在计算机科学领域，两位杰出的科学家因其在强化学习领域的贡献而荣获2024年的图灵奖。这项技术让机器能够通过基于奖励的试错方法进行学习，从而适应各种受限或动态环境。
强化学习的奠基者
自20世纪80年代以来，他们通过一系列开创性的研究工作，奠定了强化学习的基础，包括时间差分学习等重要算法，并共同编写了《强化学习：导论》一书。
图灵与早期思考
艾伦·图灵在其1950年的论文《计算机器与智能》中探讨了机器是否可以思考的问题，触及了从经验中学习的概念。如今，图灵奖以他的名字命名，表彰那些对计算机科学做出重大贡献的人士。
强化学习的应用与发展
近年来，随着谷歌DeepMind开发出击败世界顶级围棋选手的AlphaGo，以及中国公司DeepSeek推出具有变革意义的R1推理模型，强化学习受到了前所未有的关注。这些成就展示了强化学习在创建高效、成本效益高的AI模型方面的潜力。
图灵奖：“计算领域的诺贝尔奖”
由美国计算机协会（ACM）颁发的图灵奖，常被称为“计算领域的诺贝尔奖”。值得注意的是，诺贝尔奖也开始认可AI领域的成就，如杰夫·辛顿和约翰·霍普菲尔德获得了诺贝尔物理学奖，DeepMind的德米斯·哈萨比斯和约翰·詹珀则因其在AlphaFold上的工作获得诺贝尔化学奖。
ACM主席扬尼斯·伊奥安尼迪斯指出，强化学习不仅推动了AI的进步，还加深了我们对大脑工作机制的理解。“巴托和萨顿的工作不是已被超越的垫脚石，而是持续发展的源泉。”
除了此次获奖的两位科学家外，其他著名的AI先驱也获得了图灵奖的认可，比如Meta的杨立昆，他因在深度神经网络方面的工作获得了2018年的奖项。巴托和萨顿将分享由谷歌资助的100万美元奖金。这一荣誉不仅是对他们工作的肯定，也是对整个AI领域未来发展的鼓励。（来源）
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