重磅消息！“計算機科學界諾貝爾獎”的ACM圖靈獎，剛剛揭曉了2024年的得主！

Andrew Barto和Richard Sutton兩位大神，因在強化學習（Reinforcement Learning, RL）領域的奠基性貢獻，共同榮獲此殊榮！

劃重點：這兩位大佬，正是強化學習這項AI核心技術的先驅和奠基人！想想看，近年來火爆全網的AlphaGo戰勝人類圍棋冠軍，再到ChatGPT橫空出世，背后都離不開強化學習的強大支撐！可以說，Barto 和 Sutton 兩位教授，絕對是當之無愧的幕后英雄！

什么是強化學習？

可能有些小伙伴對“強化學習”這個詞還不太熟悉，這就來給大家科普一下：

簡單來說，強化學習就像訓練小動物一樣，通過獎勵和懲罰來引導智能體學習，讓它在與環境的互動中不斷試錯、改進，最終學會完成特定任務。

• ?智能體 (Agent):可以理解為我們想要訓練的AI程序，比如下棋的AI、聊天機器人等。

• ?環境 (Environment):智能體所處的世界，比如棋盤、互聯網等。

• ?獎勵 (Reward):智能體做得好時得到的正向反饋，比如下棋贏了、對話流暢等。

想象一下，你教小狗坐下，做對了就給它零食，做錯了就口頭制止。強化學習的原理與之類似，只不過對象變成了AI，獎勵和懲罰也變成了計算機可以理解的信號。

別小看這個簡單的概念！強化學習可是人工智能領域的一顆璀璨明珠，它賦予了機器像人類一樣從經驗中學習的能力，無需人為編寫復雜的規則，就能讓AI在復雜多變的環境中自主決策、不斷進步。

兩位大神，奠定RL基石！

Barto 和 Sutton 兩位教授，早在上世紀80年代就開始潛心研究強化學習。他們：

• ?構建理論框架：將心理學和神經科學的洞見融入計算機科學，提出了強化學習的通用問題框架。

• ?奠定數學基礎：利用馬爾可夫決策過程 (MDPs) 等數學工具，為強化學習建立了堅實的理論基礎。

• ?開發核心算法：發明了時間差分學習 (Temporal Difference Learning)等一系列關鍵算法，解決了獎勵預測等核心難題。

• ?著書立說，影響深遠：他們1998年出版的經典教材《Reinforcement Learning: An Introduction》至今仍是該領域的圣經，被引用超過75000次，培養了無數RL研究人才！

可以說，沒有Barto 和 Sutton 兩位教授的早期開拓和深耕，就沒有今天強化學習的蓬勃發展，更不會有AlphaGo、ChatGPT等一系列AI奇跡的誕生！

RL應用遍地開花

雖然強化學習理論早在幾十年前就已提出，但真正迎來爆發式發展還是近十幾年的事情。特別是當它與深度學習技術結合后，誕生了深度強化學習 (Deep Reinforcement Learning)這一強大武器，徹底打通了RL的應用之路。

如今，強化學習已經滲透到我們生活的方方面面：

• ?游戲AI：AlphaGo、星際爭霸AI，都是RL的杰作。

• ?聊天機器人：ChatGPT 的訓練也用到了人類反饋強化學習 (RLHF)技術。

• ?機器人控制：讓機器人學會復雜的操作，比如玩魔方、抓取物體。

• ?工業優化：網絡擁塞控制、芯片設計、供應鏈優化，都能看到RL的身影。

• ?科學研究：甚至在神經科學領域，RL算法也被用來解釋人腦中的多巴胺系統！

正如 ACM 主席 Yannis Ioannidis 所說，Barto 和 Sutton 的工作 “展示了多學科方法解決長期挑戰的巨大潛力”。 谷歌高級副總裁 Jeff Dean 也表示，強化學習 “直接回應了圖靈的挑戰”，是 “過去幾十年人工智能進步的基石”。

兩位大師實至名歸！他們的貢獻不僅推動了人工智能技術的飛速發展，也為我們理解智能的本質提供了新的視角

今年DeepSeek R1，OpenAI o1到o3,等一系列模型都是強化學習的突破才有的推理模型，而且強化學習的強大能力還有待挖掘，接下來讓我拭目以待DeepSeek R2，

參考：

https://www.acm.org/media-center/2025/march/turing-award-2024

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