强化学习的前世今生

2024年图灵奖授予安德鲁·巴托和理查德·萨顿，表彰他们在强化学习领域的开创性贡献。颁奖仪式强调了强化学习对人工智能发展的奠基作用，其理论融合了心理学、神经科学等多学科成果，并为理解人类认知提供了新视角。
强化学习的历史可追溯至19世纪末的行为学研究。爱德华·桑代克通过“难题箱”实验提出效果法则，奠定了试错法学习机制的基础；唐纳德·赫布的神经元关联理论则为神经科学理论支持提供了依据。20世纪50年代，马尔科夫决策模型的提出为强化学习的数学框架奠定了基础。
技术应用方面，AlphaGo围棋突破首次将深度强化学习算法引入公众视野，而RLHF技术应用通过人类反馈优化模型对话能力，成为ChatGPT等大模型发展的关键。萨顿的苦涩教训启示强调算力扩展与自主学习的重要性，推动了大模型从知识投喂到自我探索的转变。
强化学习的未来方向聚焦持续学习与去中心化合作理论应用。萨顿近期提出动态神经元目标算法，旨在解决深度学习的灾难性遗忘问题，其研究强调合作机制在人工智能与人类社会发展中的核心价值，呼应了经济系统中去中心化协作的底层逻辑。