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AI先驱因强化学习研究荣获图灵奖
2024年，两位计算机科学领域的开拓者因其在上世纪80年代开始的强化学习领域的开创性研究荣获图灵奖。安德鲁·G·巴托（Andrew G. Barto）和理查德·S·萨顿（Richard S. Sutton）的研究为现代人工智能奠定了基础，他们的工作不仅推动了技术进步，还深刻影响了多个学科的发展。
强化学习的崛起
强化学习是一种让机器通过基于奖励的试错方法学习的学科，使它们能够在受限或动态环境中适应。巴托和萨顿开发的关键算法和理论，包括时间差分学习技术，为强化学习的发展奠定了基础。他们的学术教科书《强化学习：简介》成为了该领域的经典之作。
图灵奖的荣誉
由计算机协会（ACM）管理的图灵奖被誉为“计算机界的诺贝尔奖”。近年来，诺贝尔奖也开始涉足计算机领域，尤其是人工智能领域。去年，杰弗里·辛顿（Geoff Hinton）和约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）因其在基础人工智能方面的工作获得了诺贝尔物理学奖。随后，DeepMind的德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·贾umper）因其在AlphaFold方面的工作获得了诺贝尔化学奖。
强化学习的影响
ACM主席扬尼斯·伊奥annis说：“从认知科学、心理学到神经科学的研究领域激发了强化学习的发展，这为人工智能的一些最重要的进步奠定了基础，并使我们更深入地了解了大脑的工作方式。”“巴托和萨顿的工作不仅仅是我们现在已经超越的垫脚石。强化学习继续增长，为计算和其他许多学科的未来进步提供了巨大潜力。我们用我们领域中最负盛名的奖项来表彰他们是恰当的。”
中国AI新星的崛起
近年来，强化学习受到了更多关注，尤其是在Google DeepMind使用该技术构建的AI击败了世界上最好的AlphaGo玩家之后。在过去几个月里，中国AI初创公司DeepSeek因其具有颠覆性的R1推理模型而成为头条新闻，该模型大量依赖强化学习来创建更经济高效的基础模型。
结语
巴托和萨顿的成就不仅标志着个人事业的巅峰，也代表了整个AI社区的进步。他们的工作将继续激励未来的研究者，推动人工智能技术不断向前发展。
