这个看起来像是小学应用题，但实际上同时和金融、编程和安全挂钩之后，这个问题还真不是那么容易
然而，事实是，在1982年，姚启智教授在提出百万富翁问题后就给出了该问题的一种解决方案。
该方案用于对两个数进行比较，以确定哪一个较大。知道一个整数b知道一个整数，与b希望知道谁的数最大，但都不想让对方知道自己的数。为简单起见，假设与的范围为1，100。b有一个公开密钥b和私有密钥b。
1选择一个大随机数，并用b的公开密钥加密
2计算，并将结果发送给b：
3b计算下面的100个数：，1，2，，100其中b是b的私有解密密钥。b选择一个大素数，然后计算下面的100个数：p，。然后验证对所有的，2，并对所有的验证：0
4b将以下数列和p发送给：1，2，，1，11，，1001，p就是所从第位对数列1操作
5验证这个数列的第个数是否与模p同余。如果同余，她得出的结论是;如果不同余，她得出的结论是;
6把这个结论告诉b。
一时之间，章杉也不禁感慨万千
感慨归感慨，怎样让姚老接着聊些学术上的事情
没等章杉想太多，姚老话锋一转，开始询问起章杉了
“章杉同学，我还听说你打算额外持续投资20亿美元研究人工智能，我不是有意窥探商业上的秘密，也无心于此，只是从我目前来看你想要做的显然不是想研究普通人工智能，而是致力于超级人工智能。”
“目前超级人工智能有很多制约条件”
章杉听得很认真，姚只提了“鲁棒性”与“可解释性”两大技术瓶颈，以及未来超级人工智能的终极挑战。
章杉对人工智能关注颇多，自然明白姚教授的意思
关于鲁棒性问题，可以解释成脆弱性、非安全性、非可靠性问题。
人工智能系统设计历来重功能性设计，轻可靠性、安全性设计或先功能性，后安全性、可靠性。
在早期产品中这一现象尤为严重。在自动驾驭汽车领域，最终制约因素是安全性、可靠性问题，未来，无人驾驶汽车研发会因可靠性、安全性问题，成为“永在途中”的课题。
关于可解释性，可以理解成广义的开源性。
可解释性就是如何让人们深入了解人工智能系统。以汽车为例，在工业革命时代，汽车驾驶者们对汽车原理、结构一目了然
现在，汽车对于驾驶员而言只是一个黑盒子，只有方向盘、油门、刹车这样一个应用界面。
相比而言，工业革命时代的汽车有高度的可解释性，人工智能的新兴汽车无可解释性。
同样，手机、数码相机、电视机相较于电话机、照相机、电子管电视机而言，无可解释性，对所有使用者都是黑盒子，无人去拆解、修理，去了解其内部结构，这是一种十分现实、十分先进的人工智能产品的傻瓜化应用模式，它将知识创新与创新知识应用彻底分离。
然而，对于人工智能创新领域，不可解释性是一个技术创新的巨大障碍。
硬件的透明、软件的开源，一定程度上解决了技术创新的可解释性障碍。
目前，可解释性障碍突出表现在算法领域人工智能三大基础之一，它阻碍算法的推广、评价与市场化，算法的碎片化现象会严重阻碍人工智能的发展。
不得不说，姚是一个极有远见、对人工智能有独到见解的大家。
“姚教授，学生记得早年在水木大学的一次演讲中，你便提出了人工智能时代的“大科学”概念。
我记得您在那个时候说：人工智能时代，已进入到诸多强势科学的交叉融合发展时代，各个强势学科都会以自己的视角自以为是地诠释人工智能”
姚教授真没想到章杉记得这个，他怎么会不记得的呢
事实上，当时，姚提到超人工智能，并提出对超人工智能的三点期望。
过去人们一直把人工智能分成弱人工智能与强人工智能。
弱人工智能始于半导体微处理器诞生，是对人类智力的人工仿真强人工智能始于大脑工程，是人工智能的智力创新时代。
由于人工智能超高速度的疯狂发展，人们无法预见人工智能的未来，便有了后强人工智能的超人工智能概念。姚认为超人工智能具有很大的不确定性，人类会面对诸多种潜在威胁。
对于超人工智能的未来，姚给出了未来制约智能机器的三个原则：一是利他，即人的利益凌驾于机器二是谦卑，即机器不能自以为是三是尽心，即机器能学懂人的偏好。每个原则都要用严格的算法来实现，这样就能有效驾驭人工智能。这是一个对未知时代的理性期望，希望人工智能最终能走向理性化道路。
领先时代一步的是先驱，领先时代两步的就是先烈了。
章杉知道姚教授之所以语重心长地说这些东西给他，完全是怕他在产业上过于激进而惨遭重创。
这是一个长辈对小辈的爱护。
但章杉此时也没有什么选择：
“姚老，进入产业落地的深水区：从技术成熟度曲线来看，人工智能正处在“死亡之谷”的泡沫期，不带来真实价值的将被淘汰出局。”
“在过去20年里，从互联网到移动互联网，下一个自然延伸下来是物联网时代。是物联网里一个核心技术能力，短期内是延续未来技术创新的主轴，但不是产业落地的核心点。21真正的商业价值的变现，真正能够有规模、商业化落地的公司，大部分是面向线下的，是和实体行业相结合，和未来会越来越多关联在一起。
如果把人工智能比作大脑，物联网就是身体，二者相结合，能够让世界更加智能化。
算法是和时代的核心变量。更具象化一点，是基于深度学习的算法。
人工智能创新就是一场无限游戏：它始于几十年前，并终将超越这个时代。有限游戏通常受时间限制，有赢输双方及明确的规则但无限游戏会一直持续，规则和参与者也会不断改变。”
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