強化學習：AI如何像訓練寵物般教會機器思考？

理解智慧並創造智慧機器，是當代科學界最令人著迷的挑戰之一。無論對機器還是生物來說，從經驗中學習的能力都是智慧的核心要素。早在1948年，現代電腦科學之父艾倫·圖靈就提出建造能展現智慧行為的機器，並討論如何透過「獎勵與懲罰」來「教育」這些機器。這個前瞻性的構想，最終催生了人工智慧領域的重要分支——強化學習。

強化學習的運作原理，其實與訓練寵物有異曲同工之妙。就像訓練師會用零食獎勵表現良好的狗狗，強化學習也是透過設計獎勵機制，讓AI系統在與環境互動時學會最大化收益。2024年ACM圖靈獎得主安德魯·巴託和理查·薩頓，正是這個領域的開創者。

在強化學習框架中，所謂的「智慧體」可以是下棋程式這樣的軟體，也可以是執行家務的實體機器人。這些智慧體能感知環境狀態（例如棋盤佈局或居家空間），並採取相應行動（如移動棋子或操作家電）。研究人員會為它們設定明確目標，比如贏得比賽或完成清潔任務。

強化學習提出一個大膽假設：只要設計出合適的「獎勵函式」，讓智慧體追求累積獎勵最大化，就能達成任何既定目標。雖然這個「獎勵假說」尚未被完全證實，但已有許多成功案例。例如圍棋程式AlphaGo在2016年擊敗世界冠軍李世乭，以及讓ChatGPT等聊天機器人變得更實用的技術突破，都運用了強化學習。

巴託和薩頓在1980年代開創這個領域時，融合了動物心理學、控制理論和數學最佳化等多元知識。他們不僅建立嚴謹的數學基礎，還開發出至今仍被廣泛使用的標準演演算法。兩人合著的《強化學習導論》自1998年出版以來，已被引用超過7.5萬次，培育出整整一代研究人才。

令人驚喜的是，強化學習甚至對神經科學產生影響。研究發現，人類大腦中的多巴胺系統在獎勵驅動行為中扮演關鍵角色，而強化學習的特定演演算法竟能解釋這些神經傳導物質的運作機制。從基礎理論到實際應用，巴託和薩頓的開創性工作持續啟發著後續研究，也吸引科技巨頭投入龐大資源。站在這些巨人的肩膀上，強化學習的未來發展令人充滿期待。