现任美国田纳西大学电气工程和计算机科学系教授的杰克·唐加拉(Jack J. Dongarra)，既是美国国家工程院院士，又是英国皇家学会外籍院士，比起“双院士”身份，他还有另外一个更加惹人注目的头衔——2021年图灵奖获得者。
有着“计算机界诺贝尔奖”之称的图灵奖，是全球计算机领域最负盛名的奖项。该奖项对获奖者的条件要求极高，评奖程序甚为严格，通常每年只奖励一名计算机科学家，只有极少数年度有两名及以上在同一方向做出杰出贡献的科学家可以同时获奖。
唐加拉教授是超级计算机基准测试、数值分析、线性代数解算器和高性能计算领域的先驱，因其对线性代数运算的高效数值算法、并行计算编程机制和性能评估工具的卓越贡献，引领了高性能计算，从而一举斩获图灵奖殊荣。他的主要成就是创建了采用线性代数作为中间语言、可供各类应用程序使用的开源软件库和标准，在数值算法和库方面更是做出了开创性的探索，使得高性能计算软件能够跟上四十多年来的指数级硬件更新。
图灵盛名的优秀履历绝非偶然，这位72岁的计算机科学家对于高性能计算和人工智能有着不同寻常的洞见。近日，唐加拉教授确认将线上出席5月26日在贵阳举办的2023中国国际大数据产业博览会(简称“数博会”)开幕式，并围绕“高性能计算和大数据”话题作主旨演讲。作为计算机领域的顶级专家，唐加拉教授将以深度参与者和建设者的第一视角分享对于算力发展的独到见解，同时，他本人也于日前接受了数据观的独家专访，就算法赋能数字技术、芯片行业未来、数据中心、高性能计算挑战、人工智能与ChatGPT等时下国际热点和焦点展开了精彩分享，在2023数博会召开前为大家带来一场精妙绝伦的思想盛宴和智慧大餐。
算法演进赋能信息技术长足发展
从大数据到数字技术，新一代信息技术深刻影响了人类的生产方式和生活方式。在这个过程中，算法也经历了“经典算法——机器学习算法——深度学习算法——强化学习算法——进化算法”的迭代演变。唐加拉教授表示，算法的演进是近几十年来让世界信息技术得以长足进步的关键，随着数据集呈几何倍爆炸式增长，算法在数据分析和数据处理环节已经成为不可或缺的重要技术手段。
算法是计算机处理信息的本质。五个算法代表了不同时期人类与技术共栖的数字文明生态，唐加拉教授结合时代背景详细阐释了五个算法的特点。
根据他的介绍，最早的算法是经典算法，被用于数学计算里的简单分步程序，该算法旨在解决具体数量问题。机器学习算法随着大数据应运而生，由于传统算法不足以处理大量信息，机器学习算法作为一种训练计算机识别模式并根据数据进行预测的方式问世，该算法包括决策树、神经网络和支持向量机等。深度学习算法代表了机器学习的巨大突破，它使计算机能够从非结构化数据中学习，例如图像和自然语言，该算法使用多层人工神经元从数据中提取特征并作出准确预测。强化学习算法也是一种机器学习，它训练计算机在试验和错误的基础上做出决定，该算法被用于机器人和游戏等领域，计算机通过与环境互动进行学习。进化算法使用自然选择原则来寻找复杂问题的解决方案，该算法被广泛应用于优化问题，如调度、路由和资源分配。