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理解智能并创造智能机器是当代科学面临的重要挑战。在这个过程中，从经验中学习的能力成为了机器与生物智能的共同基石。这一理念最早可追溯至 1948 年，现代计算机科学之父艾伦·图灵在一份极具前瞻性的报告中，不仅提出了构建智能机器的设想，更探讨了通过“奖励和惩罚”来“教育”这些机器的可能性。
这一思想最终催生了人工智能领域的重要分支——强化学习。2024 年，强化学习先驱安德鲁·巴托和理查德·萨顿荣获 ACM 图灵奖，这无疑是对他们开创性工作的最佳认可。
那么，什么是强化学习？简单来说，它就像训练动物一样训练计算机智能体。动物训练师通过奖励理想行为来塑造动物行为，比如当狗正确完成动作时给予零食奖励。强化学习借鉴了这一心理学原理，将其应用于训练计算智能体。
这些智能体可以是软件程序，如国际象棋引擎，也可以是实体机器人，如学习做家务的机器助手。它们所处的环境既可以是虚拟的（如棋盘或视频游戏世界），也可以是物理的（如家庭环境）。智能体通过传感器感知环境并采取行动，就像下棋程序分析棋盘或机器人使用摄像头观察周围环境一样。
强化学习的核心在于如何设计能够通过感知和行动实现目标的智能体。它提出了一个大胆的假设：所有目标都可以通过设计一个称为“奖励”的数字信号来实现，让智能体最大化其接收到的奖励总和。这个“奖励假设”虽然尚未被完全证实，但已在多个领域展现出巨大潜力。
在某些场景中，奖励信号的设计相对简单。例如，在下棋智能体中，胜利可设为 +1，平局为 0，失败为 -1。但在更复杂的场景，如家庭机器人助手中，如何设计合适的奖励信号仍是一个挑战。尽管如此，强化学习在实践中的应用正在不断扩展。
强化学习的重大突破之一是谷歌 DeepMind 开发的 AlphaGo。通过强化学习，AlphaGo 在 2016 年击败了世界顶级围棋选手李世石，这一成就曾被认为在人工智能领域几乎不可能实现。近年来，强化学习还被应用于提升 ChatGPT 等聊天机器人的性能和推理能力。
然而，这些成就在 1980 年代几乎无法想象。当时，巴托和萨顿首次提出强化学习作为一种通用问题解决框架。他们不仅从动物心理学中汲取灵感，还借鉴了控制理论和优化方法，为该领域奠定了坚实的数学基础，并开发了至今仍在使用的标准算法。
当领域先驱者撰写教科书时，往往能产生深远影响。萨顿和巴托的《强化学习：导论》自 1998 年首次出版以来，已影响了一代研究人员，被引用超过 75,000 次。他们的工作不仅推动了人工智能的发展，还对神经科学产生了意想不到的影响。特别是关于多巴胺在奖励驱动行为中作用的研究，正是基于强化学习中的算法发展而来。
巴托和萨顿的开创性工作为强化学习领域奠定了基础，激发了大量研究，推动了实际应用，并吸引了科技公司的巨额投资。正如牛顿所言“站在巨人的肩膀上”，我相信未来的人工智能研究者将继续在他们的基础上，探索更广阔的智能疆域。
