首頁AI學者在Alphago的國際象棋勝利背後獲得了Turing獎的技術
在過去十年中，人工智慧以其進展令人矚目，特別是透過一種技術，讓電腦進行隨機選擇並從結果中學習。這種方法，被稱為強化學習，對實現人工智慧的卓越成就至關重要。
以Google DeepMind的AlphaZero計畫為例，該計畫於2016年啟動，至2018年已精通國際象棋、將棋和圍棋等複雜遊戲。同樣地，AlphaStar也採用此方法，在電玩遊戲《星海爭霸II》中達到「大師」級別。這些成就彰顯了強化學習的強大力量。
週三，該領域迎來了一個重要的里程碑，兩位人工智慧學者因其在推進強化學習方面的開創性工作而獲得榮譽。馬薩諸塞大學阿默斯特分校榮譽教授Andrew G. Barto和加拿大阿爾伯塔大學教授Richard S. Sutton獲得了計算機協會（ACM）頒發的2025年圖靈獎。
強化學習先驅的表彰
ACM讚揚Barto和Sutton為強化學習奠定了基礎，稱他們「提出了主要理念，構建了數學基礎，並開發了重要演算法。」這項榮譽伴隨著100萬美元的獎金，常被視為計算機行業的諾貝爾獎。
強化學習可以比喻為一隻老鼠在迷宮中尋找乳酪。老鼠學會哪些路徑通向進展，哪些是死胡同。同樣地，神經科學家認為，像老鼠這樣的智能生物會發展出「內部世界模型」來指導行動。
Sutton和Barto提出，電腦也可以發展這樣的內部模型。在強化學習中，電腦收集其環境的數據——無論是迷宮還是棋盤——並最初採取隨機行動。它以獎勵或懲罰的形式接收反饋，這有助於估計不同行動的結果。基於這些估計，程式制定「策略」來指導未來決策，平衡探索新行動與利用已知成功行動之間的關係。
探索與利用的角色
強化學習的核心在於探索新可能性與利用已知策略之間的微妙平衡。單獨採取任一方法都不足以成功。
對於有興趣深入研究的讀者，Sutton和Barto於2018年出版的教科書是寶貴資源。
值得注意的是，像OpenAI這樣的企業有時以不同方式使用「強化學習」一詞，採用「來自人類反饋的強化學習」（RLHF）來優化像GPT這樣的大型語言模型的輸出。然而，這與Sutton和Barto開發的方法有所不同。
強化學習作為思維理論
Sutton在2017年至2023年間擔任DeepMind傑出研究科學家，他主張強化學習不僅是一種技術，而是一種「思維理論」。他對人工智慧缺乏計算理論表示擔憂，聲稱「強化學習是第一個智能的計算理論」。
除了技術應用外，強化學習還可能揭示創意和自由遊戲作為智能表現的作用。Sutton和Barto強調了遊戲在學習中的角色，認為好奇心驅動探索。Sutton強調，遊戲可能涉及設定當前看似無用的目標，但日後可能證明有益。
「遊戲是一件大事」，Sutton表示，顯示其在學習和智能更廣泛背景中的重要角色。
從Barto和Sutton的基礎工作到其在遊戲及更廣泛領域的應用，強化學習的旅程持續推動人工智慧成就的邊界。
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評論 (12)
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![NicholasAdams]()
This reinforcement learning stuff is wild! AlphaGo beating chess champs? Mind blown 🤯. Makes me wonder how far AI can push human limits—scary but exciting!
![GeorgeTaylor]()
Mind-blowing how reinforcement learning led to AlphaGo's chess win! 🤯 Makes me wonder what other games AI will conquer next.
![ArthurBrown]()
The AI Scholars Awarded Turing Prize really blew my mind! The way they used reinforcement learning to make AlphaGo win at chess is just genius. It's like watching a sci-fi movie come to life. I wish I understood the tech better, but it's still super cool! 🤓
![EdwardTaylor]()
AlphaGoのチェス勝利の背後にある技術でAI Scholarsがチューリング賞を受賞したのは驚きです！強化学習がAIをこれほどの高みに押し上げたのを見るのは魅力的です。ただ、時々技術的な内容が難しすぎることがありますが、それでも人間の創意工夫の証です。境界を押し広げ続けてください！🧠
![WalterSanchez]()
The AI Scholars winning the Turing Prize for the technique behind AlphaGo's chess victory is mind-blowing! It's fascinating to see how reinforcement learning has propelled AI to such heights. The only thing is, it's a bit too technical for me at times, but still, it's a testament to human ingenuity. Keep pushing the boundaries! 🧠
![WillieJackson]()
¡Los académicos de IA que recibieron el Premio Turing por la técnica detrás de la victoria de AlphaGo en el ajedrez me dejaron asombrado! Usar el aprendizaje por refuerzo para ganar es genial. Me gustaría entender mejor la tecnología, pero aún así es muy cool! 🤓
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Sutton和Barto提出，電腦也可以發展這樣的內部模型。在強化學習中，電腦收集其環境的數據——無論是迷宮還是棋盤——並最初採取隨機行動。它以獎勵或懲罰的形式接收反饋，這有助於估計不同行動的結果。基於這些估計，程式制定「策略」來指導未來決策，平衡探索新行動與利用已知成功行動之間的關係。
探索與利用的角色
強化學習的核心在於探索新可能性與利用已知策略之間的微妙平衡。單獨採取任一方法都不足以成功。
對於有興趣深入研究的讀者，Sutton和Barto於2018年出版的教科書是寶貴資源。
值得注意的是，像OpenAI這樣的企業有時以不同方式使用「強化學習」一詞，採用「來自人類反饋的強化學習」（RLHF）來優化像GPT這樣的大型語言模型的輸出。然而，這與Sutton和Barto開發的方法有所不同。
強化學習作為思維理論
Sutton在2017年至2023年間擔任DeepMind傑出研究科學家，他主張強化學習不僅是一種技術，而是一種「思維理論」。他對人工智慧缺乏計算理論表示擔憂，聲稱「強化學習是第一個智能的計算理論」。
除了技術應用外，強化學習還可能揭示創意和自由遊戲作為智能表現的作用。Sutton和Barto強調了遊戲在學習中的角色，認為好奇心驅動探索。Sutton強調，遊戲可能涉及設定當前看似無用的目標，但日後可能證明有益。
「遊戲是一件大事」，Sutton表示，顯示其在學習和智能更廣泛背景中的重要角色。
從Barto和Sutton的基礎工作到其在遊戲及更廣泛領域的應用，強化學習的旅程持續推動人工智慧成就的邊界。
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