强化学习之父「Richard Sutton」:释放RL潜力必须开发更好的算法！不能止步于反向传播
要实现真正通用的AI智能体，Richard Sutton首先指出：
大规模语言模型虽是“世界知识的可定制接口”，却依赖一次性收集、静态冻结的人类数据；
这些数据无法覆盖未来的新事实，也无法让模型在陌生境况中持续自我改进。当模型脱离训练分布时，其推理与规划能力就会暴露上限。
因此，若要突破瓶颈，智能体必须像人类一样通过与环境互动不断积累“流式经验”。
数据的主角将从“人类提供”转向“智能体亲历”，而经验规模最终会远超现有文本语料。
在线学习：
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Sutton把强化学习视为这一“体验时代”的技术基座：该框架让智能体在试错中收集“状态–动作–奖励”轨迹，从而形成可用于规划的世界模型并追求长期目标最大化。
不过，要“充分发挥强化学习的力量”，单纯依赖反向传播远远不够；
我们仍缺少高效的探索策略、分层决策机制、元学习方法，以及能直接把所学模型用于演算和推理的算法组合。
未来算法必须同时兼顾计算可扩展性、样本效率与训练稳定性，并在持续在线学习中避免灾难性遗忘。
因此，这番话既是对LLM时代“静态知识路线”的告别，也勾勒出下一阶段的路线图：
**** Hidden Message *****
算法层面则必须融合模型化规划、世界模型、自主探索与安全约束，让AI在真实或高逼真模拟环境中像生物体那样成长。
只有在数据生成、算法设计和具身交互三条战线上同步推进，才有望跨过仅靠参数规模无法逾越的门槛，迈向真正自学习、自进化的智能体。
人物简介
Richard S. Sutton被誉为“强化学习之父”，1957年生于美国俄亥俄州，斯坦福大学与马萨诸塞大学阿默斯特分校毕业，1984年博士论文奠定了时序差分学习（TD）的理论基础；
他先后在AT&T等工业实验室从事AI研究，1998年加入加拿大阿尔伯塔大学，创建并领导RL & AI实验室，同时担任Alberta Machine Intelligence Institute首席科学顾问。
并于2017年共同创办DeepMind埃德蒙顿研究院，现兼任Keen Technologies研究员。
Sutton提出TD(λ)、Dyna框架和Options分层策略，与Andrew Barto合著《Reinforcement Learning: An Introduction》。
这些工作支撑了AlphaGo等里程碑系统，推动强化学习在机器人控制、推荐算法与LLM决策微调中的广泛应用；
2024年，他与Barto因“奠定体验式机器学习的理论与实践基础”共同获得图灵奖，并持续倡导开放研究、经验驱动与可解释的长期智能体路线。
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