延迟强化是谁提出的

延迟强化是一种人工智能中常用的学习方法，其核心思想是将奖励或惩罚推迟一段时间后再进行给予，以期待更好的效果。这种学习方法在机器学习、强化学习等领域有着广泛应用，可以被用于解决各种实际问题。但是，延迟强化的概念是在何时被提出来的呢？这是本文将探讨的问题。

延迟强化是谁提出的

首先，延迟强化的概念可以追溯到心理学领域。在1953年，美国心理学家David Premack提出了动物实验中的奖励交换理论，也就是先完成一个不那么感兴趣的任务，才能得到更加感兴趣的奖励。而这个理论随着时间的推移发展成为了心理学中的“Premack原则”。该原则也是动物学习中延迟强化方法的基本规律之一。从心理学角度来看，延迟强化实践了奖励与惩罚的时间差，这有助于形成良好的习惯与习惯反馈。

然而，延迟强化在计算机科学中的应用要比心理学更为广泛。近年来，强化学习在计算机科学领域受到了持续关注。而延迟强化作为强化学习中的一种关键技术，被广泛应用于机器人、自然语言处理、棋类游戏等领域。特别是在机器人领域，强化学习和延迟强化可以被用于训练机器人各种能力，如走路、拿东西等。 应用场景不断拓展的延迟强化，越来越受到瞩目，在AI领域扮演着诸多的教育者与推力。

此外，我们还可以从人工智能的发展历程来探究延迟强化的提出者。人工智能发展经历了多个阶段，其中一个重要的阶段是人工智能的“冬天”（1960年代-1980年代），当时对人工智能的研究很少并受到了质疑。直到20世纪90年代，人工智能逐渐复兴并呈现爆发式增长，强化学习等技术被发现，延迟强化等技术也随之涌现。此时期诸多的机构都推出了人工智能研究计划，大量科学家对人工智能的研究探索驱动了人工智能的进一步突破。

综上所述，延迟强化的概念可以追溯到心理学的奖励交换理论，而在计算机科学中的应用要比心理学更为广泛。随着人工智能的飞速发展，延迟强化作为关键技术为机器人、游戏、自然语言处理等领域提供了更多应用解决方案。延迟强化的快速发展说明，人工智能技术越来越成熟，且未来发展的前景广阔。