“如果人工智能是一块蛋糕，那么无监督学习是蛋糕的主体，监督学习是糖霜，强化学习（RL）只是顶上的樱桃。”
强化学习（Reinforcement Learning），重新变得性感了。
就在3月5日，2025年的图灵奖颁给了强化学习的两位理论奠基者——安德鲁·巴托（Andrew Barto）和理查德·萨顿（Richard Sutton）。
这次颁奖，像是一个不断放大的信号，揭示了一个越来越明确的AI研究范式转折——引入RL，AI研究从“快思考”（快答出预训练的回复）推进到“慢思考”（在推理时深思熟虑）。
在过去这一年间，RL从一度沉沦的位置，重新走回了AI研究的闪光灯中心。2024年下半年，OpenAI率先发布了它在LLM基础上，用RL实现“深度思考”的成果——o1，设定了新的终点线。今年初，DeepSeek将赛道上的迷雾更进一步迅速驱散了，把自己的方案完全开源，在LLM中加入“纯RL”，让R1的推理能力比肩甚至超过o1。关于RL能帮助通往AGI的共识，迅速凝聚。
一些RL领域的研究者几乎要喜极而泣了。
AlphaGo曾经用惊艳的“神之一手”打败了人类围棋的最顶 尖高手李世石，让世人第 一次大规模地为AI的智力惊喜以及惊吓。RL，正是AlphaGo训练的理论基石。
RL的研究者们认为，机器的学习，可以类比人类，就像多巴胺激励神经元，机器也能通过与环境的反馈互动不断改进提升能力。人的时间经验有限，而机器不受这些限制，在RL中能够有超人的潜力。
这曾经一度是人们对通往AGI的最主流想象。
但在2020年后，更多的人被“LLMs and scaling laws are all you need”吸引走了。大语言模型，以及越来越庞大的预训练数据集，将AI的智能推进到了新的阶段，也把不走“大力出奇迹”路线的RL相对边缘化了。
因为LLM能够实现看起来更通用（general）的智能，而RL只能在奖惩明确的特殊环境中训练出“专科”智能，只能“玩游戏”，而无法处理复杂的现实环境。
在一些论坛的AI板块讨论中，从业者们明确地感觉到，RL的“市场关注份额”流失，有人抱怨“找不到RL工作”（I can’t find an RL job）。一些“RL是否走进死胡同”的论战更是非常有意思。RL和LLM的支持者激烈地争论，谁更好地模仿了人类的自然认知模式，谁才更有前途。
直到大语言模型的scaling law开始碰壁，科技树上的一场新较量开始了。
这正是一部人类智慧交替闪耀的故事。通往AGI的路上，原本是一片黑暗，有人提出用刀耕，有人用火种，有人用哲思，都获得过成就，也遭遇过瓶颈。而在新的障碍面前，这些方法的新组合，把人类带到了新的起点。
AlphaGo
2016年3月的首尔，深度学习历史上最 具开创性的时刻之一正在这里发生。在击败欧洲围棋冠军Fan Hui后，AlphaGo正式挑战全球围棋冠军李世石。这被全球媒体视为人类智识尊严和人工智能的对决。
结果足够惊悚，AlphaGo以4:1的绝 对优势，战胜了14次围棋世界冠军得主李世石。人类轰轰烈烈地落败了。
在第二局的第37手，AlphaGo出了让所有人都困惑不已的一招，落在第五线，而非传统最 优选的第三线。解说室懵了，一位评论员称不知是好是坏，另一位说“这是一个错误。”
第37手出现的概率是万分之一。在AlphaGo的研究员看来，没有人类会这么下，但这一手仍然是正确的，“它通过内省过程发现了这一点。”同样在观战的Fan Hui评价这是“神之一手”。
AlphaGo战胜李世石，一下子让AI在公众认知中爆发了，AI迎来了前所未有的希望和期待，甚至让大众第 一次真正恐惧“AI比人更聪明”。RL的巨大潜力，恐怖如斯。
谷歌的核心高管悉数到达首尔，来见证这个“代表谷歌互联网业务未来”的AI技术。这场比赛对谷歌非常重要。
谷歌是2010年代那一波历史性的AI人才争夺战的最积极下注方。辛顿（Geoffrey Hinton）仅用4颗GPU和更好的神经网络算法，就把谷歌用了16000颗CPU的“谷歌猫”踩在脚下，震惊业界。谷歌毫不吝惜地以4400万美元拍下辛顿三人的纯智力公司，又砸了4亿英镑把英国初创公司DeepMind纳入麾下。
DeepMind当时展现给谷歌的RL路线，并不是谷歌当时的神经网络做图像识别、音频理解等研究方向。但创始人哈萨比斯（Demis Hassabis）聚集了当时最 好的一批人才，这非常珍贵，哈萨比斯和不少同事都算是辛顿的学生。更重要的是，哈萨比斯曾用“围棋”和“打造人脑一样的通用人工智能”成功说服彼得·蒂尔（Peter Thiel）投了140万英镑，也让谷歌相信了RL让DeepMind构建了一个系统，这是在通用人工智能方面的第 一次真正尝试。
攻克古老的围棋，是DeepMind向谷歌证明自己的第 一步。哈萨比斯是一个爱玩游戏的学霸，他研究AI，把两个爱好完 美结合，把AI扔进游戏里，反复试错，直到它玩得比人类更好。
AlphaGo有两个神经网络，一个负责策略，输出下一步落子的概率；另一个是价值网络，来输出落子的胜率。AlphaGo初始学习了3000万步围棋专家的下法，然后一场接一场地与自己对抗，分析哪些下法是更有利的，飞速进步。
在后续的版本AlphaGo Zero中，DeepMind把RL进一步做到极 致——不再提供海量对弈棋局的初始数据，仅告知基本规则，由它自我对弈数百万次，发现获胜策略。AlphaGo Zero经过3天的训练，就获得了比击败李世石的版本更强的能力，与后者对弈的胜率是100比0。
而AlphaGo Zero远比AlphaGo强大的原因，正在于RL占比提高了。取名为Zero，也暗示了它是真正从零做起，完全自学成才。
一时间，DeepMind的论文《Mastering the game of go without human knowledge》火得发烫。该论文称，即便是在最 具挑战性的领域中，单纯使用RL的方法也是完全可行的：没有人类实例或指导，没有基本规则之外的知识，训练达到超人的性能是完全可能的。
AlphaGo Zero更加简洁优美。AlphaGo的初始版本需要176个GPU和1202个CPU，AlphaGo Zero只需要一台机器和4个TPU。
AlphaGo Zero将RL的路线带到业界热情的顶峰。在2018年12月，AlphaGo Zero登上了《科学》杂志封面。《科学》杂志给出了这样一句评价，“能够解决多个复杂问题的单一算法，是创建通用机器学习系统，解决实际问题的重要一步。”
DeepMind商业计划书的第 一行，就是通用人工智能。当时的巨大成功，让哈萨比斯更加确认了DeepMind的使命，“这是我们开发通用算法的一大进步”。
DeepMind继续研究如何把提升AlphaGo，把它的能力迁移到其他领域。AlphaGo Zero更加通用，除了围棋还轻松地在国际象棋、日本将棋领域达到顶 尖水平。AlphaFold在预测蛋白质结构上成就斐然，哈萨比斯还因此获得了诺贝尔化学奖。AlphaStar能玩《星际争霸II》。
业界对这一探索方向也怀抱着巨大的希望。RL相关论文激增。在机器人、自动驾驶、储能等行业，RL是一种非常合适的训练学习路径，行业研究也越来越深入。
仅统计arXiv，制图：20社
“死胡同”
辛顿对哈萨比斯个人的聪明程度评价甚高，称“他的实力不仅在智力上，还展现在他对胜利极端且坚定不移的渴望上”。辛顿曾经在英国当过哈萨比斯短暂的导师，在2014年谷歌收购DeepMind时还专门克服了腰椎间盘病痛无法乘民航飞机的困难，到伦敦提供了关键的科学顾问。
但这位连接主义的大拿，对哈萨比斯认定的RL路线并不认可。
2018年，辛顿和杨乐昆（Yann LeCun）、约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)凭神经网络深度学习获得图灵奖。在获奖后演讲中，辛顿开玩笑地要把RL排除在机器学习方法之外，因为“被称为强化学习的第三种方法不太有效。”RL需要太多的数据和太多的处理能力，才能完成真实世界中的实际任务。
要理解他们之间的分歧，我们需要了解一些背景框架。
在AI的漫长探索中，研究者们都在试图用人类认知世界的方式（本质），去建构机器智能的框架（模仿）。因此AI的理论演进，一直是和人类心理学、脑科学、神经科学、哲学和语言学的发展互相纠葛。对本质的不同认知，也让AI研究者分化为主要的三大流派。
符号主义（Symbolicism）认为，人的认知单元是符号，主张通过公理逻辑和符号操作来模拟人类的智能。一度是最 先获得实践应用、最风靡的流派。IBM的“深蓝”打败了国际象棋世界冠军，本质上是符号主义的成果。
连接主义（Connectionism）来源于仿生学，主张通过模拟人脑神经元的连接方式来实现人工智能。如今AI领域最宗师级的几个大牛——辛顿和杨乐昆是扛鼎者，神经网络就是模仿人脑的产物，也是现在最主流的理论派别。
行为主义（Actionism）关注行为和刺激之间的关系，让机器通过与环境交互来学习和改进其行为。这也就是RL所属的流派。
图片来源于网络
事实上，RL的发展历程非常曲折，经历了多次长久的寒冬和等待。
最早在在1950年，艾伦·图灵（Alan Turing）提出了RL初步的设想，一种基于奖励和惩罚的机器学习方法。
在这个想法的基础上，几十年后的1980年代，AI的寒冬中，巴托与萨顿在麻省理工默默搭建了RL的理论框架和算法体系。他们最核心的贡献莫过于时间差分学习算法，它解决了奖励预测的问题，agent如何获得长期收益。
又过了40年，巴托与萨顿凭借对强化学习的研究，获得了图灵奖的迟到奖励。
RL的进展受制于算法、算力、数据三大瓶颈。DeepMind能够用RL创造出震惊世界的AlphaGo，有一个重要原因是，它把辛顿等连接主义学者的成果“神经网络”借过来了。AlphaGo由两个13层的深度神经网络构成。
神经网络和泛化能力的引入，从根本上改变了RL。传统的RL，依赖于表格的方法（如Q-learning）和动态编程，通常需要穷举所有可能的状态和动作组合，计算上难以实现。而神经网络可以学习数据中的模式和特征，对新的状态进行有效的预测。因此DeepMind后来也把自己的研究称为“深度强化学习”。
第4代的AlphaMuZero可以自己学会玩围棋、国际象棋、日本将棋和Atari游戏，还被用来帮YouTube寻找视频压缩的更优算法。比前几代更“通用”了，更够应对更多不确定环境。
但是经过神经网络加强过后的RL，依然是RL。Mu的应用还是在有限的游戏环境中。
AGI需要AI能应对不同的任务，而不是只在单一任务中做到极 致。
在2021年，AlphaGo系列的负责人David Silver和RL奠基人萨顿联手发了另一篇文章，《Reward is Enough》，跟神经网络领域的划时代论文《Attention is all you need》有异曲同工的修辞。
Silver等人认为，一个简单而强大的原则“奖励最 大化”下，具备出色智能的agent能够“适者生存”，习得知识、学习、感知、社交智能、语言、泛化能力和模仿能力。简而言之，RL将促进AGI的实现。这像是把自然界的进化论，搬到了AI领域。
但这一理论遭遇了业界很多的质疑和批评，因为它某种程度上非常“空洞”，且论文中提到的泛化，仍难以在实践中获得突破进展。
强化学习是死胡同（RL is a dead-end）之类的讨论在AI社区越来越频繁。围棋等游戏天然适合RL。但在开放性环境中，奖励目标或环境的细微变化，就会导致整个系统彻底失败，或者需要重新训练。监督学习效果是稳定的，但RL根本不稳定。人类设定的奖励，经过RL的黑盒子，可能会导向无法预知的离谱行为。
去年从DeepMind离职创业的科学家Misha Laskin认为，RL进展停留在了超人类、但极度狭窄的智能体层面，缺乏明确路径来拓展通用性。“如果单一任务上都要实现六亿步的训练，又从哪获取足够数据来覆盖所有任务呢？”
Google DeepMind的研究员Kimi Kong最近在真格基金播客中称，在2019年之后，RL在算法层面就没有更多的长足进步了。
这种迷茫和低落实际上蔓延在整个RL社区。尤其在ChatGPT发布后，LLM展现出来的泛化能力，让RL开始失去资本和产业的聚光灯，甚至在一些人看来，是被赶回了象牙塔。
蛋糕上的樱桃
大语言模型如日中天，但它的头顶也飘着几朵乌云。
在2024年底的AI峰会NeurIPS上，OpenAI联合创始人兼前首席科学家Ilya Sutskever宣称，预训练时代即将终结（Pre-training as we know it will end），这将已经笼罩在行业头顶的scaling law碰壁焦虑彻底一语道破。
AI的训练数据，正在枯竭。而扩大训练数据量级提升智能的边际效应也在递减。
此外，LLM天生不擅长数学和物理。因为LLM本质上仍是基于语言模式，而科学原理和人类的决策从根本上讲是抽象的，超越了语言或像素的表达范畴。
怎么办呢？
OpenAI率先给出了方案。去年年中发布的o1模型，不是一味扩大预训练规模，而是用RL结合CoT（思维链）技术，实现了深度推理，将大模型的智能又推上一个新的台阶。一个新的范式也出现了，AI研究开始从“快思考”（快速给出预训练的答案）迁移到“慢思考”（深思熟虑地推理）。
RL的优点在此时尽显优势。其一，RL（在给定环境下）需要的数据量远小于LLM。其二，RL善于在环境中自主探索、动态学习、连续决策。
据RL研究者、Pokee AI的创始人Zheqing Zhu的演讲，从90年代以来，RL领域一个趋势是“反向的scaling law”。AlphaGo需要3000万对局，到AlphaGo Zero，再到MuZero，对局减少到500万以下，效率呈指数级提高。
图片来自 @ZheqingZhu
有意思的是，又是OpenAI实现了工程突破，又是谷歌提供了理论来源，就像上一次是ChatGPT点燃了Transformer的烽火。
在o1发布的一个月前，DeepMind的论文《Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters》与o1模型原理几乎一致，提出增加测试时计算比扩展模型参数更有效。
谷歌在2024年初发布的《Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems》也提出类似观点，传统Transformer模型擅长并行计算，用CoT突破其串行逻辑推理的限制。
但为什么不是谷歌摘得果实呢？这又是另一个问题了，或许涉及到大厂的工作考核、组织模式、业务牵制等等。谷歌的员工大概率也为此忿懑。
去年两位DeepMind核心研究员Misha Laskin和Ioannis Antonoglou为了更快地追赶AGI的时间窗口，离职创办Reflection AI，创业方向正是基于RL+LLMs的通用Agent。
显而易见，整个大模型业界都进入了新的心照不宣硝烟四起的竞赛中。终点大家都看到了，但后来者谁能率先到达？
答案是，来自纯中国本土团队的DeepSeek。
这里就不再赘述DeepSeek在其他方面的创新，只看它如何实现“深度思考”。
此前OpenAI虽然展示了o1的推理能力，但有意把推理的详细过程隐藏掉了，以防止其他模型复制它的数据。因此深度思考能力仍是一个黑盒，其他团队也只能从头研究。破解的难点除了数据、基础模型，更在于RL环境通常不完 美，且难以准确指定奖励函数。如果奖励机制有噪声，就很容易被reward hacking，能力却没能真正提升。
就像LLM们此前在做RLHF时，这种现象普遍存在，甚至出现越训练模型越笨的情况。
RLHF依靠人类的反馈，并不是一个明确的简洁的规则。且RLHF很多部分，是为了实现alignment，为了更像人，而不是更智能。这正是这个原因，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy认为，RLHF并不是真正的RL，只是人类偏好的代理，而非真正的奖励函数。
DeepSeek-R1-Zero把黑盒的秘密大张旗鼓地公布给了所有人。它提出了一种完全跳过人类监督微调的模型，纯粹通过RL获得有效学习和泛化的能力。它的奖励函数简单到不可思议，只包括两部分，针对数学问题的“准确性奖励”和规定思考过程要置于 '' 和 '' 标签之间的“格式奖励”。
这种极简的奖励机制，回过头来看，像极了AlphaGo。而几年前被指“空洞”的“Reward is Enough”观点，似乎也得到了一些验证：DeepSeek创造了适合的策略，找到了适合的奖励函数，于是R1-Zero获得理性思考的能力，“顿悟时刻”降临了。
随着拥有通用知识的LLM，插上了擅长抽象逻辑、自主推理决策的RL翅膀，两者互补，AI的智能程度显著提高。这简直是目前为止完 美的解决方案。
还记得杨乐昆在2016年提出的那个非常著名的蛋糕梗吗？“如果智能是一块蛋糕，那么无监督学习是蛋糕的主体，监督学习是糖霜，强化学习（RL）只是顶上的樱桃。”
他本意是强调无监督学习（后来他变成自监督学习）的重要性，从可用的任意信息预测过去、现在或未来的情况，顺便讽刺一下RL。这也是连接主义的学者嘲笑RL的习惯性动作。
被刺激到的DeepMind的研究人员，曾经还回敬他了一张缀满樱桃的蛋糕图。
不过，这个讽刺意味的meme，反而成了当下情形的正面预言。
OpenAI Deep Research的研究员Josh Tobin很好地描述了这个趋势：我们2015年、2016年搞RL研究时进展受限，是在没有“蛋糕”的情况下加“樱桃”。但现在我们有了在大量数据上预训练的强大语言模型，RL终于迎来了合适的发展时机，AGI Agent和复杂决策也更加高效和可行。
奥特曼（Sam Altman）称未来发布的GPT-5，将是两条线合并起来的“神奇的统一智能”，将根据任务自行决定是快速回答，还是进行深入分析思考。
就像Ilya Sutskever曾提出的比喻，大多数哺乳动物的大脑体重比遵循一定规律，但人进化出了新路径，大脑比重更大。AI也会找到突破预训练模式的新方向。
根据DeepSeek的预告，RL提升大模型智能的潜力显然远未穷尽。下一波AI突破才刚刚开始。
