2024年图灵奖于2025年3月5日正式公布， 安德鲁·巴托（Andrew Barto） 与 理查德·萨顿（Richard Sutton） 因在 强化学习（Reinforcement Learning, RL） 领域的奠基性贡献获奖。这一奖项由美国计算机协会（ACM）颁发，被称为“计算机界的诺贝尔奖”，奖金高达100万美元（由谷歌赞助）。
两位科学家的合作始于1980年代，他们从心理学和神经科学中汲取灵感，将“试错学习”机制引入计算机科学，构建了强化学习的核心框架。他们的研究不仅为AlphaGo、ChatGPT等划时代AI产品奠定基础，更深刻影响了自动驾驶、机器人、金融决策等领域的智能化进程。
2.技术突破：从理论到产业的四大贡献理论框架：让机器学会“思考”巴托和萨顿提出强化学习的通用问题框架，将智能体的学习过程抽象为“环境交互-反馈奖励-策略优化”的循环。这一模型模拟了人类通过经验积累知识的过程，成为AI自主决策的基石。数学工具：奠定算法根基他们利用 马尔可夫决策过程（MDPs） 等数学工具，将强化学习转化为可计算的模型。例如，时间差分学习（Temporal Difference Learning）算法解决了奖励预测难题，成为后续DeepMind等团队开发AlphaGo的核心技术。教育传承：一部“圣经”影响全球1998年，两人合著的教材《强化学习：导论》出版，至今被引用超7.5万次，被誉为该领域的“圣经”。书中提出的Q-learning、策略梯度等方法，培养了包括DeepMind创始人哈萨比斯在内的几代AI研究者。跨界融合：心理学与计算机的碰撞巴托的神经科学背景与萨顿的计算思维结合，开创了多学科协同创新的典范。正如ACM主席所言：“他们的工作证明，解决复杂问题需要跨越学科边界。”3.行业影响：从实验室到千万级应用场景游戏与娱乐：AlphaGo击败围棋冠军、AI游戏NPC的拟人化行为，均依赖强化学习的策略优化。自动驾驶：特斯拉的Autopilot系统通过强化学习模拟复杂路况，实现实时决策。工业机器人：工厂机械臂的抓取路径规划、仓储物流的自动化调度，背后均有强化学习算法支持。医疗与金融：药物分子设计、股票交易策略优化等场景中，RL正成为效率提升的关键。2024年，DeepSeek推出的R1模型、OpenAI的o系列模型，均基于强化学习实现推理能力的突破。萨顿曾预言：“RL是通向通用人工智能（AGI）的必经之路。”
4.图灵奖的意义：计算机科学的“风向标”自1966年设立以来，图灵奖已颁发77次，获奖者包括互联网协议发明人、密码学大师等。巴托与萨顿的获奖，标志着AI技术从工具性应用向“自主智能”的跨越。
历史对比：2023年奖项授予计算理论学者Avi Wigderson，2022年表彰以太网发明人Robert Metcalfe，而2024年聚焦AI核心领域，反映技术趋势的变迁。华人身影：2000年姚期智因计算复杂性理论获奖，至今仍是唯一华人得主。