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新智元报道⑲、【新智元导读】80年代⑪，当强化学习被冷落⑮，这对师徒没有放弃②；如今⑱，重看来时路⑨，他们给出的建议仍然是❶，「坚持」住自己的科研思想⑱。

3月5日①，计算机学会宣布Andrew Barto和Richard Sutton获得图灵奖⑱，以表彰其在强化学习领域做出的奠基性贡献⑥。

自从9年前AlphaGo围棋大胜⑬，引爆全民RL狂欢❷，再到如今Deepseek-R1等推理模型的火热②，足以证明强化学习在人工智能领域的长久影响力❶。

最近⑧，Communications of the ACM发布了一段对师徒二人的采访①，从强化学习的研究经历❶，聊到对人工智能的未来预测⑰。

Barto侧重于多智能体协作学习⑫，Sutton则认为AGI还需要至少几十年③，但最终一定能实现⑪，二人对AI的未来以及强化学习的应用前景都充满希望▓！

关于两人共同获得的100万美元图灵奖奖金⑲，目前尚未确定具体用途⑰。

Sutton表示可能将其份额捐赠给共同创立的Openmind研究所①，给青年科学家提供「奢侈」的科研自由⑳，让他们像自己当年那样专注探索基础性问题⑥。

Barto则计划用奖金在马萨诸塞大学设立研究生奖学金⑪。

强化学习萌芽③、1975年的斯坦福校园里❶，当时还是心理学专业的本科生Richard Sutton⑯，翻遍了图书馆里所有关于机器智能的文献④，认知受到了巨大冲击①。

他对主流的「模式识别」和「示例学习」观点感到失望②，认为动物并不是这么学习的⑥，而是通过某种奖励反馈机制①。

当时④，唯一将奖励与学习联系起来的研究人员是美国空军实验室的A. Harry Klopf②，认为脑细胞会主动寻求奖励⑧。

Sutton立即决定给Klopf写信③，并在1978年心理学毕业后⑧，在马萨诸塞大学阿默斯特分校从事研究④，主要工作就是测试Klopf的观点⑪。

团队当时有一位博士后Andrew Barto❸，在接受空军和国家科学基金会长达五年的资助后⑥，除了一份报告❸，并没有交付出任何成果⑦。

Barto于1970年获得密歇根大学数学学士学位⑨，1975年获得计算机科学博士学位❸，最终成为UMass自适应网络实验室的联合主任❷，2012年退休❷。

Sutton加入实验室后⑪，成为了Barto的第一位博士生③，二人最终发展出了现代强化学习技术⑮，奖励也是其中的核心⑲，通过设计奖励信号来训练神经网络⑥，让神经元顺着预期方向发展❸。

1984年⑩，Sutton在马萨诸塞大学安姆斯特分校获得了博士学位⑲，直到1994年⑬，Sutton都是GTE Laboratories的计算机和智能系统实验室的技术组的主要成员⑭，随后又以资深研究科学家的身份回到了马萨诸塞大学安姆斯特分校⑬。

任职期间②，Barto和Sutton共同出版了《强化学习导论》⑨，获得了超8万次引用②，2018年又发行了第二版⑥，至今仍是全球AI学子的圣经⑲。

同时⑭，Sutton加入AT&T Shannon Laboratory担任人工智能部门的主要技术组成员⑳，研究方向围绕着决策者与其环境交互时所面临的学习问题⑩，持续改进自己对世界的表征和模型的系统⑯。

2003年之后②，Sutton成了阿尔伯塔大学计算机科学系的教授和 iCORE Chair⑭，领导着强化学习与人工智能实验室⑧。

不过⑱，说起强化学习的历史⑧，Barto也提到▓，他们的思路并不新鲜⑲。

早在1954年①，人工智能先驱马文明斯基的博士学位论文主题就是模拟神经的强化学习系统❷，也是IBM计算机科学家Arthur Samuel用来训练计算机下棋的方法⑳。

然而⑨，到了20世纪70年代❶，这个想法已经过时⑩，大多数AI研究员都在设计专家系统⑦，Barto也庆幸自己能够保持「不合时宜」④。

Barto和Sutton提出的一个关键技术是「时间差分学习」⑭。

比如⑧，想教一台计算机学习下棋⑳，奖励信号如果是赢得游戏⑯，那中间哪些动作步骤是正确的④，仍然无法确定③；即时奖励可以在计算机预测一步后⑦，反馈出离最终奖励仍然有多少距离⑲，比如胜率是否增加⑥。

预测随时间的变化提供强化信号⑭，那么在下次计算机下棋时②，就可以采取那些能增加胜率的动作⑬。

破圈⑧、2016年⑤，一场围棋人机大战⑩，让强化学习广为人知❷，连学术圈之外的人都能聊两句「阿尔法狗」⑰。

Google DeepMind开发的AlphaGo⑧，最终以四胜一败击败李世乭▓，赛后韩国棋院授予AlphaGo为荣誉九段⑮。

2017年⑥，AlphaGo Master以3：0的战绩④，击败了世界排名第一的围棋棋手柯洁⑳，从此人类棋手再无一人是机器的对手②。

可以说⑯，强化学习让「围棋」死了一半⑱。

之前的机器学习方法主要是有监督学习和无监督学习❷，在有监督设置下④，人工标注样本给机器进行学习④，样本量有限⑦，无法适应「围棋」这种特征空间很大的情况⑬；而无监督学习则是自动提取出有效特征⑲，以在数据中找到结构⑨。

这两种方法在计算中都已被证明是有用的⑳，但都不是生物大脑的学习方式⑲。

强化学习的思路是⑮，当神经网络实现了一个指定目标时⑩，就会获得一定数值的奖励⑳；如果失败了⑥，会得到一个负值奖励③。

机器可以通过不断试错来学习⑨，尝试不同的移动⑨，最终学到了在不同场景下应该使用哪种移动方式⑭。

此后⑩，强化学习一路高歌猛进⑧，不仅攻克了各种电子竞技游戏▓，还引发了大型语言模型的推理革命❷，比如OpenAI o系列⑤、DeepSeek-R1等推理模型⑰，已成为新的研究主流⑮。

人工智能的未来⑰、Barto预测人工智能领域将向多智能体强化学习方向演进⑥，由神经网络社群及其个体奖励系统将形成互动❷，这种机制可能进一步催生出协作网络①，多个模型为实现共同目标而互相奖励⑲，也可能引发持有不同目标的智能体之间的利益冲突④。

此类交互将对经济学与博弈论等复杂领域产生深远影响④。

Sutton则认为人工智能发展仍处于初级阶段⑱，包括向通用人工智能的探索⑰，即机器能理解人类认知范围内的所有事物❸，Sutton坚信强化学习将在这一进程中发挥关键作用⑥。

谈到给年轻计算机研究人员的建议⑬，Barton倡导效仿二人的科研路⑳，勇敢追随自己的研究兴趣⑬，不必在意领域内其他人的看法⑫。虽然这很困难▓，但你必须找到内在驱动力⑯，并尽你最大的能力坚持下去⑭。

Sutton则给出更具体的建议⑰，「坚持写作」⑯，通过文字记录来锤炼思想⑤。

一说起计算机科学的未来⑬，Sutton就充满信心：未来几十年内❷，人类将彻底破解人工智能的奥秘⑨！这有可能是史上最伟大的智力飞跃⑧，能为其贡献绵薄之力是我们的荣幸⑱。

参考资料：

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