强化学习先驱理查德·萨顿 | AI生成和翻译
Question: Give a comprehensive introduction to Richard Sutton
Answer:
Richard S. Sutton 是一位著名的加拿大计算机科学家，被广泛认为是现代 Reinforcement Learning (RL) 的奠基人之一。RL 是 Artificial Intelligence (AI) 的一个关键分支，专注于 Agent 如何通过与环境交互以最大化 Reward 来学习做出决策。
Sutton 出生于 20 世纪 50 年代后期的美国，在 University of Massachusetts Amherst 获得博士学位，期间他与 Andrew G. Barto 密切合作。受 A. Harry Klopf 等研究人员早期思想的影响，Sutton 和 Barto 在 20 世纪 80 年代开创了 RL 的数学基础，将其从传统的 Optimal Control 和 Dynamic Programming 转向通过 Trial-and-error learning 处理未知环境的方法。
他的主要贡献包括：
- Temporal-difference (TD) learning：一种用于从增量经验中进行预测和学习的核心算法。
- Actor-critic 方法和 Policy gradient 算法：这些对现代 Deep RL 至关重要。
- Dyna 等架构（将 Model-based planning 与学习相结合）以及 Horde（用于可扩展的多目标学习）。
Sutton 与 Andrew G. Barto 合著了开创性教科书 Reinforcement Learning: An Introduction（第一版 1998 年，第二版 2018 年），该书已成为该领域的标准参考书，并向几代研究人员介绍了核心概念。
截至 2025 年，Sutton 是 University of Alberta 的计算机科学教授，并在那里创立了 Reinforcement Learning and Artificial Intelligence (RLAI) Lab。他担任 Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) 的首席科学顾问兼院士、Canada CIFAR AI Chair，以及 Keen Technologies 的研究科学家。
他的荣誉包括 2024 年 ACM A.M. Turing Award（与 Barto 共同获得）——因其在 RL 领域的奠基性工作而被誉为“计算机界的诺贝尔奖”；当选为 Royal Society (FRS)、Royal Society of Canada (FRSC) 和 AAAI 的 Fellow；获得 IJCAI Research Excellence Award 以及终身成就奖。
Sutton 在 2019 年发表的具有影响力的文章 “The Bitter Lesson” 中指出，利用计算能力而非人为设计的特征是推动 AI 长期进步的动力。他继续倡导将 RL 作为实现 General Intelligence 的核心，并强调预测、交互和规模的重要性。
References:
- Wikipedia: Richard S. Sutton
- Amii: Richard S. Sutton Profile
- ACM Turing Award: Richard Sutton
- Incomplete Ideas: Rich Sutton’s Home Page
- CIFAR: Richard Sutton Bio