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Algorand团队背后:最年青的图灵奖得主Shafi Goldwasser

戈德瓦瑟传授自述学术乐趣是暗码学、计较数理论、巨大性理论、容错漫衍式计较、概率证明系统和近似算法。她在暗码学、计较巨大性、计较数论和概率算法方面做出了重要孝敬,是上述规模的世界领先者。她宣布了很多里程碑式论文,开创了计较机科学的整个分支规模。个中包罗成立现代暗码学的理论基本,引入零常识交互证明,引入多证明者证明(后称概率检讨证明),发明概率可检讨证明与近似问题的棘手性之间的接洽,先容了如何操作椭圆曲线理论区分素数和复合质料,并举办了组合机能测试。

理性与机遇的学术之路

戈德瓦瑟在麻省理工学院历经助理传授(1983-1987年)、副传授(1987-1992年),在1992年至今任电气工程与计较机科学传授,1997年开始任RSA电气工程和计较机科学传授。1993年至今,她在以色列魏茨曼科学研究所接受计较机科学和应用数学传授。

戈德瓦瑟传授的别的荣耀是先后在1993年和2001年两次得到哥德尔理论计较机科学奖,这是计较机规模仅次于图灵奖的奖项。今朝共有6位学者两次获奖。必需一提的是,戈德瓦瑟是首届哥德尔奖的得主。另外,她的丈夫尼尔·沙维特(Nir Shavit)传授在2004年赢得了哥德尔奖,她一家得到三次哥德尔奖,也创下了记载。

(本文图片来自果真网络)

作为世界顶级科学家,戈德瓦瑟传授迄今最光辉的成绩,是与同学兼同事米卡利传授,因在线生意业务安详性方面的开辟性成就,“为暗码学奠基了巨大性理论基本的厘革性事情,并在此进程中开创了巨大性理论中有效验证数学证明的新要领”(获奖评语),得到了2012年图灵奖,也得到了由Intel和Google扶助的25万美元现金嘉奖。

作为《Algorand参谋们》系列第2篇,本文先容Algorand科学参谋莎菲·戈德瓦瑟(Shafi Goldwasser)传授,美国国度科学院、美国国度工程院、美国艺术与科学院“三院”院士。她与MIT同事、伯克利博士同学、Algorand首创人米卡利传授因相助发现的成绩,配合得到了2012年图灵奖。戈德瓦瑟传授成为汗青上第三位得到计较机学术规模最高奖项的女性,也是迄今为止最年青的图灵奖得到者。

连年来,无论学术界照旧实业界,总有担忧新兴的量子计较时机挑战现有的暗码体系。作为暗码学大家,戈德瓦瑟传授对此持审慎立场。

量子计较威胁不到暗码学

戈德瓦瑟传授是以色列裔美国计较机科学家,国际暗码协会(IACR)会士(2007年)、美国国度工程院院士(2005年)、美国国度科学院院士(2004年)、美国文学与科学院院士(2001年)。她今朝是麻省理工学院机电工程与计较机科学系RSA传授,麻省理工暗码和信息安详小组配合率领人,也是计较理论小组和计较机科学与人工智能尝试室巨大性理论小构成员。同时,她照旧世界领先的多学科研究机构-以色列魏茨曼科学研究所的计较机科学与应用数学传授,另外,还曾担当聘美国普林斯顿大学客座传授、以色列希伯来大学客座传授等。

沙维特传授于1984年和1986年得到以色列理工学院计较机科学理学学士和理学硕士学位,1990年在耶路撒冷希伯来大学得到计较机科学博士学位。主要学术乐趣是设计、实现和推理多处理惩罚器算法的技能,出格是多核呆板的并发数据布局以及节制其行为的计较模子的数学基本。

与Facebook打讼事的丈夫

不外,作为世界级的计较机科学家,沙维特传授最近大火的是把Facebook 告上了法庭。2020年3月初,有一条大新闻:麻省理工学院两位传授设立的创业公司“神经邪术”(Neural Magic, Inc.),指控 Facebook 加害了他们的贸易机要,还将其焦点算法放在GitHub 开源,而开源的恰恰是深度进修框架PyTorch的一个要害库。同时被告的尚有“神经邪术”前员工亚历山大·兹拉特斯基,如今他是 Facebook人工智能研究院的研究科学家,被指控违反了保密和竞业克制协议。

人在链圈,遵从良心、顺其自然地“链赚”。我有“4PAI”打算:实在参加的“动作派”系列、兴致研讨的“随心Pie”系列、全球引智的“薏米Pie”系列、进修进阶的“学缘Pie”系列。本文是“薏米Pie”系列第16篇,敬请指正。

荣誉等身的顶级计较机科学家

“神经邪术”公司,就是由沙维特传授和麻省理工计较机科学与人工智能尝试室研究科学家亚历克斯·马特维耶夫(Alex Matveev)在2017年创建的。沙维特传授2018 年起任公司CEO。

不外,戈德瓦瑟进入伯克利分校时,也曾经苦恼本身详细该学什么。硕士阶段,她与Michael Powell和David Patterson一起研究过RISC体系布局的最佳指令集。但她很快就碰着了一群热情的年青理论计较机科学家,包罗埃里克·巴赫、费思·艾伦、迈克·鲁比、杰夫·沙利特、维杰伊·瓦齐拉尼和她的图灵奖配合得到者米卡利,她开始发明本身的乐趣在于理论规模。

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