리처드 서튼과 앤드류 바르토, 2024 튜링상 수상

ACM A.M. Turing Award Honors Two Researchers Who Led the Development of Cornerstone AI Technology

Andrew Barto and Richard Sutton Recognized as Pioneers of Reinforcement Learning

• ACM은 2024년 ACM A.M. Turing Award 수상자로 Andrew G. Barto와 Richard S. Sutton을 선정하였음. 이들은 강화 학습의 개념적 및 알고리듬적 기초를 개발하였음.
• Barto는 매사추세츠 대학교 애머스트 캠퍼스의 정보 및 컴퓨터 과학 명예 교수이며, Sutton은 앨버타 대학교의 컴퓨터 과학 교수로 활동 중임.
• Turing Award는 컴퓨팅 분야의 노벨상으로 불리며, Google의 재정 지원을 받아 100만 달러의 상금이 수여됨.

What is Reinforcement Learning?

• 인공지능(AI) 분야는 주로 인지하고 행동하는 에이전트를 구축하는 것에 중점을 둠. 강화 학습(RL)은 이러한 에이전트가 보상 신호를 통해 더 나은 행동을 학습하는 과정임.
• 강화 학습의 기초는 1980년대 초 Barto와 Sutton이 심리학에서의 관찰을 바탕으로 일반적인 문제 프레임워크로서 강화 학습을 공식화하면서 시작되었음.
• 이들은 마르코프 결정 프로세스(MDP)를 기반으로 한 수학적 기초를 활용하여 강화 학습 알고리듬을 개발하였음.

주요 기여

• Barto와 Sutton은 강화 학습의 기본 알고리듬 접근법을 개발하였으며, 특히 시간 차 학습과 정책 경사 방법, 신경망을 활용한 학습 함수 표현을 포함함.
• 이들의 교과서 "Reinforcement Learning: An Introduction"은 여전히 이 분야의 표준 참고서로 사용되며, 75,000회 이상 인용되었음.

강화 학습의 실제 응용

• 강화 학습은 최근 15년 동안 심층 학습 알고리듬과 결합하여 큰 발전을 이루었음. 대표적인 예로 AlphaGo의 바둑 승리와 ChatGPT의 개발이 있음.
• 강화 학습은 로봇 모터 기술 학습, 네트워크 혼잡 제어, 칩 설계, 인터넷 광고 최적화 등 다양한 분야에서 성공을 거두고 있음.

강화 학습의 신경과학적 영감

• 최근 연구에 따르면, AI에서 개발된 특정 강화 학습 알고리듬이 인간 뇌의 도파민 시스템에 대한 설명에 가장 적합하다는 결과가 나왔음.

ACM A.M. Turing Award에 대한 설명

• Turing Award는 1966년부터 정보 기술 산업을 발전시킨 컴퓨터 과학자와 엔지니어를 기리기 위해 수여되고 있음.

2024 ACM A.M. Turing Award 수상자

• Andrew Barto는 매사추세츠 대학교 애머스트 캠퍼스의 정보 및 컴퓨터 과학 명예 교수로, 다양한 상을 수상하였음.
• Richard Sutton은 앨버타 대학교의 컴퓨터 과학 교수로, 다양한 연구 기관에서 활동하며 여러 상을 수상하였음.