则尤为突出，因此，他在Warren S. McCulloch和Walter
Pitts的神经生理学实验室工作了几年，在Marvin Minsky.的领导下研究人工智能。空余
时间，Blum经常思考什么是知觉，我们的电脑和机器人能有知觉吗？他们能像我们一样感
知到疼痛吗？他们也需要睡觉和做梦吗？这些问题都是难以捉摸的，但是他认为是时候该
来解决他们了。
Blum解决这些问题的途径是通过CAPTCHA项目，即“全自动区分计算机和人类的图灵测试
（Completely Automated Public Turing Test）”。一个CAPTCHA是任何一个能区分计算
机和人类的程序。这些程序能够进行人类可以轻松就过关而计算机却不能的测试。这几乎
是一个荒谬的要求，因为这意味着CAPTCHA必须能生成并评价人类能很容易通过但计算机
却通不过的测试。何况一个人类能通过而计算机不能的测试真的存在吗？Ｂlum认为，总
有一天计算机能通过所有人类能通过的测试，但是在那一天到来之前，CAPTCHA是可以存
在的。而且这些测试有着确定的效用，例如该测试被Yahoo用于确保在网站上登陆获取ema
il帐号的是人类而不是机器人。
卡内基梅隆大学校长Jared Cohon说：“Manuel Blum在计算机科学学院做了20年努力，另
外，Manuel Blum除了是一位在计算理论方面最具创造性的科学家之一，他还是个鼓舞士
气的人，计算机科学领域最伟大的顾问之一。 计算机科学学院的院长James Morris说道
：“Manuel多年以来一直是计算机科学领域中一股具有创造性的力量，他也将继续使我们
的智力环境变的更加生动。”他曾经给过至少29名学生建议，在他的鼓励下，这些学生多
数走向社会并开创了计算机科学的新领域。
Manuel Blum曾在麻省理工学院学习，1959年和1961年他分别在那里获得了学士学位和硕
士学位，并于1964年获得了博士学位。
他和他的妻子——著名的计算机教授Lenore Blum与卡内基梅隆有着不解之缘，20世纪五
十年代末期，Lenore就在当时的卡内基科技学院上大学，念建筑学。后来，1991年，他们
的儿子Avrim成为了那里计算机科学学科的副教授，也因此一家人都走进了卡内基梅隆大
学。因此，Blum夫妇被誉为计算机领域的“居里夫妇”，Blum一家也是卡内基梅隆大学的
计算机世家。Blum说，“能加入这个国家最好的计算机科学系的机会是一个‘结合物’：
Jim Morris的盛情邀请，加上能和Avrim以及他的家庭团聚，包括我们的第三代——Alex
和Aaron，是所有这些因素把我们带到了匹兹堡。”
到去年秋天为止，为了从国家科学基金会（NSF）赢得价值560万美元的信息技术研究（IT
R）的承认，Blum全家把他们在计算机科学理论方面的专门技术与几个理论工作组的同事
们共享，其中包括Guy Blelloch, Daniel Sleator和副教授 Ramamoorthi Ravi。该项基
金是为了帮助支持算法的自适应、分解与集成（ALgorithm ADaption, DIssemination
and Integration）中心，能够使其受这560万美元资助的“阿拉丁（Aladdin）计划”更
广为人知。其目标是把运算法则以一个更及时的方式送到那些潜在的用户手中。
Blum是美国国家科学院所选出的，认为在该年独创研究方面做出了卓越、持续成就的72名
新成员之一，他在国家科学院的这一当选，使卡内基梅隆大学的成员数量增加到了7名，
其他几位分别是John R. Anderson, Stephen Fienberg, James McClelland, Dana
Scott, Robert Griffiths 以及Lincoln Wolfenstein。
美国国家科学院，成立于1863年，给政府提供有关遍及于政策决定中的科学问题的建议。
卡内基梅隆大学Lenore Blum教授小传
Lenore Blum，年仅十六岁时就在委内瑞拉首都加拉加斯念完了高中，接着考入了匹兹堡
卡内基大学的建筑系。在她大二那年，把主修专业改为了数学（她真正的爱好所在），并
且另外选修了雕塑和设计。 大三时，因为觉得当时所学的数学课程还不具足够的挑战性
，Blum又在波士顿的女子学院Simmons注册入学。1960年，在计算机学先驱Alan Perlis的
鼓励下，Blum加入了他的技术学院。他们用TASS（Perlis的汇编语言）编写程序，在IBM6
50（在GSIA的地下室里）上通宵运行。然而，Perlis的汇编语言经常存在一些学生们所不
知但又未能解决的问题。1961年，Blum去了马萨诸塞州的剑桥，完全沉浸于数学上的研究
。 1968年，Blum当上了麻省理工学院的数学博导（那是值得纪念的一年，因为普林斯顿
大学在那一年第一次允许女性参与他们的研究项目）。之后，她以数学博士后和讲师的身
份去了UC Berkeley 。1973年，她又成为Mills College教员中的一份子，第二年，Blum
在那里创建了数学与计算机科学系，并做了十三年的领军人物。1979年，Blum获得了Mill
s的第一个Letts-Villard教授职位。
1983年，Blum获得了美国国家科学基金会（NSF）事业进步奖，这使得她能够与Mike
Shub一起从事长时间的科学协作。接下来的两年里，她在纽约CUNY研究生中心做客座教授
，1987年，又再次回到纽约，在IBM TJ Watson研究中心做客座科学家。
1988年，Blum加入了在加利福尼亚州的伯克利新成立的理论组织：国际制式计算机科学研
究院（ICSI）。1992至1996年间，她还在一向排斥任用女科学家的伯克利的数学科学研究
院做到了副主任。
1996年至1998年，Blum在香港大学的数学与计算机科学系担任了两年客座教授，期间在那
里经历了香港回归这一重要的历史事件。她的学术著作：《 计算复杂性理论和计算方法
（Complexity and Real
Computation）》也在那里完成，共同完成这本著作的还有Felipe Cucker, Mike Shub和
Steve Smale，此外，香港大学数学系的一些在校大学生也参与了该书的修订过程。
1999年秋，Blum由伯克利转投卡内基-梅隆大学，加入了那里计算机科学系的教师队伍，
成为那里的计算机科学杰出成就教授。更令她和她的丈夫高兴的是，他们可以和他们的儿
子Avrim在那里并肩战斗。后来，Lenore Blum和Guy Blelloch一同担任美国国家科学基金
（NSF）ALADDIN（算法的自适应、分解与集成）中心的主任，算法的自适应、分解与集成
最根本的目标是改善把强大的运算法则合并为应用域的过程。
Lenore
Blum的研究工作，从早期的模型论和其他领域（逻辑学和代数学）到她现在与Shub和Smal
e开发的在真实数字计算和计算复杂性理论（数学及计算机科学），都是关注于合并那些
表面上看起来毫不相干的领域。她把这些研究内容写入了博士论文中，并因此获得了奖学
金。她的另外一个想法则写进了她和她的丈夫Manuel共同完成的一篇论文里，该计划的大
概内容是设计一种可以根据例子学习的计算机，就像个小孩子似的。1990年，她在于京都
举办的国际数学家大会上做了有关后者研究的报告。在美国、欧洲、中国、东南亚、前苏
联、拉丁美洲以及非洲，Blum都曾被先后邀请在国际会议上做报告。
多年来，Lenore Blum一直致力于争取妇女在数学界的地位，并因其帮助更多的妇女加入
计算机和数学领域研究中来的工作而知名。她先后帮助成立了妇女数学联合会（1975至19
78年间任其主席）、数学/科学 网（当时，那是"女孩们的数学"，是为能使女孩们在课下
解决问题、提高在逻辑学和数学方面的兴趣而设计的。现在，它的来自对其感兴趣的科学
家和教育家的信息已经以讨论会和讲座的形式在全国范围内传播开来。）以及专为高中女
生的"扩展你的地平线"（1975至1981年间任其联合董事），还在面向大学女生的Mills
Summer数学研究院做co-PI。在卡内基梅隆大学，Blum在Women@SCS上做指导老师，还是校
长多样性咨询委员会的成员。 除此以外，Blum还致力于提高公众对数学的理解和认识。
为了美国科学发展协会（AAAS）在华盛顿召开的Y2K会议，Blum组织了为期一天的关于"数
学的合理效力（第一部分：好莱巫、工业、日常生活中的数学；第二部分：计算复杂性理
论和计算方法（以21世纪为例））"的座谈会。
在Blum的职业生涯中，她一直都是其专业学会中活跃的一分子，在理事会工作，1990年至
1992年还任美国数学学会的副主席。1991年夏天，Blum代表美国数学学会出席了在肯尼亚
首都内罗毕召开的泛非数学家大会，之后，她便做起在美国和非洲的数学团体间建立沟通
桥梁的工作，1998~1999年，她担任美国科学发展协会数学部的主席。
除了以上提到的这些，Blum的职业生涯中还有一个闪光点，即在1989年至1991年担任了《
代数与算法杂志（International Journal of Algebra and Computation）》的第一位女
编辑。
Blum自1979年起，即被选举为美国科学发展协会的成员，到1999年六月，在Mills
College数学与计算机科学系成立25周年的纪念大会上，Blum被授予名誉法学博士学位。
图灵奖得主Lenore Blum女士在讲演中 编辑本段回目录
2002年10月18日，由微软亚洲研究院和国家自然科学基金委员会联合举办的第四届“二十一世纪的计算”大型国际学术研讨会在北大百年纪念堂举行。这是中国有史以来最盛大的学术会议，本次会议主题为“高信度计算”。图为图灵奖得主Lenore Blum女士的主题讲演“慵懒的密码学专家们是如何做人工智能的”。下面是演讲全文：
非常感谢，我不知道他在说了一些，大家都笑作一团，我知道他介绍了我的家庭，包
括我的孩子，但是我还没有曾孙辈的孩子，我要感谢组织者，请我到中国来，尤其是能够来到北京，能够见到各位。我想告诉各位，在79年第一次到中国来的时候，我当时想，也许那个时候你们还年纪非常小，但是我今天看到你们，可能那个时候还是孩子，甚至还没有出生，所以1979年是很有意思的一年，当时大学重新开始招生了，好像是在79年，之后我们在97年又来到了北京，那一年也非常有意思，因为正好是在97年，香港从英国移交到了中国手中，接着是2002年，我想也是很有意思的一年。
所以，我们今天话题就是高可信度的计算技术，以及包括硬件软件的透明度的问题。计算机的科学历史表明，要想防止硬件软件或者其它方面出现问题，最好实现的方式就是保持这个体系的公开、透明度。我们在这里要表示这尤其涉及到有关隐私安全和加密这三个问题。我们都是要进一步地促进透明度的提高，大家也知道，姚博士前面也介绍了，有关公共密钥的加密就很好地显示了过去我们在推进公开和透明度技术方面所取得的成功，我们在今天我想说的就是，给大家再进一步介绍一下公开而不是封闭的，私有技术的发展所取得的一些成就的范例，介绍一下在卡奈基梅隆大学所取得的进展，包括在北京卡奈基大学也有一些合作。我想向大家介绍一下阿拉丁中心。实际上阿拉丁听上去没有什么技术性，实际上技术性很强，主要是指有关的自制应和分散的一体化的系统，它是美国自然基金所赞助的一个项目，我们这个中心主要是促进技术的转让，当然我们也进行数学理论研究，通常这方面会有一些实质，我们要出版一些文章，要做一些工作，也许在五年二十年以后才能运用有关的技术，我们希望加快这一进程，使得技术更快地发展，现实中的问题如何应该研究的理论。我们都是理论的研究者，所以我们要在很多不同的领域进行研究，包括生物学的领域，咱们看看二十一世纪所要研究的问题，包括机器、学习、计算机的安全，这只是举一些例子，包括数据库、物理等。包括网络检索等等，我们研究设计所有这些领域，这是我们的网站，也就是通过查WWW.阿拉丁的网址就可以查我们的情况，这是我们的几个主任之一。我们希望能有这样一个所谓的仓储的堆建，我不知道在中国是不是有这样的体系，你们是不是有一些各种各样的后勤资源，有各种各样的协调人来联系，我们也希望有这样一个资源库，这样的话我们就可以为整个社区提供资源，所以也应该是开放和透明度的体系。那么现在仅仅是在测试的阶段，它还是非常原形的阶段。
今天我想向大家介绍有关透明度方面三个案例，也是从一些项目当中提取出来的。我想把他们称为针对问题的一些实验。我们把它叫做Probes，有关蘑菇的一个研究。你们可以看这两个人，Guy Blelloch和Gary Miller，他们都是这个项目当中精灵，主要为血液行动建模。我们是在计算机科学以外引入的一个问题，首先就是一个有关的机械设施设备，主要是用来检查人体的身体健康的，大学医疗中心在运用这个设备，像一个小的泵，来控制血液的流量，大家可以看到这个小的图片，它很小，而且很可靠，能耗很低，比其它以前的设备具有更少的伤害性。当然有一个挑战，设计当中碰到的挑战就是我们希望能够克服以前的趋势，就是有可能损害同血细胞，这是一个技术问题，计算科学和它有什么关系呢？我们来看看，第二个问题也是和第一个问题有点类似，也是跟血液病有关的，一些流动不足或者微循环出现问题，比如说糖尿病、癌症、贫血等等。我们有的时候发现血液流动不足，如果我们能帮助解决这个问题，也可以更好。
作为计算机科学家，我们就要能够建立有关的软件和公式，能够来精密测量这方面动态的变化，这样我们就可以对血液流量进行建模，当然建模在这方面很困难，因为所有的这些细胞还有流量都是在持续不断进行的。我们要不断地研究血流的情况。所以我们大体的方向就是要了解如何进行测量，并且模拟流量，了解背后的数学和物理机制，建立各种等式，如何在计算机上找到一些等同的因子，所以就是要创造很好计算数学的工具和整合的工具，每一次在更新数据的时候，在计算机上也能实现这一点，这就是我们所说的“M”系统这一部分是如何完成的。这是我们通常使用的一种办法，当然并不是非常常见的办法。我们必须要建立相关的数学关系，来满足这方面的需要，这也是Guy Blelloch一直研究的项目，他同时也在，研究其它的一些重要的项目，而且这两个方法之间是有很大相关性的，他在研究这两个方面的问题，只是向大家介绍一下透明度很高课题的研究。我们还有很多不同的人在项目上的共同合作，你在这里可以看到Gary Miller。我们的分享成果，分享编码、数据库，我们希望我们社区有一些数据库和共同的界面，而且能把研究成果的信息传达到社区以外。这是比较传统的例子。
还有一点就是不是特别传统意义上的问题，也是另外一项实验，我们称之为数据私密性的问题，主要是Smli教授进行研究。比如有关生物恐怖主义的袭击问题，我们也希望能够监视有关的情况。如果我们在这方面有足够的信息苦，我们就可以帮助我们极早地发现可能潜在的威胁，也可能侵犯到个人的隐私，使用一种目的的信息也很可能在未经许可的情况用于其他目的，这可以解决我们在这方面遇到的问题，社区也能够持续不断地监视一些症状和行为，来观察了解判断这些症状是正常的机率发生的，还是超出常规发生的，包括一些情况和健康状况等等，有的时候一些机械的决定使得我们数据毫无用处。另一方面，如果我们的信息是非常清楚可以得到的，有的时候有关法律或者其他的规定根本不能使用这样的数据，有的时候可能数据搜集就是重复的，无用的，而有的时候数据可能是不署名的，是匿名的数据，因此这方面需要有某种平衡，这方面需要建立某种数据关系，这里很有意思一点，也是他们提出的，就是包括年龄、性别和其它因素共同组成的图表，实际上通过生日、性别、邮政编码就可以准确地判断美国人口状况，差不多准确率达到87.1%。比如说这个社区到底有年轻的家庭生活在这里，另外，这里是一个社区，这是一个大学城，大多数的年龄都像你们这个年龄段，我认识到如果我住在上面这些社区中一个的话，我想关于我的信息很难，因为我是一个女的。因此，现在的问题是我们现在要分析一下这些数据，同时还能够维护隐私权，这么几个字节的信息、数据，比如说性别、出生年月日等等，就可以辨别出大多数人身份，甚至还可以出租我的投票的记录，这就是我们所关心从事的问题，这是一个新的领域，就是来研究一下世纪数据，那些实际有用的数据，虽然这个数据的题目我们并不知道，我们面对的问题和挑战，我们搜集和共享大量的数据，可是我们不需要变名更新这些数据，这里我们就要知道我们怎样得到我们需要的信息，这里涉及到量子加密，就是我们需要得到信息，但是我不需要信息从哪里来的，我们现在有开放的实验室，我们需要把这个领域工作的所有人，比如说公共卫生、公共健康、加密领域的人把他们带到一起研究这个问题，另外就是我们看一看，我们想能够使用公开的手段解决各自面临的问题。最后我想谈谈PROBlem，识别人类和电脑的图领测试，因为最好的科学上讲，最好的解决办法应该是公开的解决办法，我讲一讲PROB，我们怎么做的，我们开一个会，这个桌子围着桌子坐的，这都是天才、教授学生，他们在一起坐在一起讨论，他们关心的问题，召开研讨会的目的，找到网络行业和其它行业有关的专家拿起话筒给我们的朋友打电话，我们给Manber打电话，他来自加利福尼亚，他是雅虎的首席科学家，我们告诉他我们现在大家都坐在这里，我们很想了解一下你解决研究什么样的问题，我们觉得由你讨论这个问题是最合适的了。实际他确实也是在这个领域很有建树的，而且也是雅虎首席执行家，他思索一下，那好我们的问题是交谈室交谈室，在座有人上过雅虎的交谈室吗？最大的问题之一就是交谈室，这就是电子商的地方，你们可以交谈，有人想买便携式电脑，跟人交谈，我想买便携式电脑我到交谈室找一人问一问，了解这方面的情况，马上有人告诉我，我刚买一个便携式电脑，我也了解有关这方面的情况，我很喜欢这个电脑，他告诉我一个网址我上网址去。结果这个人还不是一个推销员，我们在交谈时面临很多问题，一大问题就是交谈时有很多蠕虫，我们的E—mail电子邮件有很多的蠕虫，我们要把他们清除掉，我们要防止这些蠕虫进入我们的交谈室和帐户，我们需要门口有一个卫兵，在交谈室门口有一个卫兵，如果是人的话才允许进入，如果是一个电脑蠕虫的就不允许进来，我们要测试把人和电脑分开，我们可以把这种测试放在电脑里，即使电脑不能通过这种测试，如果能上雅虎网的话，建立这么一个帐户的话，你就要应用Collaboration这种程序。下面我想请我的先生来谈一谈这个问题。
Manuel Blum给研究起步者的忠告编辑本段回目录
最近读到CMU教授Manuel Blum在给研究起步者的忠告一文中写到的内容，有些话语很有感触，摘录出来放在下面。
阅读：阅读的同时，用笔写下所读的内容，特别是在面对一些晦涩材料的情况下。
学习：写作和记录有助于提高你的能力和记忆力。
思考：遇到困难，自己完全有能力给自己找到解决问题的途径。理论束缚人的思想，实践解放人的思想。
方法：拿小的例子做实验，或者将问题放在一个假定的解决方案之中。
态度：无论你做什么，你得喜欢做它，以至于你可以在无人跟进的很长一段时间里，独立思考并研究它。
知识：应该对任何东西有所了解，并对某个东西彻底了解。
研究：专注于可以狭小到可以彻底理解的题目，然后坚持下去，就会越来越意识到，研究题目实际上已经包罗万象。
答案：往往我们不会得到预期的答案，答案可能是肯定或否定之外的其他东西。
困难：我们很难预料问题的答案。有时可能会被问题拖着，走向另外一个无法预料但正确的方向上。
盲点：所有人眼中都有盲点，但也会帮助塑造我们的智力和思维。
写作：首先要有东西可说，其次把它说出来，第三说完即止，最后拟一个正确的题目。
导师：并非所有导师都能阅读并读懂你的论文，但要保证同行可以读懂你的论文。
相关词条编辑本段回目录
参考资料编辑本段回目录
[2] http://tech.sina.com.cn/roll/2002-10-18/1209144591.shtml
http://hi.baidu.com/gaohaich/blog/item/e489ccea059eb8dbd539c9f1.html
http://tech.sina.com.cn/focus/ms21cn/index.shtml
http://en.wikipedia.org/wiki/Manuel_Blum
http://tech.sina.com.cn/roll/2002-10-18/1132144575.shtml
http://blog.sina.com.cn/s/blog_5b576df90100b3qf.html
