מה זה: פרס-שנתי של 250,000 דולר לשלב מוקדם-עד-אמצע הקריירה
פרס ACM במדעי-המחשוב הוא הענקה שנתית של אגודת-המחשבים המקצועית ACM (Association for Computing Machinery) — ארגון שנוסד ב-1947, שדיווח ב-2024 על כמעט 110,000 חברים, ומגדיר את עצמו כאגודת-המחשוב החינוכית-והמדעית הגדולה בעולם. הפרס עצמו עומד על 250,000 דולר, לתרומה יסודית, חדשנית ופורצת-דרך במדעי-המחשוב — עם דגש מפורש על חוקרים בשלב מוקדם-עד-אמצע הקריירה, בניגוד לפרס-טיורינג, שמוענק בדרך-כלל בשלב מאוחר בקריירה. המימון מגיע מקרן-הענקה של חברת Infosys.
הקריטריון הרשמי: תרומה שמדגימה את ההישגים הגדולים בתחום
לפי הגדרתה הרשמית של ACM, הפרס מיועד ל"תרומה בסיסית וחדשנית במחשוב, בשלב מוקדם-עד-אמצע-הקריירה, שבעומקה, השפעתה והשלכותיה הרחבות מדגימה את ההישגים הגדולים ביותר בתחום". הקריטריון אינו מוגבל כלל לתחום-משנה מסוים במדעי-המחשב — הוא חל באותה מידה על קריפטוגרפיה, מחשוב-קוונטי, אבטחת-רשתות או בינה-מלאכותית, וההכרעה איזה תחום-משנה זוכה בפרס בכל שנה נתונה תלויה בהמלצת ועדת-הבחירה של ACM.
מקור הפרס: ACM-Infosys Foundation Award, 2007–2016
הפרס הוענק לראשונה ב-2007 תחת השם "ACM-Infosys Foundation Award in the Computing Sciences", וזוכתו הראשונה הייתה דפני קולר, על "עבודתה בשילוב לוגיקה יחסית והסתברות, המאפשרת יישום היקש הסתברותי במגוון רחב של תחומים, ובהם רובוטיקה, כלכלה וביולוגיה". ב-2016 שינתה ACM את שם הפרס ל-"ACM Prize in Computing", תוך העלאת סכום-הפרס לרמתו הנוכחית — 250,000 דולר.
זוכה 2019: דייוויד סילבר, על AlphaGo ולמידת-חיזוק עמוקה
פרס 2019 הוענק לדייוויד סילבר (David Silver), חוקר-ראשי ב-DeepMind ופרופסור באוניברסיטת קולג' לונדון, על התקדמויות פורצות-דרך במשחקי-מחשב ועל תרומתו לתחום הגדל-והמשפיע של למידת-חיזוק עמוקה (deep reinforcement learning). סילבר הוביל את פיתוח AlphaGo, התוכנה שהביסה את אלוף-העולם בגו לי סה-דול במרץ 2016, וכן את AlphaZero, שלמד לשחק ממש מאפס — בלי נתוני-אדם כלל, פרט לחוקי-המשחק עצמם.
זוכה 2021: פייטר אבל, על למידת-רובוטים
פרס 2021 הוענק לפייטר אבל (Pieter Abbeel), פרופסור באוניברסיטת קליפורניה בברקלי ושותף-מייסד של חברת-הרובוטיקה Covariant, על תרומות ללמידת-רובוטים — ובהן למידה מהדגמות ולמידת-חיזוק עמוקה לבקרת-רובוטים. אבל פיתח שיטות שאיפשרו לרובוט ללמוד לקפל בגדים, הישג שנחשב בזמנו לאבן-דרך, וכן טכניקת "למידה מדגימה בודדת" (few-shot imitation learning), שבה רובוט לומד משימה חדשה מהדגמה אחת בלבד, לאחר אימון מוקדם על משימות דומות.
זוכה 2024: טורסטן הופלר, על תשתיות-מחשוב עתירות-ביצועים ל-AI
פרס 2024 הוענק לטורסטן הופלר (Torsten Hoefler), פרופסור ב-ETH ציריך, "על תרומות-יסוד למחשוב עתיר-ביצועים (high-performance computing) ולמהפכת-הבינה-המלאכותית המתמשכת". הציטוט הרשמי מקשר במפורש בין תשתיות-חומרה ותוכנה למחשוב מקבילי לבין ההתפתחות המהירה של מודלי-AI גדולים בשנים האחרונות.
זוכה 2025: מתאי זהריה, על מערכות-נתונים מבוזרות שאפשרו AI בקנה-מידה
פרס 2025 הוענק למתאי זהריה (Matei Zaharia), "על הפיתוח החזוני של מערכות-נתונים מבוזרות ותשתיות-מחשוב, שאפשרו למידת-מכונה, אנליטיקה ובינה מלאכותית בקנה-מידה גדול ובהיקף עולמי". זהריה מזוהה עם פיתוח תשתיות-נתונים מבוזרות בקנה-מידה תעשייתי, שמאפשרות היום אימון והפעלה של מודלי-בינה-מלאכותית גדולים.
יחס לפרס-טיורינג: שלב-קריירה מוקדם מול מפעל-חיים
פרס ACM במדעי-המחשוב נועד למלא פער-הכרה מכוון: פרס-טיורינג, הפרס היוקרתי ביותר של ACM, מוענק לרוב על השפעה שהוכחה לאורך עשורים, ולכן נוטה להגיע לזוכיו מאוחר בקריירה. פרס ACM במדעי-המחשוב, לעומת זאת, מיועד במפורש לחוקרים בשלב מוקדם-עד-אמצע הקריירה — הכרה מוקדמת יותר בתרומה שכבר הוכיחה השפעה רחבה, אך עוד לפני שהגיעה למעמד של מפעל-חיים.
דפוס נמשך: זוכים שהוכרו על עבודה הקשורה ל-AI
בין זוכי הפרס בשנים 2019–2025 בולטים כמה שהוכרו במפורש על עבודה שקשורה לבינה מלאכותית או מאפשרת אותה: דייוויד סילבר (2019, משחקי-מחשב ולמידת-חיזוק עמוקה), פייטר אבל (2021, למידת-רובוטים), טורסטן הופלר (2024, מחשוב עתיר-ביצועים ו"מהפכת-הבינה-המלאכותית המתמשכת") ומתאי זהריה (2025, מערכות-נתונים שאפשרו למידת-מכונה ובינה מלאכותית בקנה-מידה עולמי). באותן שנים זכו בפרס גם חוקרים מתחומים אחרים — סקוט אהרונסון (2020, מחשוב-קוונטי), יעל טאומן קלעי (2022, קריפטוגרפיה) ואמנדה רנדלס (2023, מחשוב לרפואה). הופלר וזהריה, מצדם, הוכרו על תשתיות — מחשוב עתיר-ביצועים ומערכות-נתונים — שמאפשרות את ה-AI, ולא על אלגוריתמי-למידה עצמם.