Courtesy of TechCrunch

Barto dan Sutton Raih Turing Award 2024 atas Inovasi Reinforcement Learning

05 Mar 2025, 22.27 WIB

56 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Andrew G. Barto dan Richard S. Sutton diakui atas kontribusi mereka dalam pembelajaran penguatan.
Pembelajaran penguatan memiliki aplikasi luas dalam AI dan memberikan wawasan tentang cara kerja otak.
Turing Award adalah penghargaan bergengsi yang mengakui pencapaian luar biasa dalam ilmu komputer.

Dua ilmuwan komputer terkemuka, Andrew G. Barto dan Richard S. Sutton, telah memenangkan Penghargaan Turing 2024 untuk karya mereka di bidang pembelajaran penguatan. Pembelajaran penguatan adalah cara di mana mesin belajar melalui pendekatan coba-coba yang berbasis hadiah, sehingga mereka dapat beradaptasi dalam lingkungan yang terbatas atau dinamis. Barto dan Sutton mengembangkan algoritma dan teori penting sejak tahun 1980-an, termasuk teknik pembelajaran yang disebut temporal difference learning, dan mereka juga menulis buku teks berjudul "Reinforcement Learning: An Introduction."

Penghargaan Turing, yang sering disebut sebagai "Nobel Prize untuk komputer," diberikan oleh Asosiasi Mesin Komputasi (ACM). Dalam beberapa tahun terakhir, pembelajaran penguatan semakin banyak diperhatikan, terutama setelah Google DeepMind menggunakan teknik ini untuk mengalahkan pemain AlphaGo terbaik di dunia. Barto dan Sutton akan membagi hadiah uang sebesar Rp 16.45 miliar ($1 juta) , yang didukung oleh Google, sebagai pengakuan atas kontribusi mereka yang besar dalam perkembangan kecerdasan buatan.

Referensi:
[1] https://techcrunch.com/2025/03/05/ai-pioneers-scoop-turing-award-for-reinforcement-learning-work/

Analisis Ahli

Yannis Ioannidis

"Reinforcement learning adalah fondasi utama AI modern yang terus berkembang dan menjanjikan potensi besar di berbagai bidang."

Geoff Hinton

"Pemahaman mendalam tentang pembelajaran mesin, termasuk reinforcement learning, adalah kunci untuk kemajuan AI yang signifikan."

Analisis Kami

"Pengakuan terhadap Barto dan Sutton menegaskan bahwa pendekatan reinforcement learning masih menjadi pilar utama dalam kecerdasan buatan, bukan sekadar tren sementara. Perkembangan ini akan memicu penelitian lintas disiplin yang menghubungkan ilmu komputer dengan psikologi dan neuroscience, membuka cakrawala baru dalam pengembangan kecerdasan buatan yang lebih manusiawi dan adaptif."

Prediksi Kami

Reinforcement learning akan terus berkembang dan menjadi dasar teknologi AI baru yang lebih canggih dan efisien, khususnya dalam pengembangan model pembelajaran yang adaptif dan hemat biaya di berbagai sektor industri.