2024 圖靈獎授予強化學習先驅 促成 AlphaGo、ChatGPT 重大突破

TMN 科技編輯部報導

全球計算領域的最高榮譽——ACM A.M. 圖靈獎，今年授予了安德魯·巴托（Andrew G. Barto，圖左）與理查·薩頓（Richard S. Sutton，圖右），以表彰他們在強化學習（Reinforcement Learning, RL）領域的開創性貢獻。這兩位學者的研究奠定了AlphaGo、ChatGPT等人工智慧（AI）技術的基礎，推動了智能系統的發展。

強化學習的奠基人

巴托和薩頓自 1980 年代起，即開始發展強化學習的核心理論與數學基礎，並設計了一系列關鍵演算法。他們的研究讓機器能夠透過試誤學習與獎勵機制來最佳化決策，這一技術後來被廣泛應用於機器人學、遊戲 AI、自然語言處理等領域。

目前，巴托是麻薩諸塞大學阿默斯特分校的榮譽教授，而薩頓則是亞伯達大學電腦科學教授，同時也是 AI 研究機構 Amii（亞伯達機器智慧研究所）的研究員。

圖靈獎素有「計算機科學界的諾貝爾獎」之稱，獎金高達100 萬美元，由 Google 贊助。該獎項以數學家艾倫·圖靈（Alan M. Turing）命名，他被譽為現代計算機科學的奠基人。

強化學習如何推動 AI 發展？

強化學習的核心思想源自心理學與神經科學，透過獎勵（reward）機制來引導機器學習更優化的決策方式。其關鍵數學基礎來自馬可夫決策過程（Markov Decision Processes, MDPs），該理論允許 AI 在未知環境下做出最優決策，進而達成目標。

這一技術的實際應用在近年迎來重大突破，其中最著名的案例包括：

• AlphaGo（2016 年）：DeepMind 開發的圍棋 AI 擊敗世界冠軍李世石，引發全球震撼。
• ChatGPT（2022-至今）：運用強化學習與深度學習結合（深度強化學習, DRL），讓 AI 對話能力達到全新水準。

從理論到實踐：巴托與薩頓的貢獻

除了提出強化學習的基本框架，巴托與薩頓還發展了多種重要的 RL 演算法，其中包括：

• 時間差分學習（Temporal Difference Learning, TD Learning）：可有效解決獎勵預測問題，提升 AI 學習效率。
• 策略梯度方法（Policy Gradient Methods）：幫助 AI 優化行動策略，提高決策精度。
• 結合學習與規劃的智能代理設計：讓 AI 能夠根據環境變化調整策略，提高適應能力。

此外，他們合著的經典教科書《強化學習：導論》（Reinforcement Learning: An Introduction，1998）已成為 AI 領域的必讀經典，被引用超過75,000 次，至今仍影響著新一代的 AI 研究。

強化學習的未來

儘管強化學習的核心理論在數十年前便已奠定，但隨著深度學習技術的突破，該領域近年來迎來爆炸性發展。如今，RL 已被廣泛應用於自動駕駛、醫療診斷、機器人決策、金融交易等領域，為未來智慧系統的發展奠定基石。

巴托與薩頓的貢獻，不僅改變了人工智慧的發展軌跡，也讓機器學習邁向更智慧、更自適應的未來。隨著 AI 技術持續演進，他們的研究將在未來數十年內繼續發揮深遠影響。

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