AI是宇宙演化的必然下一步，人类应以勇气、自豪和冒险精神来迎接它。 "欢迎来到'经验时代'。"9月11日，2025·Inclusion外滩大会在上海举行，2024图灵奖得主、"强化学习之 父"理查德·萨顿在主论坛演讲中表示，人工智能需要一种能够伴随智能体能力提升而持续增长与优化的 新型数据源，传统静态数据库已不足以支撑其进一步发展。 萨顿认为，我们当前仍处于"人类数据时代"，AI系统主要通过预测人类语言和标签进行训练，绝大多数 机器学习仍是将人类已有知识迁移至一个静态、缺乏自主学习能力的人工智能体系中。然而，人类数据 的利用正逐渐接近极限。 他指出，现在我们要进入"经验时代"，智能体将以第一人称视角与世界互动，直接生成被称为"经验"的 新数据源。这种机制与人类及其他动物的学习方式高度一致——通过与认知水平相匹配的自我体验获取 发展所需的数据。 "去中心化"的定义是每个智能体追求自己的目标，这正是经济体系的运行方式，人工智能的政治议题 中，他强调人类需要寻求协作、支持协作，并致力将协作制度化。 对于人工智能与哲学，理查德·萨顿则认为，人工智能是人类最古老的追求之一，它并不是陌生的外来 技术，而是与人类的本性高度 ...

AI行业发展趋势 - AI行业正从依赖人类数据的"人类数据时代"转向以持续学习为核心的"经验时代" [2] - 人类数据红利逼近极限 持续学习对智能效用至关重要 [2] - 新数据源需通过智能体与世界直接交互生成 类似AlphaProof通过该路径获国际数学奥林匹克银牌 [2] 技术发展需求 - 强化学习已引领进入经验时代 但需突破持续学习(continual learning)和元学习(meta-learning)技术瓶颈 [2] - 智能体智能程度取决于预测并控制自身输入信号的能力 经验是一切智能的核心基础 [2] AI与人类协作关系 - AI替代人类不可避免 是宇宙演化的必然下一步 [4][5] - AI恐惧被夸大 由某些获利组织煽动 去中心化协作可实现双赢 [3] - 人类最卓越超能力是协作 AI和人类繁荣将来自去中心化协作 [3] 未来发展方向 - 宇宙历史分为粒子时代、恒星时代、复制者时代和设计时代 人类正开启"设计时代" [4] - 人类独特之处在于将设计推向极致 创造能自我设计的事物 [4] - 权力和资源将流向最聪明的智能体 人类智力水平将被超级AI或智能增强人类超越 [3]

大模型技术前景 - 当前大语言模型(LLM)主导地位是暂时的 未来5-10年将不再是技术前沿[1][4] - LLM依赖人类数据训练 但模仿人类思维只能达到人类水平上限 难以突破现有认知边界[9][10][11] - 静态数据集存在局限性 AI需要从第一人称交互中获取动态"体验数据"实现自我迭代[13][14][15] 强化学习与体验时代 - 强化学习之父Richard Sutton提出AI将进入"体验时代" 通过Agent与环境互动产生更高级数据[14][18] - AlphaGo第37手非常规走法证明体验学习能突破人类认知局限[14] - 持续学习算法+大规模算力扩展是强化学习发挥潜力的关键[20][22][23] Agent去中心化发展 - 不同目标Agent可通过去中心化合作实现互利共赢 类似人类社会经济运转模式[24] - 集中控制AI的主张源于恐惧 多样性目标与合作秩序更能释放AI潜力[25][26] - 未来AI将具备自主设计能力 人类角色转变为设计催化剂[29] 行业技术争议 - 技术社区对LLM发展存在分歧 部分观点认为LLM已接近领域天花板[31] - 技术突破常来自未知领域 当前LLM技术成熟度可能限制创新空间[31]