曾任UMass教授获得”计算机界的诺贝尔奖”殊荣，因AI技术表现突出

## 退休马萨诸塞大学教授因人工智能技术获得“计算机科学诺贝尔奖”

概述

最近，马萨诸塞大学阿默斯特分校的退休教授安德鲁·G·巴托（Andrew G. Barto）与他的前博士生理查德·S·萨顿（Richard S. Sutton）共同获得了2024年ACM A.M.图灵奖。这项奖励被誉为“计算机科学的诺贝尔奖”，旨在表彰他们在强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域的开创性工作。强化学习是一种机器学习技术，通过奖励信号使软件能够自主做出决策，是人工智能领域的重要组成部分。

强化学习的发展与贡献

强化学习的起源

强化学习的概念源自心理学和神经科学中的反馈学习原理。巴托和萨顿在20世纪80年代开始了一系列研究，建立了强化学习的数学基础，并开发了关键算法。他们的工作为人工智能的发展奠定了重要基础，尤其是在与深度学习结合后，推动了深度强化学习的诞生。

主要贡献

– 理论基础：巴托和萨顿通过一系列论文，构建了强化学习的理论框架，为后续的研究提供了基础。
– 算法开发：他们开发了多种基本算法，这些算法至今仍在广泛应用。
– 应用领域：强化学习已被应用于多个领域，如AlphaGo、ChatGPT的训练、网络拥塞控制、芯片设计、在线广告优化等。

个人背景

安德鲁·G·巴托

– 职业经历：巴托于1977年加入马萨诸塞大学阿默斯特分校，曾任副教授、教授和系主任，于2012年退休后获得荣誉教授称号。
– 教育背景：他在密歇根大学获得了数学学士、硕士和计算机与通信科学博士学位。
– 荣誉：巴托曾获得多项荣誉，包括UMass神经科学终身成就奖、IEEE神经网络学会先驱奖等。

理查德·S·萨顿

– 职业经历：萨顿现任阿尔伯塔大学计算机科学教授、Keen Technologies研究科学家和阿尔伯塔机器智能研究所（Amii）研究员。
– 教育背景：他在马萨诸塞大学阿默斯特分校获得博士学位。
– 荣誉：萨顿获得了多项奖项，包括IJCAI研究卓越奖、加拿大人工智能协会终身成就奖等。

图灵奖的意义

ACM A.M.图灵奖是计算机科学领域最具声望的奖项之一，旨在表彰对计算机科学做出重大贡献的个人。该奖项由Google提供资金支持，奖金为100万美元。图灵奖的命名源自英国数学家艾伦·图灵，他在计算机科学的发展中起到了关键作用。

结论

巴托和萨顿的工作不仅推动了人工智能的发展，也为其他学科提供了新的研究视角。他们的贡献使得强化学习成为人工智能领域的基石，其影响力将在未来继续扩大。