Les Valiant，生於1949年3月28日，英國科學家。1974年從University of Warwick獲得其計算機科學的博士學位。
Les Valiant是哈佛大學計算機和套用數學系的教授。
Les在計算理論方面最大的貢獻是Probably approximately correct learning。
PAC的意義大概如下：該模型可解決信息分類的問題，比如判斷一封郵件是不是SPAM。為解決信息分類問題，學習算法會根據過去的經驗而設計一個機率假設，並將此假設作為判斷依 據。然而，這種根據過去經驗的泛化可能並不適用於將來，比如過度泛化。PAC模型可最大限度地降低泛化帶來的錯誤，這就是為什麼它被稱為“機率近似正確” 的原因。此學習模型對於機器學習、人工智慧和其他計算領域（如自然語言處理、筆跡識別、機器視覺等）都產生了重要影響。
基本介紹
- 中文名：萊斯利·瓦利安特
- 外文名：Leslie Valiant
- 出生日期：1949年3月28日
- 職業：英國科學家
- 主要成就：2010年，圖靈獎
生平簡歷,榮譽,其他信息,
生平簡歷
1974年獲得英國華威大學計算機科學博士學位。
1982年，成為美國哈佛大學教授，任教於哈佛大學工程和套用科學學院。
榮譽
1986年，奈望林納獎。
1997年，高德納獎。
2008年，EATCS Award。
2010年，圖靈獎。
其他信息
2011年3月7日，2010年的圖靈獎獲得者揭曉【ACM新聞稿】。哈佛大學計算機系的Les Valiant榮獲此計算科學界的最高殊榮。
ACM對Les獲得2010年圖靈獎的官方評語是：
“For transformative contributions to the theory of computation, including the theory of probably approximately correct (PAC) learning, the complexity of enumeration and of algebraic computation, and the theory of parallel and distributed computing.”
【編者譯】授予Dr. Les Valiant圖靈獎，以表彰其在計算理論方面，特別是機器學習領域中的機率近似正確理論的開創性貢獻，枚舉和計算代數複雜性，並行和分散式系統方面的其他貢獻。
Les Valiant，生於1949年3月28日，英國科學家。1974年從University of Warwick獲得其計算機科學的博士學位。
Les Valiant是哈佛大學計算機和套用數學系的教授。
Les在計算理論方面最大的貢獻是Probably approximately correct learning。PAC的意義大概如下：該模型可解決信息分類的問題，比如判斷一封郵件是不是SPAM。為解決信息分類問題，學習算法會根據過去的經驗而設計一個機率假設，並將此假設作為判斷依 據。然而，這種根據過去經驗的泛化可能並不適用於將來，比如過度泛化。PAC模型可最大限度地降低泛化帶來的錯誤，這就是為什麼它被稱為“機率近似正確” 的原因。此學習模型對於機器學習、人工智慧和其他計算領域（如自然語言處理、筆跡識別、機器視覺等）都產生了重要影響。
除計算機複雜性理論之外，Valiant還為並行計算和分散式計算作出了重要的貢獻。
在過去的幾年內，Valiant還致力於計算神經學的研究，他為大腦設計了一個數學模型，並將此它與複雜的認知功能建立了關聯。此發現發表在《Circuits of the Mind》一書中。
ACM網站剛剛發布訊息，出生於英國的理論計算科學家、哈佛大學教授Leslie Valiant因為“對眾多計算理論(包括PAC學習、枚舉複雜性、代數計算和並行與分散式計算)所做的變革性的貢獻”而獲得最新一屆計算機科學最高榮譽——圖靈獎。
ACM的頒獎詞高度評價了Valiant教授30多年對理論計算科學的基礎性貢獻：
他的工作開闢了新領域，推出了獨創的新概念，並提供了許多兼具原創性、深度和優美的結果。他的工作一次又一次地確立或改變了計算機科學的面貌。
頒獎詞還指出，Valiant最大的貢獻是1984年的論文 A Theory of the Learnable 使誕生於1950年代的機器學習領域第一次有了堅實的數學基礎，從而掃除了學科發展的障礙，這對人工智慧諸多領域包括加強學習、機器視覺、自然語言處理和手寫識別等都產生了巨大影響。可以說，沒有他的貢獻，IBM也不可能造出Watson這樣神奇的機器來。
他在計算複雜性理論方面也有重要貢獻，包括提出了#P-completeness。他1979年提出的上下文無關分析算法，至今仍然是最快的之一。
在並行與分散式計算領域，他1990年提出了著名的BSP並行模型，至今還是這一學科的必讀論文。
Leslie Valiant是先後在英國劍橋大學、倫敦帝國理工學院學習，1974年獲得華威大學計算機科學博士學位。此後曾在卡內基-梅隆大學、利茲大學和愛丁堡大學任教。1982年來到哈佛，先任該校工程與套用科學學部計算機與套用數學講席教授。
關於自己最近的研究方向興趣，Valiant教授在網站中這樣寫道：
計算機科學包括對人工現象和自然現象的研究。前者關注人造設備比如計算機；後者涉及大自然中多步驟或者計算的過程，比如腦或者生物進化過程。在大多數領域，對這些人工或者自然過程的終極局限還沒有很好的理解。計算設備的潛力還遠遠沒有認識清楚，而神經科學與演化中基礎性的定量問題也沒有得到解答。他的研究主要關注這些基本問題。
具體而言，在計算複雜性方面，Valiant教授正在尋求全息(holographic)解決方法。在分散式計算方面，他正在研究如何為多核設備設計算法，而且能夠實現在性能差異很大、不同的架構之間保證很好的移植性和效率。在機器學習領域，他提出了robust logics試圖縫合統計模型與推理模型之間的鴻溝。此外，他對大腦皮層如此脆弱的系統如何完成複雜而且大規模的計算發生了濃厚興趣，已經提出了一些原語。他還在達爾文進化理論的量化研究方面做出了一些嘗試。
的確，正如ACM對其成就的描述最後總結的，很少有人能在學術研究中達到Valiant這樣深度和廣度兼備。他是理論計算科學名副其實的英雄人物。
Leslie Valiant是英國皇家學會會士、美國科學院院士。
1986年獲國際數學聯盟Nevanlinna獎，1997年獲Knuth獎，2008年獲EATCS(歐洲理論計算科學協會)獎。
