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紧张的日程中,“强化学习之父”萨顿为何愿意在沪和63名高中生对谈?

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    先说个有意思的场景:7月23日下午2点,上海创智学院102多功能厅外,63位少年早已坐得笔直,眼神里满是期待和兴奋。当一位穿着花衬衫的熟悉身影出现在门口时,掌声毫无预兆地炸开了。 来的是理查德·萨顿——“强化学习之父”,2024年图灵奖得主。刚刚结束2026年世界人工智能大会的紧张日程,他把半小时的

    先说个有意思的场景:7月23日下午2点,上海创智学院102多功能厅外,63位少年早已坐得笔直,眼神里满是期待和兴奋。当一位穿着花衬衫的熟悉身影出现在门口时,掌声毫无预兆地炸开了。

    来的是理查德·萨顿——“强化学习之父”,2024年图灵奖得主。刚刚结束2026年世界人工智能大会的紧张日程,他把半小时的对谈时间,留给了这群十六七岁的高中生。


    熟悉的身影出现在上海创智学院102多功能厅

    这里是上海创智学院与知春创新中心联合举办的“2026年新苗未来科技营”。来自全国各地的“聪明脑袋”齐聚一堂,开启为期四天的人工智能学习与科技实践之旅。萨顿的到来,对所有同学来说,都是一份巨大的惊喜。

    从“每日一记”开始,实现少年雄心

    在2026年世界人工智能大会上,萨顿已经重申过他的核心观点:人工智能正进入一个关键的转折点,必须从依赖静态人类数据的“数据时代”,转向通过与真实世界持续互动来学习的“经验时代”。

    老爷子开场白干脆利落,直奔主题:“在我的观点里,我们还没有真正的人工智能,但我们很快就会拥有。在未来十年或二十年内,有一件事将会发生:我们将理解我们的心智是如何运作的,我们将能够创造出智能体。”


    萨顿鼓励同学们,只要能改变思维模式,就一定能创造出智能体。

    “在你们的有生之年,一定能实现。一旦你们改变了思维模式,这一切就会发生!”如何实现这一切?萨顿给出的关键词是:ambition(雄心)。“你们都应该立志于成为理解智能和创造技术的一部分。所以,要努力提升自己,投资自己。”

    他还给了年轻人一个非常具体的建议:准备一个笔记本,每天写下自己的想法,挑战自己的想法,把它们和别人的想法进行比较,与他人分享,从而成为一个更好的思考者。“日复一日,你希望别人在乎你的想法,那么,你应该从自己先足够在乎它们开始,把它们写下来,让它们变得更好。”

    真正的AI,必须在真实世界经历成长

    “任何问题都可以问!”萨顿的鼓励彻底点燃了同学们的热情。从整场对谈中,能听到最多的两个字是“真实”。

    萨顿反复强调,目前还没有真正的人工智能。对此,东莞文盛外籍人员子女学校的张淏通问得很直接:“那么,您心目中什么才是真正的AI?”

    “它必须能普遍理解世界运作的方式。”萨顿答得干脆利落。他说,“理解”意味着“预测和控制”,智能的本质就是与真实世界的互动,处理来自世界的信号。“人类用2000年的政府、社会、文化和伦理体系解决了合作问题,创造了灿烂文明。AI也应该成为这个合作体系中的参与者,共同协作,而不是彼此对抗。”

    上海外国语大学附属外国语学校的小胡抛出另一个维度的思考:“未来的AI应该像人脑或者婴儿那样学习,那是不是也会面临着很多人在学习过程中面临的问题,比如健忘,或者记忆不够精确?现有的大模型则基于已知数据形成,相比之下一定会更准确?是否有种方法,可以在两者中找到平衡?”

    对于小胡的提问,萨顿表示了肯定:“你能看到现有模型的局限性,这很好,你应该为自己骄傲!”就在今年6月底,萨顿联手他山科技打造的“机器人幼儿园”落地北京,将“强化学习”的理念引入具身智能训练体系。他告诉同学们,在特殊的实验室里,机器人们会摔倒,也会爬起,将通过试错,学习身体控制等基本技能,不断地成长和思考。“这是首次让机器人像婴儿一样学习,这种学习方法非常令人兴奋,它正是我们需要的方向。”

    他描摹的这一幕,引起了上海市浦东复旦附中分校牛思远的兴趣。高中时,她曾和校机器人社的队友们一起获得全国FTC赛事金奖,即将步入大学修读电子信息工程专业。比起软件部分,她更喜爱并擅长硬件搭建。她抛出内心疑惑:“您强调AI应自主从经验中学习,那么下一个重大步骤是给AI一个物理身体去探索现实世界,还是在大规模模拟器中进行自我对弈就足够了?”


    牛思远提问

    萨顿毫不迟疑地回答:“模拟器只是高度简化的物理和空间模型。我们需要尊重世界巨大的复杂性,模拟器无法带我们到达真正智能。因此,我认为应该跳过模拟,直接让AI在真实世界中学习。”

    学科有短板,也同样可以推动AI向善

    “我对网络安全很感兴趣,但是,我的数学和物理基础不太好。我该如何提高数学和物理水平?”成都市温江区科创中学的庞法澍率先提问。因为觉得AI“很帅”“很有意思”,他对这个领域产生了兴趣,并曾用AI制作过一个“心理记事本”,让AI帮助自己分析最近的心理走向。但学科上的短板,让他有些困惑。

    “你可以在不完全理解数学和物理底层逻辑的情况下做很多事情。”萨顿笑道。他认为,密码学、公钥加密等知识,都可以在非常基础的层面上去理解它们。而要推动一个领域前进,最关键的是要推动公众层面的进步,要所有人都参与进来。“比如,现在人们收到照片就轻信,这就需要教会公众使用加密签名和验证。这是最重要的事情。”

    在萨顿看来,“这不需要你掌握详细的数学知识,你可以在激发公众热情、提出想法和推动教育普及这些方面做很多贡献。”

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