Leslie Vaillant - Leslie Valiant
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leslie vaillant
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| Né |
Leslie Gabriel Vaillant
28 mars 1949 |
| Nationalité | Royaume-Uni |
| mère nourricière | |
| Connu pour | |
| Récompenses | |
| Carrière scientifique | |
| Des champs |
Mathématiques de l' informatique théorique théorie de l' apprentissage informatique neurosciences théorique |
| Établissements | |
| Thèse | Procédures de décision pour les familles d'automates à refoulement déterministe (1974) |
| Conseiller de doctorat | Mike Paterson |
| Doctorants | |
| Site Internet | personnes |
Leslie Gabriel Valiant FRS (né le 28 mars 1949) est un informaticien et théoricien du calcul britannique américain . Il est actuellement professeur T. Jefferson Coolidge d'informatique et de mathématiques appliquées à l'Université Harvard . Valiant a reçu le prix Turing en 2010, après avoir été décrit par l' ACM comme une figure héroïque de l'informatique théorique et un modèle pour son courage et sa créativité dans la résolution de certains des problèmes non résolus les plus profonds de la science ; en particulier pour sa « combinaison frappante de profondeur et de largeur ».
Éducation
Valiant a fait ses études au King's College de Cambridge , à l' Imperial College de Londres et à l' Université de Warwick où il a obtenu un doctorat en informatique en 1974.
Recherche et carrière
Valiant est mondialement connu pour ses travaux en informatique théorique . Parmi ses nombreuses contributions à la théorie de la complexité , il a introduit la notion de #P-complétude ("sharp-P complétude") pour expliquer pourquoi les problèmes d'énumération et de fiabilité sont insolubles. Il a également introduit le modèle d'apprentissage automatique « probablement approximativement correct » ( PAC ) qui a aidé le domaine de la théorie de l'apprentissage informatique à se développer, ainsi que le concept d' algorithmes holographiques . Dans les systèmes informatiques, il est surtout connu pour avoir introduit le modèle de traitement parallèle synchrone en masse . Ses travaux antérieurs sur la théorie des automates incluent un algorithme d'analyse syntaxique sans contexte , qui est (en 2010) toujours le plus rapide connu asymptotiquement. Il travaille également en neurosciences computationnelles en se concentrant sur la compréhension de la mémoire et de l'apprentissage.
Le livre de Valiant de 2013 est probablement à peu près correct : les algorithmes de la nature pour apprendre et prospérer dans un monde complexe . Il y soutient, entre autres, que la biologie évolutive n'explique pas la vitesse à laquelle l'évolution se produit, écrivant, par exemple, « La preuve que le schéma général de l'évolution de Darwin est essentiellement correct est convaincante pour la grande majorité des biologistes. Cet auteur a été à suffisamment de musées d'histoire naturelle pour être convaincu lui-même. Tout cela, cependant, ne signifie pas que la théorie actuelle de l'évolution est suffisamment explicative. À l'heure actuelle, la théorie de l'évolution ne peut offrir aucun compte de la vitesse à laquelle l'évolution progresse pour développer des mécanismes complexes ou de les maintenir dans des environnements changeants."
Valiant a commencé à enseigner à l'Université Harvard en 1982 et est actuellement professeur T. Jefferson Coolidge d'informatique et de mathématiques appliquées à la Harvard School of Engineering and Applied Sciences . Avant 1982 , il a enseigné à l' Université Carnegie Mellon , à l' Université de Leeds et à l' Université d' Edimbourg .
Récompenses et honneurs
Valiant a reçu le prix Nevanlinna en 1986, le prix Knuth en 1997, le prix EATCS en 2008 et le prix Turing en 2010. Il a été élu membre de la Royal Society (FRS) en 1991 , membre de l' Association for the Advancement de l'intelligence artificielle (AAAI) en 1992 et membre de l' Académie nationale des sciences des États-Unis en 2001 . La nomination de Valiant pour la Royal Society se lit comme suit :
Valiant a contribué de manière décisive à la croissance de presque toutes les branches de l'informatique théorique. Ses travaux portent principalement sur la quantification mathématique des coûts en ressources de la résolution de problèmes sur un ordinateur. Dans ses premiers travaux (1975), il a trouvé l'algorithme asymptotiquement le plus rapide connu pour reconnaître les langues sans contexte. Dans le même temps, il a été le premier à utiliser les propriétés de communication des graphes pour analyser les calculs. En 1977, il a défini la notion de #P-complétude ("sharp-P") et a établi son utilité dans la classification des problèmes de comptage ou d'énumération en fonction de la traçabilité informatique. La première application a été le comptage des appariements (la fonction permanente matricielle). En 1984, Valiant a introduit une définition de l'apprentissage inductif qui, pour la première fois, réconcilie la faisabilité informatique avec l'applicabilité à des classes non triviales de règles logiques à apprendre.* Plus récemment, il a conçu un schéma pour un routage efficace des communications dans un système multiprocesseur. Il a montré que les frais généraux impliqués, même dans un réseau clairsemé, n'ont pas besoin d'augmenter avec la taille du système. Cela établit, d'un point de vue théorique, la possibilité d'ordinateurs parallèles à usage général efficaces.
La citation pour son AM Turing Award se lit comme suit :
Pour des contributions transformatrices à la théorie du calcul, y compris la théorie de l'apprentissage probablement approximativement correct (PAC), la complexité de l'énumération et du calcul algébrique, et la théorie du calcul parallèle et distribué.
Vie privée
Ses deux fils Gregory Valiant et Paul Valiant sont tous deux des informaticiens théoriques, en tant que professeurs respectivement à l'Université de Stanford et à l'Université Brown .
Voir également
Les références
Liens externes
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