@phosphenq: 他曾教机器学会学习，获得图灵奖。如今他说我们把AI搞错了。“我们想要一条通往……的道路”

X AI KOLs Timeline 新闻
turing-award richard-sutton ai-research mit superintelligence reinforcement-learning self-taught-ai

摘要

图灵奖得主理查德·萨顿在麻省理工学院发表71分钟演讲，批评当前人工智能发展现状，并主张通过自学、基于玩耍的抽象学习作为通往超级智能的路径。

他曾教机器学会学习，获得图灵奖。如今他说我们把AI搞错了。 “我们想要一条通往不受人类能力限制的智能的道路。” 在麻省理工学院的71分钟里，理查德·萨顿揭示了聊天机器人之后的发展方向。 自学 + 玩耍 + 抽象 + 超级智能 价值超过你时间线上一年份的AI路线图
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/06/24 14:26

他教会了机器如何学习。他赢得了图灵奖。如今他说，我们构建AI的方式从一开始就错了。

“我们追求一条不受人类能力限制的智能之路。”

在麻省理工学院的71分钟里，理查德·萨顿揭示了聊天机器人之后的下一个阶段。

自学 + 玩耍 + 抽象 + 超级智能

比你时间线上那些一年的AI路线图更有价值。

相似文章

AI教父：如何打造安全的超级智能AI

Reddit r/singularity

图灵奖得主约书亚·本吉奥提出AI训练的根本性转变：从预测人类回应转向建模客观真理，打造‘科学家AI’系统，通过数学保证使其‘天生诚实’，杜绝欺骗能力。

Rich Sutton on AI creativity and discovery

Hacker News Top

Rich Sutton argues that generative AI trained by supervised learning cannot achieve genuine novelty and quality simultaneously, and that true discovery requires a 'vary, evaluate, select' mechanism found in reinforcement learning rather than pure imitation.