第二， 近年来强化学习取得了很大的成功，吸引了众多的研究人员和工业界人员的关注。但是到目前为止，强化学习的成功主要是在各种游戏上，因为在游戏中规则定义得非常清楚，并且很容易通过玩大量的游戏获取回报信息（例如Atari游戏中每一步的得分，围棋中最后的输赢），从而改善游戏策略。然而在游戏以外的实际应用中并没有规范定义的规则，也很难获得回报信息（或者获取的代价很高），因而强化学习在复杂的实际应用中的成功还是比较有限。而对偶学习提供了一种为强化学习获取奖励信息的方式，并证实了强化学习在复杂应用（如翻译）中成功的可能。

更多详细信息可参见我们NIPS 2016 论文。

　　Di He, Yingce Xia, Tao Qin, Liwei Wang, Nenghai Yu, Tie-Yan Liu, and Wei-Ying Ma, Dual Learning for Machine Translation, NIPS 2016. （https://papers.nips.cc/paper/6469-dual-learning-for-machine-translation ）

　　作者简介

　　秦涛

秦涛博士，现任微软亚洲研究院主管研究员。他和他的小组的研究领域是机器学习和人工智能，研究重点是深度学习和强化学习的算法设计、理论分析及在实际问题中的应用。他在国际顶级会议和期刊上发表学术论文80余篇,曾任SIGIR、ACML、AAMAS领域主席，担任多个国际学术大会程序委员会成员，包括ICML、NIPS、KDD、IJCAI、AAAI、WSDM、EC、SIGIR、AAMAS、WINE，曾任多个国际学术研讨会联合主席。他是IEEE、ACM会员，中国科学技术大学兼职教授和博士生导师。

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