ACM图灵奖揭晓：强化学习领域“双子星”Barto与Sutton获殊荣

今天，全球计算机领域的最高荣誉——ACM图灵奖，为2024年的获奖者揭开了神秘面纱。人工智能领域的两位杰出学者，安德鲁·巴托（Andrew Barto）与理查德·萨顿（Richard Sutton），因其在强化学习（Reinforcement Learning）领域做出的开创性贡献，获得了这一殊荣。这一奖项不仅是对他们个人学术成就的高度认可，也标志着强化学习在现代人工智能发展中所占据的核心地位。

强化学习领域的“双子星”

安德鲁·巴托是马萨诸塞大学阿默斯特分校信息与计算机科学荣休教授，以其在强化学习领域的前瞻性研究而闻名于世。自1977年作为博士后研究助理开始职业生涯以来，他在该校担任了多个重要职位，包括副教授、教授及系主任。巴托在密歇根大学获得数学学士学位，并在同校完成计算机与通信科学的硕士与博士学业。作为电气和电子工程师协会（IEEE）会士及美国科学促进会（AAAS）会士，他的学术成就与荣誉数不胜数。

理查德·萨顿，目前是阿尔伯塔大学计算机科学教授，同时兼任Keen Technologies研究科学家。他和巴托的合作始于1978年，彼时巴托是萨顿的博士生及博士后导师。萨顿在斯坦福大学获得心理学学士学位，并在马萨诸塞大学阿默斯特分校获得计算机与信息科学的硕士与博士学位。他同样享有盛誉，获得了多项奖项，包括IJCAI研究卓越奖和加拿大人工智能协会终身成就奖。他在强化学习界以“强化学习之父”著称，其对学科的贡献功不可没。

奠基之作，引领强化学习的崛起

自20世纪80年代以来，安德鲁·巴托与理查德·萨顿便开始构建强化学习的理论与实践框架。他们借鉴马尔可夫决策过程（MDP）的数学基础，提出了创新性的强化学习框架，使得智能体能够在未知环境中不断学习并适应新的奖励机制，这极大地扩展了该算法的应用领域。

他们共同开创了众多强化学习的基础算法，其中，“时间差分学习”算法是他们的重要贡献之一，这一算法为解决奖励预测问题带来了突破性的进展。他们还引入了策略梯度方法，并将神经网络作为一种函数逼近的有效工具，使得强化学习在更复杂的环境中得以应用。

1998年，巴托和萨顿合著的《Reinforcement Learning: An Introduction》一书问世，这部经典教材迅速成为强化学习领域的标准参考文献，迄今为止已被引用超过79,000次，为无数研究人员打开了研究新领域的门径，激发了计算机科学界一系列重要的研究活动。

强化学习：驱动AI变革的引擎

在当今人工智能领域，强化学习已成为多个重大突破的重要驱动力。以DeepSeek R1为例，其核心的强化学习算法GRPO为大型模型赋予了出色的推理能力，使得在没有大量监督微调的情况下，AI的性能得到了显著提升。围棋界的传奇AlphaGo同样通过强化学习的自我博弈训练策略，成功超越了人类棋手，再次引发广泛关注。

在自然语言处理领域，诸如ChatGPT等聊天机器人则利用了基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术，优化模型输出以满足人类期望，从而极大改善用户互动体验。在机器人技术方面，强化学习帮助机器人在模拟环境中学习操作物体、解决物理问题，并将学习成果有效迁移到现实世界。这种算法的适应性与潜力在网络拥堵控制、芯片设计、互联网广告和全球供应链优化等众多领域都得到了成功应用。

图灵奖的认可，AI发展的新契机

作为计算机领域的诺贝尔奖，ACM图灵奖每年颁发一次，奖金高达100万美元，由谷歌公司提供资助。该奖项旨在表彰在计算机科学领域做出过重大并持久的技术贡献的个人。安德鲁·巴托与理查德·萨顿的获奖，再次彰显了强化学习对人工智能发展的深远影响。

正如ACM主席雅尼斯·伊奥安尼迪斯所言：“巴托与萨顿的工作展示了多学科方法解决长期挑战的巨大潜力，强化学习的进步不仅为人工智能的发展奠定了基础，还加深了我们对大脑工作机制的理解。”谷歌高级副总裁杰夫·迪恩也指出：“巴托与萨顿开发的强化学习工具，仍是人工智能繁荣的核心支柱，吸引着无数年轻研究者，推动着巨额投资。”

此次颁奖为全球人工智能研究人员注入了新的动力，激励更多人投身于人工智能基础研究，探索智能本质与边界。随着强化学习及人工智能的不断演进，我们期待见证更多改变世界的创新成果的诞生，拓展人类的智能边界。