强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为人工智能的核心分支之一，其发展历程可追溯至20世纪50年代。以下是关键里程碑事件整理：
1950s-1980s: 奠基阶段 🏗️
- 1954：Richard Bellman提出动态规划理论，奠定RL数学基础
- 1985：Andrew Barto与Richard Sutton合著《Introduction to Reinforcement Learning》
- 1992：Q-learning算法首次被提出，由Christopher Watkins等研究者开发
1990s-2000s: 算法突破 🚀
- 1997：Deep Q-Network (DQN) 算法在Atari游戏中的成功应用
- 2005：Policy Gradient方法在连续控制任务中取得进展
- 2013：AlphaGo团队发表基于深度强化学习的围棋算法研究
- 2015：DeepMind提出Actor-Critic框架，显著提升训练效率
2010s-2020s: 爆发与融合 💡
- 2016：PPO（Proximal Policy Optimization）算法优化策略更新稳定性
- 2017：DeepMind开源DRL框架，推动研究普及
- 2018：多智能体强化学习（MARL）在合作博弈中取得突破
- 2020：Transformer架构与RL结合，开启语言模型强化学习新方向
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