4月11日，号称计算机界“诺贝尔奖”的图灵奖，正式揭晓，由普林斯顿高等研究院教授艾维·维格森（Avi Wigderson）获得，表彰他在复杂性理论方面所做出的杰出贡献，维格森此前还获得了阿贝尔奖，成为首个同时拿下数学和计算机双料大奖的科学家！
图灵奖（Turing Award）是计算机科学领域的最高荣誉，以英国数学家和逻辑学家艾伦·图灵（Alan Turing）的名字命名，表彰艾伦·图灵对现代计算机科学的发展做出了基础性和开创性的贡献。
与诺贝尔奖在物理学、化学和医学领域的地位相当，图灵奖被认为是计算机技术和学术界最负盛名的奖项之一，像2018年，深度学习三巨头Bengio、Hinton和Lecun就因在深度学习领域的开创性工作，而共同获得了2018年的图灵奖，三人共同分享100万美元奖金。
今年的图灵奖由艾维·维格森（Avi Wigderson）获得，维格森一位杰出的数学家和计算机科学家，在计算复杂性理论、算法和优化、随机性和密码学、并行和分布式计算、组合学、图论以及理论计算机科学与数学、科学之间的关联等领域都是领军人物。
维格森毕业于海法大学，从小本来打算学习数学，但是父母强烈建议维格森主修计算机科学，维格森回忆，事实证明这个决定是非常有远见的。随后，维格森前往普林斯顿大学深造，在理查德·利普顿 (Richard Lipton) 的指导下，完成了“计算复杂性研究”的博士论文，获得计算机科学博士学位。
在上世纪80年代，维格森极具开创性地将随机性的概念引入到计算困难问题的研究，当时计算机领域，确定性算法是指那些在给定相同的输入时总是产生相同输出的算法，而维格森的概率算法，或者说是随机性算法，可能会产生不同的结果，每次执行时都依赖于随机选择或随机事件。
随机性似乎无处不在，但事实上却很难找到。1994年，维格森和计算机科学家诺姆·尼森，两人深入探讨了随机性算法与确定性算法之间的联系，发现了确定性算法可以利用所谓的“伪随机”序列，使得算法能够在每次执行时产生一致的结果。
复杂性理论是理论计算机科学和数学的一个分支，致力于将可计算问题根据它们本身的复杂性分类，并将这些类别联系起来，比如一个可计算问题，可以用计算机通过一系列机械的数学步骤解决问题，也就是我们俗称的算法，复杂性理论领域最著名的问题，就是P与NP问题，维格森主要是研究随机性算法。
维格森发现在某些情况下，概率算法可以提供比已知的确定性算法更高效的解决方案，尤其是在一些计算困难的问题上面，维格森的研究，成为计算复杂性理论和随机化算法设计领域的一个里程碑，不仅推动了理论的发展，也为实际应用中的算法设计和分析提供了新的途径。
2021年，数学界的“诺贝尔奖”阿贝尔奖公布（菲尔兹奖和沃尔夫数学奖也被称为数学诺奖，菲奖年龄限制），从小喜欢数学的维格森阿贝尔奖，目前也成为唯一一个同时摘得数学领域阿贝尔奖和计算机科学领域图灵奖的学者。
维格森现为普林斯顿高等研究院数学学院Herbert H. Maass教授，除了图灵奖和阿贝尔奖两项终身成就外，还在94年获得内万林纳奖、09年获得哥德尔奖、19年获得高德纳奖，谷歌传奇程序员Jeff Dean称赞维格森，“他帮助我们更好的理解随机性，帮助谷歌获得了巨大的收益，谷歌向维格森的研究成果致敬，他的伟大想法和研究方向，会继续激励新一代的研究人员继续努力！”
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