ACM網站剛剛發布消息，出生于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、枚舉復雜性、代數計算和并行與分布式計算)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：
他的工作開辟了新領域，推出了獨創的新概念，并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 使誕生于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，這對人工智能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。
他在計算復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。
在并行與分布式計算領域，他1990年提出了著名的BSP并行模型，至今還是這一學科的必讀論文。
Leslie Valiant是先后在英國劍橋大學、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。此后曾在卡內基-梅隆大學、利茲大學和愛丁堡大學任教。1982年來到哈佛，先任該校工程與應用科學學部計算機與應用數學講席教授。
關于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；后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。計算設備的潛力目前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，在計算復雜性方面，Valiant教授正在尋求全息(holographic)解決方法。在分布式計算方面，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復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對其成就的描述最后總結的，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。
圖靈獎有計算機界的諾貝爾獎之稱，由ACM(國際計算機協會)每年頒發，獎金為25萬美元，目前由Google和Intel贊助。
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