要让AI自己学会进化

今天的AI看似无所不知，但它真的拥有真正的“智能”吗？2024年图灵奖获得者、“强化学习之父”、阿尔伯塔大学计算机科学教授理查德·萨顿（Richard Sutton）给出他的答案：还没有。“我们现在引以为傲的大模型，其实只是在极力模仿人类留下的历史数据。”

在他看来，依靠堆叠算力和拼命吞噬互联网既有数据的红利已经到头，未来推动人工智能真正突破的核心是从“静态数据”走向“经验驱动”，让AI像生命一样在与世界的互动中自己积累经验、自己学会进化。

大模型在语言、图片、视频生成上的突破确实催生新产业，带来真实的经济价值。不过，萨顿泼了一盆冷水：现在的行业普遍犯了一个错误，把“算力规模”等同于了“原生智能”。“智能科学本身并没有真正快速进步。当下大模型、多模态生成仅完成人类历史数据的模式拟合。由于这些模型仅能复刻既有知识，不具备自主发现新知的能力，从而使得大模型的幻觉也就是事实偏差、逻辑缺陷等问题至今无法从根源上解决。它从未亲身体验过世界，自然无法发现文字之外的真理。”

萨顿呼吁，应当建立统一的通用心智科学。这门科学将综合心理学、图灵原始理论与工程实践。他指出，真正的智能不应该只是死记硬背。“其核心是依靠动态行为适配环境、完成目标的自适应能力。强化学习是贯通人类、生物、机器智能的核心方法论。”

萨顿认为，必须承认现在的AI还很弱小、不可靠，会产生幻觉、会输出错误信息，但是同时它也是非常有用的，催生了很多产业，让更多人使用。“面对AI发展，市场没必要过度炒作，更无需陷入过度恐慌，一定要保持理性。”

本报记者 马丹