## 退休马萨诸塞大学教授因AI技术获得“计算机诺贝尔奖”
概述
最近，马萨诸塞大学阿默斯特分校（UMass Amherst）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。这一奖项被誉为“计算机诺贝尔奖”，旨在表彰他们在人工智能（AI）领域中对强化学习（Reinforcement Learning，RL）的基础性贡献。
强化学习的重要性
强化学习是一种机器学习技术，通过奖励信号来教导软件做出决策。这种方法在过去的几十年中对人工智能的发展起到了至关重要的作用，尤其是在与深度学习算法结合后，形成了深度强化学习。强化学习的应用领域广泛，包括网络拥塞控制、芯片设计、互联网广告、优化、全球供应链优化，以及改进聊天机器人的行为和推理能力等。
巴托和萨顿的贡献
安德鲁·G·巴托和理查德·S·萨顿在20世纪80年代开始的一系列论文中，提出了强化学习的主要思想，构建了其数学基础，并开发了重要的算法。他们的工作为人工智能领域的许多重要进展奠定了基础。他们合著的教材《强化学习：入门》（1998年）至今仍是该领域的标准参考书，已被引用超过75,000次。
奖项背景
ACM A.M.图灵奖由计算机协会（ACM）颁发，奖金为100万美元，由Google提供支持。该奖项以英国数学家阿兰·图灵（Alan Turing）的名字命名，他在70多年前阐述了计算的数学基础。图灵曾在二战期间为盟军破解恩尼格玛密码机做出重要贡献。
对未来影响
巴托和萨顿的工作不仅对人工智能的发展做出了巨大贡献，也为其他学科提供了新的研究视角。例如，他们的研究成果已被用于解释人类大脑中的多巴胺系统。ACM主席伊安尼斯·伊奥尼迪斯（Yannis Ioannidis）表示，强化学习继续在计算机科学和其他领域推动进步，因此授予巴托和萨顿图灵奖是当之无愧的。
个人简介
– 安德鲁·G·巴托：现为马萨诸塞大学阿默斯特分校信息与计算科学学院的教授emeritus。他于1977年加入UMass Amherst，曾担任多个职位，包括系主任。巴托于2012年退休。他获得了多项荣誉，包括UMass神经科学终身成就奖、国际联合人工智能会议研究卓越奖和IEEE神经网络学会先驱奖。
– 理查德·S·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。萨顿曾获得IJCAI研究卓越奖、加拿大人工智能协会终身成就奖和UMass阿默斯特大学杰出研究成就奖。他是伦敦皇家学会、人工智能促进协会和加拿大皇家学会的研究员。
结论
巴托和萨顿获得图灵奖不仅是对他们个人贡献的肯定，也是对强化学习在人工智能领域的重要性的认可。他们的工作为未来AI技术的发展提供了坚实的基础，并将继续推动计算机科学和其他领域的进步。
相关资讯来源:
[1] www.umass.edu
[3] www.umass.edu
