奖励即足够:强化学习通往通用智能的路径

摘要

文章提出"奖励即足够"的核心假设,认为智能及其相关能力可被理解为服务于奖励最大化这一通用目标。作者论证了在复杂环境中,通过试错学习最大化累积奖励的智能体,能够隐式地产生知识、学习、感知、社会智能、语言、泛化和模仿等多种能力。这一观点与传统的"每种能力需要专门问题公式化"形成对比,表明强化学习可能是实现通用人工智能的有效路径。

内容框架与概述

文章开篇即提出与传统观点对立的假设:传统观点认为每种智能能力都需要专门设计的目标和问题公式化,而作者则认为最大化奖励的通用目标足以驱动表现出大多数甚至全部智能能力。作者通过松鼠和厨房机器人两个具体例子生动说明,单一目标(如减少饥饿或最大化清洁度)的追求必然需要并产生感知、知识、运动控制、规划、记忆、社会智能等多种能力。

文章主体部分系统地将这一假设应用于各个重要智能领域。作者逐一论证奖励最大化如何能够产生知识和学习能力、如何驱动感知能力的发展、如何在社会互动中涌现社会智能、以及如何支撑语言的使用和发展。在每个领域,作者都对比了传统的专门化方法与基于奖励最大化的统一方法的优势。

作者还通过AlphaZero在围棋中的成功案例,有力地支持了这一假设。AlphaZero通过单一的胜负奖励最大化,不仅超越了人类知识,还自然整合了开局、战术、残局等多种专业能力,且发现了新的策略。最后,文章讨论了该假设的可能局限性和替代方案,为未来研究指明了方向。

核心概念及解读

奖励最大化: 智能体通过与环境交互,在每个时间步接收标量奖励信号,目标是最大化累积奖励。作者认为这是理解智能的通用框架,能够统一表达各种目标和能力。

试错学习: 智能体通过与环境进行互动,从经验中学习以最大化奖励的方法。这是实现奖励最大化最通用和可扩展的方法,被认为是通向通用智能的可能路径。

隐式能力涌现: 复杂能力不是被显式编程或单独优化的,而是作为在复杂环境中最大化奖励的解决方案而自然产生的。这解释了为什么会出现某种能力以及如何整合多种能力。

智能体-环境协议: 强化学习的基本交互框架,将问题解耦为智能体(决策者)和环境(问题)两个顺序交互的系统。这一框架足够广泛,可以涵盖多种问题维度。

通用人工智能: 能够表现出多种智能能力的系统。作者认为,强大的强化学习智能体在丰富环境中最大化奖励,可能构成实现通用人工智能的解决方案。

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