鹭羽 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
大模型目前的主导地位只是暂时的，在未来五年甚至十年内都不会是技术前沿。
这是新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton对未来的最新预测。
就在刚刚的新加坡国立大学建校120周年（NUS120）之际，Sutton受邀发表演讲——塑造AI和强化学习的未来。
其实，这已经不是Sutton第一次在公开场合表达类似的观点，早在他19年的著作《痛苦的教训》中，他就明确提出：
让AI尤其是LLM模仿人类思维方式，只能带来短期的性能提升，长期看只会阻碍研究的持续进步。
在他4月份新发表的论文《欢迎来到体验时代》也再度强调了这点，同时他表示，扩展计算才是正解。
本次NUS120演讲长达一个多小时，可谓是干货满满、信息量超大。
让我们一起来看看完整演讲内容。
LLM主导是暂时的
Sutton首先提及当前人类处于数据时代，像ChatGPT这类大语言模型，都是靠分析人类产生的大量数据（如文本、图像、视频）进行训练。
但始终追逐人类思维方式，至多也只能达到“人类水平”。
在数学、科学等领域，人类数据里的知识已经接近极限，AI难以突破现有认知，纯靠模仿已经很难再有创新。
AI需要新的数据来源，且要随着AI增强而改进，静态数据集显然不足。
因此他认为AI终将从依赖人类数据，转向通过Agent与世界的第一人称交互，以获取“体验数据”的学习。
AlphaGo在与李在石对弈的第二局中，下出的神之一手——第37手，在人类标准下完全非常规的走法，就充分展现了AI在这种体验学习下的思考潜力。
也就是说，AI将会在自主体验中，完成自己的更新迭代，产生更高级的数据并反哺自身，构成一个“越学越强”的循环。
还能不受人类现有知识限制，自由探索人类未涉及的领域，比如全新的科学理论、材料设计等。
Sutton举了个例子：
一个蹒跚学步的婴儿会通过不断探索周围环境主动学习，然后随着认知增长，每一次互动方式都会随着经验有所不同。
因此AI的未来将属于通过互动和经验学习的“体验时代”，Agent需要从经验中学习，而这远远超出了LLM的能力范畴。
即使现有LLM在连接全球知识上表现出色，但通往这一未来的核心路径始终是强化学习。
强化学习正是围绕着经验学习构造，但要发挥强化学习全部潜力，还需具备持续学习能力的深度学习算法。
而这背后要靠对大规模算力的充分利用来支撑，继续基于搜索和学习扩展算力，以适应AI性能需求增加。
可以说，从长远看，真正的突破还是来自规模计算。
不同Agent去中心化互利共赢
谈及Agent的前景，Sutton提出对不同目标的Agent可以寻求去中心化合作。
他认为每个Agent的奖励信号都各不相同，且都试图最大化自己的回报，那么只需要让不同Agent各自实现其目标，再通过互动，就能实现互利共赢。
这就类似于人类社会中的经济运转，得益于自然语言和货币的发明，尽管人们拥有不同的目标和能力，但在过程中相互协调配合，也能产生出不错的效果。
但还是有不少人主张集中控制AI，甚至呼吁暂停AI。
Sutton认为这种声音更多的是来源于对未知的恐惧，要接受个体目标的多样性，建立合作化秩序，AI的潜力恰恰就在去中心化合作。
另外，Sutton还提到了“设计时代”的概念，当前的机器越来越类生命化，而生命也被视作生物机器。
但生命与技术之间存在本质差异，生命是在无意识下被复制产生，而技术则先经设计师意识想象再落地创造，这是一个设计过程，且设计产物也更易改进。
因此人类发展AI，就是为了将设计做到极致——设计出能自主设计的Agent，而人类将会在设计时代扮演催化剂和创造者的角色，将AI视作推动发展的机遇，而非单纯的技术产物。
One More Thing
Sutton的言论一出，很快在社区引起了激烈讨论。
支持者认为技术的突破往往来自未知与偶然，技术已趋向成熟的LLM似乎即将触及领域天花板。
而反对者则认为技术的发展在于不断改进，也许LLM不是AI的最终形态，但它也必定在AGI发展过程中占据重要作用。
那么你对LLM的未来抱有怎样的看法呢？欢迎在评论区留言讨论。
（文：量子位）