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新智元报道⑥、【新智元导读】80年代⑥，当强化学习被冷落①，这对师徒没有放弃⑮；如今⑦，重看来时路❸，他们给出的建议仍然是③，「坚持」住自己的科研思想⑰。

3月5日⑥，计算机学会宣布Andrew Barto和Richard Sutton获得图灵奖❸，以表彰其在强化学习领域做出的奠基性贡献⑮。

自从9年前AlphaGo围棋大胜③，引爆全民RL狂欢③，再到如今Deepseek-R1等推理模型的火热❸，足以证明强化学习在人工智能领域的长久影响力▓。

最近⑦，Communications of the ACM发布了一段对师徒二人的采访⑥，从强化学习的研究经历③，聊到对人工智能的未来预测❸。

Barto侧重于多智能体协作学习❶，Sutton则认为AGI还需要至少几十年⑰，但最终一定能实现❶，二人对AI的未来以及强化学习的应用前景都充满希望⑬！

关于两人共同获得的100万美元图灵奖奖金❷，目前尚未确定具体用途⑫。

Sutton表示可能将其份额捐赠给共同创立的Openmind研究所⑰，给青年科学家提供「奢侈」的科研自由⑤，让他们像自己当年那样专注探索基础性问题⑰。

Barto则计划用奖金在马萨诸塞大学设立研究生奖学金⑭。

强化学习萌芽③、1975年的斯坦福校园里⑤，当时还是心理学专业的本科生Richard Sutton❷，翻遍了图书馆里所有关于机器智能的文献⑨，认知受到了巨大冲击⑨。

他对主流的「模式识别」和「示例学习」观点感到失望⑫，认为动物并不是这么学习的④，而是通过某种奖励反馈机制⑰。

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 Klopf④，认为脑细胞会主动寻求奖励⑫。

Sutton立即决定给Klopf写信⑪，并在1978年心理学毕业后⑥，在马萨诸塞大学阿默斯特分校从事研究⑦，主要工作就是测试Klopf的观点②。

团队当时有一位博士后Andrew Barto⑱，在接受空军和国家科学基金会长达五年的资助后⑮，除了一份报告⑨，并没有交付出任何成果⑮。

Barto于1970年获得密歇根大学数学学士学位▓，1975年获得计算机科学博士学位⑤，最终成为UMass自适应网络实验室的联合主任⑩，2012年退休⑲。

Sutton加入实验室后⑳，成为了Barto的第一位博士生⑦，二人最终发展出了现代强化学习技术⑱，奖励也是其中的核心❸，通过设计奖励信号来训练神经网络⑮，让神经元顺着预期方向发展▓。

1984年⑰，Sutton在马萨诸塞大学安姆斯特分校获得了博士学位⑰，直到1994年⑦，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①，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④。

任职期间⑳，Barto和Sutton共同出版了《强化学习导论》③，获得了超8万次引用⑯，2018年又发行了第二版③，至今仍是全球AI学子的圣经⑨。

同时⑮，Sutton加入AT&T Shannon Laboratory担任人工智能部门的主要技术组成员⑮，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⑫，持续改进自己对世界的表征和模型的系统❸。

2003年之后❷，Sutton成了阿尔伯塔大学计算机科学系的教授和 iCORE Chair⑰，领导着强化学习与人工智能实验室⑩。

不过❶，说起强化学习的历史⑦，Barto也提到②，他们的思路并不新鲜⑫。

早在1954年⑮，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⑬，也是IBM计算机科学家Arthur Samuel用来训练计算机下棋的方法②。

然而⑩，到了20世纪70年代⑳，这个想法已经过时⑲，大多数AI研究员都在设计专家系统⑮，Barto也庆幸自己能够保持「不合时宜」⑧。

Barto和Sutton提出的一个关键技术是「时间差分学习」①。

比如⑰，想教一台计算机学习下棋⑬，奖励信号如果是赢得游戏⑥，那中间哪些动作步骤是正确的⑳，仍然无法确定①；即时奖励可以在计算机预测一步后⑯，反馈出离最终奖励仍然有多少距离④，比如胜率是否增加⑬。

预测随时间的变化提供强化信号⑥，那么在下次计算机下棋时⑥，就可以采取那些能增加胜率的动作❸。

破圈⑳、2016年③，一场围棋人机大战⑨，让强化学习广为人知❸，连学术圈之外的人都能聊两句「阿尔法狗」③。

Google DeepMind开发的AlphaGo⑥，最终以四胜一败击败李世乭①，赛后韩国棋院授予AlphaGo为荣誉九段⑮。

2017年⑳，AlphaGo Master以3：0的战绩⑯，击败了世界排名第一的围棋棋手柯洁⑱，从此人类棋手再无一人是机器的对手❶。

可以说②，强化学习让「围棋」死了一半❸。

之前的机器学习方法主要是有监督学习和无监督学习③，在有监督设置下⑨，人工标注样本给机器进行学习❸，样本量有限⑭，无法适应「围棋」这种特征空间很大的情况⑰；而无监督学习则是自动提取出有效特征⑳，以在数据中找到结构⑰。

这两种方法在计算中都已被证明是有用的①，但都不是生物大脑的学习方式⑩。

强化学习的思路是❷，当神经网络实现了一个指定目标时⑬，就会获得一定数值的奖励⑪；如果失败了③，会得到一个负值奖励⑪。

机器可以通过不断试错来学习⑱，尝试不同的移动⑪，最终学到了在不同场景下应该使用哪种移动方式⑬。

此后②，强化学习一路高歌猛进⑪，不仅攻克了各种电子竞技游戏⑥，还引发了大型语言模型的推理革命⑨，比如OpenAI o系列⑩、DeepSeek-R1等推理模型▓，已成为新的研究主流⑬。

人工智能的未来⑫、Barto预测人工智能领域将向多智能体强化学习方向演进⑧，由神经网络社群及其个体奖励系统将形成互动①，这种机制可能进一步催生出协作网络⑳，多个模型为实现共同目标而互相奖励⑩，也可能引发持有不同目标的智能体之间的利益冲突⑧。

此类交互将对经济学与博弈论等复杂领域产生深远影响⑰。

Sutton则认为人工智能发展仍处于初级阶段④，包括向通用人工智能的探索⑳，即机器能理解人类认知范围内的所有事物⑲，Sutton坚信强化学习将在这一进程中发挥关键作用⑭。

谈到给年轻计算机研究人员的建议⑭，Barton倡导效仿二人的科研路⑱，勇敢追随自己的研究兴趣⑨，不必在意领域内其他人的看法②。虽然这很困难⑭，但你必须找到内在驱动力⑤，并尽你最大的能力坚持下去④。

Sutton则给出更具体的建议⑩，「坚持写作」⑳，通过文字记录来锤炼思想⑳。

一说起计算机科学的未来③，Sutton就充满信心：未来几十年内⑰，人类将彻底破解人工智能的奥秘▓！这有可能是史上最伟大的智力飞跃❸，能为其贡献绵薄之力是我们的荣幸⑬。

参考资料：

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