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图灵奖得主理查德·萨顿外滩大会分享:人工智能进入“经验时代” 潜力远超以往

作者:龚作仁 文章来源:Laborer

2025-09-11 16:41

作者:龚作仁 文章来源:Laborer

2025-09-11 16:41

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理查德·萨顿指出人工智能正进入以持续学习为核心的“经验时代”,潜力远超以往,重点信息包括数据极限和协作重要性。

1. 人类数据红利逼近极限,现有AI方法无法生成新知识,需转向经验作为新数据源,即观察、行动和奖励的交互。

2. 强化学习是经验时代的核心,但需发展持续学习和元学习技术以释放潜力。

3. AI风险被夸大,协作如去中心化模式是实现双赢的关键,人类协作是伟大成功源泉。

4. 未来四条预测原则:世界无统一看法;人类将理解智能;超智能超越人类;权力流向最聪明智能体。

5. 实操点:企业和个人应关注强化学习应用,寻求协作机会规避风险。

萨顿的“经验时代”观点启示品牌在消费趋势和产品研发中融入AI交互数据。

1. 消费趋势:AI通过经验学习用户行为变化,品牌应监测行为交互如动作和奖励信号预测需求变化。

2. 产品研发:知识来源于经验,设计AI驱动产品时可融入强化学习,创造自适应功能优化用户体验。

3. 协作理念:去中心化协作减少偏见风险,品牌可应用此模式优化渠道建设和定价策略,提升竞争力。

AI经验时代带来增长机会和风险提示,卖家需关注变化应对。

1. 增长市场:持续学习和元学习技术潜力巨大,可开发新商业模式如强化学习服务平台。

2. 风险提示:AI可能替代人类职业,但协作能规避风险。

3. 机会提示:经验时代启幕,卖家可通过元学习提升服务响应消费需求变化。

4. 合作方式:萨顿强调去中心化协作实现双赢, seller应寻求跨行业伙伴合作共享经验数据。

5. 事件应对:AI冲击下,卖家可学习预测原则如权力流向智能体,调整运营策略。

经验时代为工厂提供产品设计和数字化启示,推动商业机会。

1. 产品设计需求:经验基础学习启示设计融入预测控制输入信号功能,优化生产流程。

2. 商业机会:强化学习可自动化调整生产,推进电商数字化如通过交互数据优化供应链。

3. 协作模式:借鉴去中心化协作减少效率损失,工厂应用元学习提升持续创新。

4. 萨顿观点:工厂作为“设计时代”先驱,应拥抱AI演进创造自适应产品。

行业趋势聚焦AI经验时代,新技术解决客户痛点。

1. 行业发展趋势:强化学习引领AI经验时代,潜力远超数据驱动模型。

2. 新技术:持续学习和元学习是未来关键,帮助解决知识生成不足痛点。

3. 客户痛点:AI缺乏自主学习能力,解决方案是通过经验交互如行动和奖励生成知识。

4. 协作框架:去中心化协作提供系统优化方案,服务商可设计相应工具支持智能体交互。

经验时代对平台需求启示运营管理和风险规避。

1. 平台需求:需支持智能体生成经验交互如观察和行动实现去中心化协作。

2. 平台最新做法:引入强化学习算法管理用户行为优化运营。

3. 风险规避:通过协作机制减少AI偏见风险,提升平台稳定性。

4. 萨顿预测原则启示平台招商中重视智能体平等资源流动优化管理策略。

AI经验时代揭示产业新动向和政策启示。

1. 产业新动向:AI转向以经验为核心学习,持续学习技术推动新突破。

2. 新问题:如何实现元学习和协作制度化以释放潜力。

3. 政策法规启示:萨顿的预测原则建议平等看待智能体,法规应支持去中心化模型减少风险。

4. 商业模式:协作如经济去中心化可作为新模式,研究者需探索元学习框架应用。

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9月11日上午,2025 Inclusion·外滩大会在上海黄浦世博园区开幕。2024年图灵奖得主、“强化学习之父”理查德·萨顿(Richard Sutton)发表主旨演讲,他认为,人类数据红利正逼近极限,人工智能正在进入以持续学习为核心的“经验时代”,潜力将远超以往。

(理查德·萨顿在2025外滩大会开幕式主论坛发表主旨演讲)

萨顿在发言中表示,今天大多数机器学习的目标,是把人类已有的知识转移到静态、缺乏自主学习能力的AI上。“我们逐渐达到人类数据的极限,现有的方法不能生成新的知识,不适合持续学习,而持续学习对智能的效用至关重要。”他认为,我们正进入“经验时代”,需要一种新的数据源,由智能体与世界直接交互中生成。这正是人类和其他动物的学习方式,是AlphaGo自我博弈下的“第37手”,也是近期AlphaProof在国际数学奥林匹克斩获银牌的路径。

萨顿解释,“经验”指的是观察、行动和奖励,这三种信号在智能体与世界之间来回传递。“知识来自于经验,可以从经验中学习。一个智能体的智能程度,取决于它能预测并控制自身输入信号的程度。经验是一切智能的核心与基础。”他同时指出,强化学习带领我们进入了新的经验时代,但要释放全部潜力,还需要两项目前尚不成熟的技术——持续学习(continual learning)和元学习(meta-learning)技术。

面对外界对AI带来偏见、失业甚至人类灭绝的担忧,萨顿认为,这种对人工智能的恐惧被夸大了,并且是被某些从中获利的组织和个人煽动起来的。他以经济社会的运行为例,只有当每个人有不同的目标和能力,经济才能运行得最好。同样,目标不同的智能体,可以通过去中心化的协作实现双赢。

“人类最卓越的超能力,就在于比其他任何动物都更擅长协作。人类最伟大的成功在协作本身——经济、市场与政府都是成功协作的产物,”萨顿表示,人工智能和人类繁荣将来自于去中心化协作。“协作并非总能实现,却是世间一切美好事物的源泉,我们必须寻求协作、支持协作,并致力将协作制度化。”

展望人工智能的未来,他提出了四条现实的“预测原则”:第一,对世界应该如何运转并没有共识,但没有哪一种看法能够凌驾于其他;第二,人类将真正理解智能,并借助技术将其创造出来;第三,当今人类的智力水平,很快将会被超级人工智能,或者超级智能增强的人类远远超越;第四条,权力和资源会流向最聪明的智能体。基于此,他认为,在人类的发展进程中,人工智能的替代将是不可避免的。

放眼宇宙的历史,萨顿将其分为四个时代:粒子时代、恒星时代、复制者时代和设计时代。他认为人类的独特之处在于“把设计推向极致”,创造出能自己设计的事物,这也正是今天通过人工智能所追求的目标。人类至少是催化剂,是助产士,更是开启宇宙第四大时代——“设计时代”的先驱。

“人工智能是宇宙演化的必然下一步,我们应以勇气、自豪和冒险精神来迎接它。”萨顿表示。

9月10日-13日,2025 Inclusion·外滩大会在上海举行,大会以“重塑创新增长”为主题,共设1场开幕主论坛、40多场开放见解论坛、2场全球主题日系列论坛、10多场创新者舞台、10000平米科技展览、5000平科技集市、科技智能创新大赛和1场科技人才招聘会,此外还有创投Meetup等特色环节,为参会者提供深度交流与合作的机会。

注:文/龚作仁,文章来源:Laborer,本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

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FAQ回顾

什么是人工智能的“经验时代”?

“经验时代”指人工智能不再依赖有限的人类数据,而是通过智能体与世界直接交互(观察、行动、奖励)进行持续学习的新阶段,如图灵奖得主理查德·萨顿在2025外滩大会所阐述。

人工智能未来发展的关键技术有哪些?

萨顿指出,强化学习已开启经验时代,但释放全部潜力需依赖持续学习(continual learning)和元学习(meta-learning)两项关键技术,以实现智能体的自主进化。

理查德·萨顿对人工智能与人类协作有何观点?

萨顿认为AI恐惧被夸大,人类卓越超能力是协作,人工智能与人类繁荣将通过去中心化协作实现,如经济、市场与政府等成功协作模式。

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