#84 强化学习的前世今生

本期节目探讨了图灵奖得主安德鲁·巴托和理查德·萨顿的强化学习研究及其对人工智能领域的影响。 追溯强化学习的历史，从 19 世纪末桑代克的试错学习理论和赫布法则，到 20 世纪中叶马尔科夫决策过程的提出以及早期人工智能研究中对强化学习的探索，例如香农的 “忒修斯” 和明斯基的 SNARK 机器。 更重要的是，节目深入分析了巴托和萨顿的贡献，他们将心理学、神经科学和计算机科学结合，奠定了强化学习的理论基础，并通过 TD-Lambda 算法等解决了延迟奖励问题。 例如，萨顿的《苦涩的教训》一文对 OpenAI 的 GPT 大模型的诞生产生了重要影响。 最终，节目展望了强化学习的未来发展方向，包括萨顿提出的去中心化神经网络和持续反向传播算法，以及强化学习在 AGI 和人类社会合作中的潜在应用。 这表明强化学习作为一种重要的机器学习范式，将持续推动人工智能领域的发展，并对人类社会产生深远的影响。