9月7日， 2010年图灵奖得主、哈佛大学Leslie Valiant教授访问我校，受邀出席六十周年校庆系列活动，并于当日上午做客“合肥大师论坛”，带来“What Needs to be Added to Machine Learning?”为题的精彩学术报告。校长包信和院士出席论坛并致辞。报告会由计算机学院执行院长李向阳教授主持。

 

        在报告中，Leslie Valiant教授提出了如何在机器学习的基础上，解决人工智能这一更为广泛的目标，他认为，推理是认知的主要组成部分，最大的挑战在于将学习和推理统一起来，并提出了一个具有共同语义的框架，而对其进行实验性的测试依然是未来将要面对的主要挑战。

        报告会当天，为了一睹图灵奖得主的大师风采，我校师生早早来到会场外排队等待，会场内坐无虚席。

 

       报告会后，包信和校长会见了Leslie Valiant教授，进行了亲切的交流并授予其“合肥大师论坛”荣誉证书。

        Les Valiant是哈佛大学计算机和应用数学系教授、英国皇家学会会士、美国科学院院士。1986年获国际数学联盟Nevanlinna奖，1997年获Knuth奖，2008年获EATCS(欧洲理论计算科学协会)奖，2010年获图灵奖。Les在计算理论方面最大的贡献是Probably approximately correct (PAC) learning。PAC的意义主要为：该模型可解决信息分类的问题，比如判断一封邮件是不是垃圾邮件。为解决信息分类问题，学习算法会根据过去的经验而设计一个概率假设，并将此假设作为判断依据。然而，这种根据过去经验的泛化可能并不适用于将来，比如过度泛化。PAC模型可最大限度地降低泛化带来的错误，这就是为什么它被称为“概率近似正确”的原因。此学习模型对于机器学习、人工智能和其他计算领域（如自然语言处理、笔迹识别、机器视觉等）都产生了重要影响。

 

 

（图/文 国际合作与交流部、计算机科学与技术学院）