重磅消息！“计算机科学界诺贝尔奖”的 ACM图灵奖，刚刚揭晓了2024年的得主！
🎉🎉🎉 Andrew Barto 和 Richard Sutton 两位大神，因在 强化学习（Reinforcement Learning, RL） 领域的奠基性贡献，共同荣获此殊荣！
划重点： 这两位大佬，正是强化学习 这项AI核心技术的先驱和奠基人！想想看，近年来火爆全网的 AlphaGo 战胜人类围棋冠军，再到 ChatGPT 横空出世，背后都离不开强化学习的强大支撑！可以说，Barto 和 Sutton 两位教授，绝对是当之无愧的幕后英雄！
什么是强化学习？
可能有些小伙伴对“强化学习”这个词还不太熟悉，这就来给大家科普一下：
简单来说，强化学习 就像训练小动物一样，通过 奖励 和 惩罚 来引导 智能体 学习，让它在与环境的互动中不断试错、改进，最终学会完成特定任务。
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• 智能体 (Agent): 可以理解为我们想要训练的AI程序，比如下棋的AI、聊天机器人等。 -
• 环境 (Environment): 智能体所处的世界，比如棋盘、互联网等。 -
• 奖励 (Reward): 智能体做得好时得到的正向反馈，比如下棋赢了、对话流畅等。
想象一下，你教小狗坐下，做对了就给它零食，做错了就口头制止。强化学习的原理与之类似，只不过对象变成了AI，奖励和惩罚也变成了计算机可以理解的信号。
别小看这个简单的概念！ 强化学习可是人工智能领域的一颗璀璨明珠，它赋予了机器像人类一样从经验中学习的能力，无需人为编写复杂的规则，就能让AI在复杂多变的环境中自主决策、不断进步。
两位大神，奠定RL基石！
Barto 和 Sutton 两位教授，早在上世纪80年代就开始潜心研究强化学习。他们：
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• 构建理论框架： 将心理学和神经科学的洞见融入计算机科学，提出了强化学习的通用问题框架。 -
• 奠定数学基础： 利用马尔可夫决策过程 (MDPs) 等数学工具，为强化学习建立了坚实的理论基础。 -
• 开发核心算法： 发明了 时间差分学习 (Temporal Difference Learning) 等一系列关键算法，解决了奖励预测等核心难题。 -
• 著书立说，影响深远： 他们1998年出版的经典教材 《Reinforcement Learning: An Introduction》 至今仍是该领域的圣经，被引用超过75000次，培养了无数RL研究人才！
可以说，没有Barto 和 Sutton 两位教授的早期开拓和深耕，就没有今天强化学习的蓬勃发展，更不会有AlphaGo、ChatGPT等一系列AI奇迹的诞生！
RL应用遍地开花
虽然强化学习理论早在几十年前就已提出，但真正迎来爆发式发展还是近十几年的事情。特别是当它与 深度学习 技术结合后，诞生了 深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning) 这一强大武器，彻底打通了RL的应用之路。
如今，强化学习已经渗透到我们生活的方方面面：
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• 游戏AI： AlphaGo、星际争霸AI，都是RL的杰作。 -
• 聊天机器人： ChatGPT 的训练也用到了 人类反馈强化学习 (RLHF) 技术。 -
• 机器人控制： 让机器人学会复杂的操作，比如玩魔方、抓取物体。 -
• 工业优化： 网络拥塞控制、芯片设计、供应链优化，都能看到RL的身影。 -
• 科学研究： 甚至在神经科学领域，RL算法也被用来解释人脑中的多巴胺系统！
正如 ACM 主席 Yannis Ioannidis 所说，Barto 和 Sutton 的工作 “展示了多学科方法解决长期挑战的巨大潜力”。 谷歌高级副总裁 Jeff Dean 也表示，强化学习 “直接回应了图灵的挑战”，是 “过去几十年人工智能进步的基石”。
两位大师实至名归！ 他们的贡献不仅推动了人工智能技术的飞速发展，也为我们理解智能的本质提供了新的视角
今年DeepSeek R1，OpenAI o1到o3,等一系列模型都是强化学习的突破才有的推理模型，而且强化学习的强大能力还有待挖掘，接下来让我拭目以待DeepSeek R2，😄
参考：
https://www.acm.org/media-center/2025/march/turing-award-2024
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（文：AI寒武纪）