强化学习沉浮史:从深度寒冬到大模型封神
文章回顾了强化学习七十年跌宕起伏的发展历程。从心理学的效果律与数学的动态规划这两条根源讲起,梳理了教科书时期的理论奠基与早期边缘化。随后,深度学习的引爆带来了黄金年代,DQN与AlphaGo的辉煌让强化学习备受推崇。然而,样本效率等缺陷曾让其一度跌入谷底。如今,这门学科在大模型时代通过RLHF等技术奇迹般重生,再次站到了AI舞台的中央。
文章回顾了强化学习七十年跌宕起伏的发展历程。从心理学的效果律与数学的动态规划这两条根源讲起,梳理了教科书时期的理论奠基与早期边缘化。随后,深度学习的引爆带来了黄金年代,DQN与AlphaGo的辉煌让强化学习备受推崇。然而,样本效率等缺陷曾让其一度跌入谷底。如今,这门学科在大模型时代通过RLHF等技术奇迹般重生,再次站到了AI舞台的中央。
文章深入分析了AI产业面临的商业模式危机。尽管AI产品需求旺盛、用户增长迅速,但巨额的资本开支与实际收入之间存在巨大鸿沟。模型公司夹在中间,面临重工业般的投入成本、大宗商品般的定价压力,却享受着软件公司的高估值,这种结构性错配导致其长期盈利能力存疑。
这是一份按主题编排的AI领域人物小传(上篇),涵盖了从深度学习奠基者、大模型实验室领袖、Transformer论文作者到顶尖学术研究者的75位关键人物。文章详细介绍了每个人的背景、核心贡献及当前动态,包括Hinton、LeCun、Altman等业界巨擘。