萨顿谈AI新纪元：经验驱动，潜力几何？

萨顿谈AI新纪元：经验驱动，潜力几何？

在2025 Inclusion·外滩大会上，2024年图灵奖得主、“强化学习之父”理查德·萨顿发表了关于人工智能未来发展的主旨演讲。他指出，当前基于人类数据的AI学习模式正逼近极限，而人工智能的未来在于以持续学习为核心的“经验时代”。这一观点引发了行业对AI发展路径的重新思考。

萨顿认为，现有的大多数机器学习方法依赖于人类已有知识的转移，这种模式存在明显局限性。随着人类数据红利的逐渐耗尽，静态且缺乏自主学习能力的AI系统难以生成新知识，也无法实现持续学习。在他看来，持续学习对智能的发展至关重要，而当前技术尚未充分满足这一需求。

针对这一问题，萨顿提出了“经验时代”的概念。他强调，智能体应当通过与世界直接交互来获取新的数据源，这种基于观察、行动和奖励的学习机制更接近人类和其他生物的学习方式。他以AlphaGo的“第37手”和AlphaProof在国际数学奥林匹克竞赛中的表现为例，说明通过自我博弈和直接交互产生的经验数据能够带来突破性的学习效果。

在技术层面，萨顿指出，尽管强化学习为经验时代奠定了基础，但要完全释放其潜力，还需要进一步发展持续学习和元学习技术。这两种技术目前尚不成熟，但却是实现智能体自主学习和适应复杂环境的关键。

对于人工智能的社会影响，萨顿表现出相对乐观的态度。他认为，外界对AI偏见、失业甚至人类灭绝的担忧被夸大，并且这种恐惧在一定程度上被某些利益团体煽动。他以经济社会的运行为类比，指出多样性目标和去中心化协作能够实现更高效的运行。萨顿强调，人类最卓越的能力在于协作，而人工智能与人类的共同繁荣也将依赖于去中心化的协作模式。

在对未来的展望中，萨顿提出了四条“预测原则”：首先，世界运转方式不存在单一共识；其次，人类将真正理解并创造智能；第三，人类的智力水平将被超级智能超越；第四，权力和资源将流向最聪明的智能体。基于这些原则，他认为人工智能的替代是人类发展进程中不可避免的趋势。

从更宏观的视角，萨顿将宇宙历史划分为粒子时代、恒星时代、复制者时代和设计时代。他指出，人类的独特之处在于将设计推向极致，而人工智能正是实现这一目标的工具。人类不仅是催化剂和助产士，更是开启“设计时代”的先驱。

萨顿的演讲为人工智能的发展提供了新的思路。经验驱动的学习模式可能成为突破当前AI局限性的关键，但其技术实现和社会适应仍面临挑战。在拥抱这一新纪元的同时，行业需要理性看待其潜力与风险，通过技术创新和制度设计推动人工智能与人类的协同发展。

（注：本文在资料搜集、框架搭建及部分段落初稿撰写阶段使用了 AI 工具，最终内容经人类编辑核实事实、调整逻辑、优化表达后完成。）

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本文来源于极客网，原文链接: https://www.fromgeek.com/latest/703264.html