图灵奖获得者Leslie Valiant：人类发展出复杂文明的核心能力在于“可教育性”

大家好，欢迎来到IT知识分享网。

中国教育报-中国教育新闻网讯（记者 梁丹 通讯员 胥森哲）7月14日至26日，2024国际基础科学大会在北京举行，大会吸引了来自世界各地的顶尖科学家和学者，共同探讨基础科学领域的最新进展和未来发展方向。

在本次大会中，理论计算机与信息科学领域的三位图灵奖得主——姚期智、Adi Shamir和Leslie Valiant，分别带来了精彩演讲，分享他们在计算机科学领域的前沿研究成果和深刻的学术见解。

著名计算机科学家、图灵奖获得者Leslie Valiant教授发表了一场题为“Educability”的演讲，深入探讨了人类之所以能发展出复杂文明的核心能力。他提出了一个新的概念“可教育性（Educability）”，并详细阐述了这一概念如何解释人类独特的成就。

Leslie Valiant教授作演讲。学校供图

Leslie Valiant指出，尽管“智能”常被用来描述人类的卓越能力，但目前没有一致的定义能够明确解释智能的行为表现。因此，他提出需要一个行为上更明确的概念来替代智能，这个概念必须在计算上是可行的。他提出“可教育性”这一能力，它综合了从经验中学习、从他人处学习以及将这两种学习方式结合并应用到具体情境中的能力。

Leslie Valiant进一步解释了“可教育性”的三个组成部分：首先，通过经验归纳获得信念和知识，这类似于目前广泛应用于机器学习中的“可能近似正确（Probably Approximately Correct，PAC）”模型；其次，将学到的知识和信念结合起来应用于具体情况；最后，通过他人的描述和讲授获得知识。这些能力的结合，使得人类能够不断进步和发展出先进的技术和科学。

他特别提到了大规模语言模型在生成流畅的文本方面的表现，这表明通过计算明确的任务可以有效模拟人类的能力。但他也指出，当前机器学习模型主要擅长的是从例子中学习，并未涵盖更广泛的人类能力。因此，“可教育性”概念的提出，旨在拓展计算模型的应用范围，更全面地模拟和理解人类的能力。

在演讲的最后，Leslie Valiant提出了六个基于“教育能力”概念的研究方向。他强调，通过计算模型更好地理解人类能力，不仅能够为未来的科技发展提供目标，还能为教育方法提供更科学的基础。

Leslie Valiant教授是著名的计算机科学家，因其在计算理论方面的杰出贡献而获得了2010年的图灵奖。他的工作包括创建了PAC（Probably Approximately Correct）学习理论，这是机器学习理论的基石之一。此外，他在计算复杂性理论、并行计算和进化计算方面也作出了重要贡献。2024年，Leslie Valiant教授获基础科学终身成就奖。

作者：梁丹 胥森哲