防走失，電梯直達安全島報人劉亞東A
豐色 發自 凹非寺
量子位 | 公衆号 QbitAI
這是屬于機率論的高光時刻。有着“數學諾貝爾獎”之稱、與菲爾茲獎齊名的阿貝爾獎，今年頒給了72歲法國數學家米歇爾•塔拉格蘭（Michel Talagrand）——酷酷的朋克大爺，還有一個傳奇又有趣的靈魂。
官方宣布的獲獎理由是：
因其對機率論和泛函分析的貢獻，在數學實體和統計學方面的傑出應用而獲獎。
Nature對他在數學中的貢獻也寄予了高度的評價：
塔拉格蘭奠定了數學基礎，使其他人能夠解決涉及随機過程的問題。
據了解，塔拉格蘭将獲得超過500萬人民币的獎金。在得知自己獲獎之後，他也激動地表示：
我剛開始研究我這門理論之時，它一點也不流行，還被認為是低等數學。但今天我證明，事實并非如此。
數學天才陶哲軒也在第一時間送上了祝福：
祝賀米歇爾·塔拉格蘭。我認為自己是機率的使用者而非專家。他開發的機率工具強大、深入又很通用，給我留下了深刻的印象……我認為他應該獲得更大的知名度。
“馴服”随機性
我們所處的世界由不斷流動的随機事件組成，從商業物流到凝聚态實體，一切都有随機性的影響。了解這一性質對我們的現實生産至關重要：比如，正是随機算法幫助我們進行天氣預報。還有當下最火的大模型，裡面也有随機算法的影子。塔拉格蘭的主要貢獻就是研究我們周圍看到的随機過程，并幫助我們弄清其中原理。他的大部門工作主要涉及的是了解和利用“高斯分布”，也就是通常所說的“正态分布”，這是我們生活中無處不在的一個随機事件。此次阿貝尓獎就是頒給他在該領域完成的以下三個具體突破：1、随機過程的上确界随機過程産生一系列随機值，而“上确界”是這些值的集合中預期的最大值。舉個例子：如果沖擊海灘的海浪高度是一個随機過程，那麼了解明年沖擊海灘的最大海浪有多高就很有用。塔拉格蘭花了15年開發了一種叫做通用鍊式理論（generic chaining）的方法，該方法最終為大衆提供了一種從高維幾何空間中讀取最大值的途徑。2、測量的集中性與直覺相反，當某個過程依賴于一系列不同的随機來源時，不同的随機因素不僅不會變得更加複雜，反而有可能互相補償并産生更可預測的結果。這就是我們所說的大數定律。對此，塔拉格蘭提出了一系列不等式（被命名為“塔拉格蘭不等式”），給出了其中精确的定量估計。3、自旋玻璃态抛開抽象的機率理論，“自旋玻璃态”是一種特殊的物質形式，即原子可以自我排列，這讓實體學家一開始都感到相當驚訝。塔拉格蘭用他的對随機過程的了解證明了自旋玻璃物質的行為極限， 進而證明了著名的自旋玻璃态自由能帕裡西公式（2001年 Giorgio Parisi的諾貝爾獎獲獎作品），獲得了數學界的諾爾貝獎。相對菲爾茲獎，阿貝爾獎可能沒那麼知名。但在數學領域，這兩個獎項是至高榮譽，菲爾茲主要頒獎對象為年輕數學家，阿貝爾獎則更加純粹，聚焦于數學成就和突破本身。它由挪威政府資助，2003年首次頒發，此後每年頒發一次，獎金750萬挪威克朗（約合512萬人民币）。候選人由阿貝爾委員會進行推薦，委員會由五名國際公認的數學家組成。跟諾貝爾頒獎一樣，本屆阿貝爾獎出爐之後，組委會線上聯系了塔拉格蘭。老爺子一開始還以為這隻是一個再也日常不過的學術交流。是以，當聽到自己拿下又一數學大獎之後，塔拉格蘭一開始相當茫然不敢相信（反詐臉），事後他稱自己當時“大腦有4秒都是空白的”。
阿貝爾獎委員會主席，對塔拉格蘭的獲獎很激動，直言：他在機率論方面的工作成果，是“一個驚人的成就”。而且塔拉格蘭其人其事，也配得上這個評價。他有着戲劇性、傳奇性的一生，年少差點雙目失明，30歲前一直活在失明的擔憂和恐懼中，純愛戰士——認識3天就求婚，因愛而開始了機率論研究……最後獲得了至高榮耀。
充滿“随機性”的一生
塔拉格蘭1952年出生于法國，今年已經72歲。回顧之前的漫長人生，他将自己經曆視為“一連串不可能發生的事件”。
少年時雙目瀕臨失明
塔拉格蘭患有遺傳性視網膜疾病。5歲時，他的右眼就因視網膜脫落而失明。盡管如此，這沒有影響他上學之後對科學的興趣。但鑒于這個階段還是貪玩的年紀，他也并不愛學習，隻是“勉強讀完”整個國小。轉折點出現在15歲，當時他的左眼再次出現了三處視網膜脫落情況，可能完全失明不得已住院進行手術。在此期間，他的父親，作為一位數學教授，每天來探望他，沒事就教他數學。父親的目的倒是很簡單：讓兒子的腦子“忙”起來，沒空憂慮病情。沒成想這也漸漸培養起兒子對這門課的興趣。由于治療導緻的長時間缺課，以及可能複發再次失明的恐懼也讓他産生了緊迫感，便開始努力學習，尤其是自學數學和實體。當然，遇到難題時，就随時向父親請教。所謂“龍生龍鳳生鳳”，塔拉格蘭也在數學方面展現天賦，成為班裡的尖子生。
（塔拉格蘭的眼疾最終在29歲用雷射手術治好，終于不用随時活在失明的恐懼之中）
純愛戰士：和老婆認識3天就求婚
22歲時，塔拉格蘭從法國裡昂大學畢業。他稱雖然這不是一所精英大學，但離父母非常近，在這裡過的很快樂，并在數學方面打下了堅實基礎。大學畢業後，塔拉格蘭又幸運地在歐洲最大的研究機構法國國家科學研究中心（CNRS）得到了一個研究崗位，正式開啟了數學職業生涯——直到2017年退休。在此期間，他攻讀了博士（巴黎第六大學數學博士），在美國俄亥俄州立大學也呆了幾年。劃重點：就在美國俄亥俄州，他遇見了未來的老婆——一名統計學家，并一見鐘情。據了解，塔拉格蘭隻認識她3天就求婚了。當然，也被拒絕了。後面窮追不舍，跟着她環球求愛，跑到南韓、追到香港，還買了奢侈珍珠項鍊……最後赢得了美人芳心。
因愛轉學機率論
更值得一提的是，在遇到妻子之後，塔拉格蘭也逐漸對機率論産生了興趣。要知道從一開始，塔拉格蘭其實研究的都是高維幾何空間。他也坦言：在這期間的十年來，一直都沒發現自己擅長什麼。但，從不後悔：
正是這段時光給了我一種看待事物不同的方式，我能夠通過高維幾何的視覺來檢查随機過程。
學了機率論後，塔拉格蘭的事業一路向上，累積發表了數百篇相關論文，2019年還獲得了120萬美元獎金的邵逸夫獎。塔拉格蘭透露：自己把99%的時間都花在了數學上，剩下的1%才給妻子。但她很支援我，從來沒有抱怨過什麼。塔拉格蘭“撒謊”！他其實并不是99%的心思撲在數學上。因為除了機率論，塔拉格蘭甚至還涉及了量子場論。
而且本來隻是想自己看着玩，但當他發現能找到的所有相關教科書都是由實體學家而不是數學家編寫的後，索性自己寫了一本《什麼是量子場論》。xAI創始人Greg Yang還推薦過他的書。
用獎金懸賞數學難題
更有意思的是，塔拉格蘭的個人網站上，還長期挂着一個“用我的獎金讓你富有吧”的挑戰。
上面列出了很多數學難題，隻要能夠解答出來，并讓他看懂，他就會把他過往獲得的獎金拿出去一部分作為懸賞：1000-5000美元不等。
一個純粹又cool的數學家～參考連結：
[1]https://www.quantamagazine.org/michel-talagrand-wins-abel-prize-for-work-wrangling-randomness-20240320/
[2]https://twitter.com/abel_prize/status/1770406243355517056
[3]https://news.ycombinator.com/item?id=39764954
[4]https://mastodon.social/@[email protected]/112128623807109631