你有沒有過這種體驗？第一次學做番茄炒蛋，媽媽沒說“油熱到冒煙再下蛋”，只在你炒糊時皺眉，炒嫩時點頭；第一次學騎車，沒人給你列“平衡公式”，摔了幾次后，身體自己就記住了怎么調整車把。

我最近在讀強化學習奠基人Barto和Sutton的訪談，突然意識到：原來我們每天都在經歷的“試錯學習”，正是AlphaGo能打敗世界冠軍、AI能自己摸索出最優策略的核心密碼。這篇文章就帶你拆透這個讓機器學會“從經驗中成長”的神奇邏輯——不用公式，全是你能感同身受的日常。

我們解讀最新技術，文末有相關信息。

神經元不是“邏輯門”？一場關于“享樂主義”的瘋狂猜想

故事得從1970年代說起。那時候，科學界普遍覺得神經元就像電腦里的邏輯門，接收信號、輸出結果，按固定規則干活。但Barto和Sutton所在的團隊，卻在琢磨一個“瘋狂想法”：神經元會不會是“享樂主義者”？——總在偷偷琢磨怎么多賺點“甜頭”，少挨點“苦頭”。

我剛開始看到這個比喻時，差點笑出聲。但細想一下，這思路太顛覆了：如果神經元真的在追求“最大化獎勵”，那大腦的學習就不是按預設程序走，而是像個在游樂場里找最好玩項目的孩子——試遍所有選項，記住哪個最爽。

更妙的是，他們當時有個“神仙工作環境”：五年時間，不用教課，不用應付考核，就專心驗證這個猜想。Sutton后來回憶，這多虧了空軍的資助——當時一位叫Harry Klopf的學者覺得“機器學習不該只做 pattern recognition（模式識別），得讓機器像生物一樣自己探索”，硬是說服了軍方掏錢。

這就像現在的AI研究者突然被放了五年假，不用寫論文，只管琢磨“機器怎么像人一樣瞎折騰也能學會東西”。這種自由，恰恰埋下了強化學習的第一顆種子。

強化學習：不給“標準答案”，只說“好”或“不好”

現在你打開導航軟件，它會直接告訴你“左轉300米”——這是“指令式學習”，就像老師把答案直接寫在黑板上。

但強化學習完全反著來。它給的不是“該做什么”，而是“做得怎么樣”。就像你玩游戲時，系統不會說“這步該出拳”，只會在你贏了加100分，輸了扣50分。

Barto在訪談里舉了個特別形象的例子：下棋時，沒人會提前告訴你“第三步必須跳馬”，但你會記住“上次走這步后來輸了”，“那次走那步最后贏了”。這種“從結果反推動作”的邏輯，就是強化學習的核心。

我把它比作“黑暗中摸開關”：你不知道開關在哪，只能伸手亂摸（試錯），摸到了燈亮了（獎勵），就記住“剛才手的位置大概對”；沒摸到（無獎勵），就換個地方再試。機器就是這么“摸”出最優策略的。

解決“延遲滿足”難題：為什么你會記住“多走一步就有糖吃”

這里有個關鍵問題：如果獎勵來得太晚，機器怎么知道該感謝哪個動作？

比如訓練小狗撿球：它跑過去、用嘴叼、叼回來，你才給零食。它怎么知道“叼回來”是關鍵，而不是“跑過去時搖了尾巴”？

這就是Barto和Sutton提出的“時間差分學習（TD學習）”要解決的問題。簡單說，就是把“遲到的大獎勵”拆成“一路上的小鼓勵”。

就像你玩闖關游戲，最終Boss給1000分，但每過一個小關卡給100分。TD學習就像游戲系統，在你靠近目標時就提前給點“預告獎勵”，讓你知道“往這個方向走是對的”。

最神奇的是，后來科學家發現，我們大腦里的多巴胺神經元，居然就是這么干活的！當你看到蛋糕店招牌（預示著甜食獎勵），多巴胺就開始分泌——它不是等你吃到蛋糕才反應，而是提前“預報獎勵”。Barto說，看到這個研究數據時，他差點拍桌子：“這不就是我們設計的TD算法嗎？”

我覺得這是最妙的“跨學科撞車”：工程師搞出來的算法，居然和大腦的運作機制不謀而合。

模型派vs.直覺派：原來AI也需要“既看地圖又信感覺”

強化學習發展到后來，學界吵過一場架：到底是讓機器先學“世界模型”（比如先看懂地圖），還是讓它純靠直覺試錯？

Sutton在訪談里說，1990年代他們爭論了十年，最后發現：得兩者都要。

這就像你去陌生城市旅游：模型派是“先看地圖規劃路線”，直覺派是“走到哪算哪，錯了再繞”。單獨用地圖，可能錯過小巷里的好吃的；單獨靠直覺，可能繞到天黑。

現在的AI，比如AlphaGo，就是這么干的：它既用“模型”記住棋盤的規律，又用“直覺”在關鍵時刻打破常規——這也是它能下出人類從沒見過的“神之一手”的原因。

Sutton還補了句特別實在的話：“所有模型都是錯的，但有些很好用。”就像我們看天氣預報，知道它不準，但出門還是會參考——AI也懂這個道理。

別被“深度學習”帶偏：真正的智能，得有自己的“小目標”

現在大家都在聊大語言模型（LLM），但Sutton有個犀利觀點：很多所謂的“AI智能”，其實是在“模仿人類”，而不是“自己學習”。

比如ChatGPT，它能寫文章是因為讀了全網的文字，本質是“猜人類接下來會說什么”。但強化學習訓練的AI，有自己的“小目標”——比如“贏棋”“拿到高分”，會為了這個目標主動試錯。

這就像兩個學生：一個靠背范文拿高分（LLM），一個靠自己琢磨“怎么寫能打動老師”（強化學習）。前者很厲害，但后者更像“真的在學”。

當然，兩者現在也在合作。比如讓大語言模型更聽話的RLHF（人類反饋強化學習），就是用強化學習的邏輯，告訴模型“剛才那句話人類聽著舒服”“那句不太對”。

未來會怎樣？從“學做題”到“持續成長”

Sutton現在在推進一個“阿爾伯塔計劃”，目標是讓AI像人一樣“持續學習”。現在的深度學習模型，學完就“凍住”了，想更新知識得重新訓練；但人可以邊學邊用，今天懂一點，明天再添點新的。

他說，第一步先搞定“線性監督學習”（簡單說就是學規則），下一步突破“非線性”（像人一樣舉一反三），最終讓AI能“活到老學到老”。

我覺得這才是最值得期待的：未來的AI可能不會一上來就什么都會，但它會像個小孩，摔倒了知道爬起來，做錯了知道改，慢慢找到自己的生存智慧。

最后說句心里話

讀Barto和Sutton的故事，最打動我的不是他們發明了多少算法，而是他們對“學習本質”的追問：智能不是記住標準答案，而是在混亂中摸索出規律，在延遲中識別出因果。

這和我們每個人的成長多像啊——沒人能提前知道“選什么專業、做什么工作”是絕對正確的，我們都是在“試錯-反饋-調整”中，慢慢活成自己的樣子。

或許有一天，當AI真的學會“持續學習”時，我們能從它們身上，更清楚地看到自己成長的秘密。

你覺得，要是AI有了“自己的目標”，會先學什么呢？歡迎在評論區聊聊你的想法。

參考資料

? 標題：Developing the Foundations of Reinforcement Learning

? 作者：Leah Hoffmann, Andrew G. Barto, Richard S. Sutton（ACM圖靈獎得主）

? 鏈接：https://cacm.acm.org/news/developing-the-foundations-of-reinforcment-learning/

作者：張長旺，圖源：旺知識

本文轉載自??????????旺知識??，作者：旺知識