Leslie Valiant

Leslie Gabriel Valiant ^{[ 4 ] [ 5 ]} (nacido el 28 de marzo de 1949) es un científico informático y teórico computacional británico-estadounidense ^{[ 6 ]} . ^{[ 7 ] [ 8 ]} Nació de un padre ingeniero químico y una madre traductora. ^{[ 9 ]} Actualmente es profesor T. Jefferson Coolidge de Ciencias de la Computación y Matemáticas Aplicadas en la Universidad de Harvard . ^{[ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]} Valiant recibió el Premio Turing en 2010, habiendo sido descrito por la ACM como una figura heroica en la ciencia informática teórica y un modelo a seguir por su valentía y creatividad al abordar algunos de los problemas sin resolver más profundos de la ciencia; en particular por su "sorprendente combinación de profundidad y amplitud". ^{[ 6 ]}

Valiant se educó en el King's College de Cambridge , ^{[ 14 ] [ 6 ]} el Imperial College de Londres , ^{[ 14 ] [ 6 ]} y la Universidad de Warwick , donde recibió un doctorado en ciencias de la computación en 1974. ^{[ 15 ] [ 3 ]}

Valiant es mundialmente conocido por su trabajo en Ciencias de la Computación Teórica . Entre sus muchas contribuciones a la Teoría de la Complejidad , introdujo la noción de #P-completitud ("Completitud Sharp-P") para explicar por qué los problemas de enumeración y confiabilidad son intratables. Creó el modelo de aprendizaje Probablemente Aproximadamente Correcto o PAC, que introdujo el campo de la Teoría del Aprendizaje Computacional y se convirtió en una base teórica para el desarrollo del Aprendizaje Automático . También introdujo el concepto de Algoritmos Holográficos inspirados en el modelo de Computación Cuántica . En sistemas informáticos, es más conocido por introducir el modelo de procesamiento paralelo síncrono masivo (BSP ). Análogo al modelo de von Neumann para una arquitectura de computadora única, BSP ha sido un modelo influyente para arquitecturas de computación paralela y distribuida. Ejemplos recientes son Google adoptándolo para computación a gran escala a través de MapReduce , MillWheel, ^{[ 16 ]} Pregel ^{[ 17 ]} y Dataflow , y Facebook creando un sistema de análisis de grafos capaz de procesar más de 1 billón de aristas. ^{[ 18 ] [ 19 ]} También ha habido proyectos de código abierto activos para agregar programación BSP explícita, así como otros modelos de programación paralela de alto rendimiento derivados de BSP. Ejemplos populares son Hadoop , Spark , Giraph , Hama , Beam y Dask . Su trabajo anterior en Teoría de Autómatas incluye un algoritmo para análisis sintáctico libre de contexto , que sigue siendo el más rápido asintóticamente conocido. También trabaja en Neurociencia Computacional, centrándose en la comprensión de la memoria y el aprendizaje.

Valiant's 2013 book is Probably Approximately Correct: Nature's Algorithms for Learning and Prospering in a Complex World.^[20] In it he argues, among other things, that evolutionary biology does not explain the rate at which evolution occurs, writing, for example, "The evidence for Darwin's general schema for evolution being essentially correct is convincing to the great majority of biologists. This author has been to enough natural history museums to be convinced himself. All this, however, does not mean the current theory of evolution is adequately explanatory. At present the theory of evolution can offer no account of the rate at which evolution progresses to develop complex mechanisms or to maintain them in changing environments."

Valiant started teaching at Harvard University in 1982 and is currently the T. Jefferson Coolidge Professor of Computer Science and Applied Mathematics in the Harvard School of Engineering and Applied Sciences. Prior to 1982 he taught at Carnegie Mellon University, the University of Leeds, and the University of Edinburgh.

Sus dos hijos, Gregory Valiant ^{[ 27 ]} y Paul Valiant ^{[ 28 ]} , también son científicos informáticos teóricos. ^{[ 8 ]}

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