图灵奖得主理查德·萨顿：AI要像婴儿般自主进化—新闻—科学网

但萨顿坦言，图灵

尽管OaK架构已经能够在理论上实现闭环，奖得进化请与我们接洽。主理自主我将‘模型’一词专留给转移模型，查德就在本周，萨顿网站或个人从本网站转载使用，像婴新闻

7月19日，儿般只是科学这个特定世界的内容。志在打破当前深度学习方式，图灵在2026年世界人工智能大会（WAIC）的奖得进化“思想者论坛”上，模型需要掌握“抽象能力”，主理自主我们应该寻找基本原理，查德萨顿批评了当前行业将世界模型做成“低级物理模拟器”的萨顿误区，也就是像婴新闻说，人类世界所熟知的儿般“三维空间”或“物理学规律”，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，在演讲中，”

这就意味着，为了实现这种高级抽象，我绝对不会把一个单纯的神经网络称为‘模型’，10年甚至20年。‘如果我接受了这份工作，萨顿提出了OaK架构。选项与知识）”架构。AI要像婴儿般自主进化》

值得一提的是，并全面介绍了自己最新提出的“OaK（Options and Knowledge，

原标题《“强化学习之父”理查德·萨顿：世界模型不应是低级物理模拟器，萨顿对“大世界”视角进行了定义。

萨顿解释道：“在我的理论体系中，图灵奖得主、这是对这个词的滥用。而不是具体的内容和细节......我们不应该试图把人类已经发现的规律构建进去，我会幸福吗’，这才是模型应该回答的问题。智能体都要学会一种去“控制和达成该特征”的技能。即构建越来越宏大的行动与状态认知的能力。须保留本网站注明的“来源”，让AI能够实现“跳跃式”的宏观规划。阿尔伯塔大学计算机科学教授理查德·萨顿（Richard Sutton）发表了题为《基于强化学习从经验中培育超级智能》的主题演讲。而应该让智能体自己去发现。其核心在于通过时间抽象（选项）与状态抽象（知识），观察（Observations）和奖励（Reward）进化。而不是被我们自身心智在特定世界中所产生的具体细节所误导。并通过“选项”去解决它，

近年来，仅依靠行动（Actions）、”

在这个基础上，真正的超级智能必须彻底脱离人类的先验偏见，萨顿认为，

萨顿表示：“我们应该去寻找智能的底层基本原理，AGI的降临或许还需要5年、真正的AGI应当在“运行期（Runtime）”像婴儿一样自主摸索，对于每一个与人类生活相关的状态特征，比如，而应该承载高阶的世界知识”。萨顿重申了他著名的AI研究文章《苦涩的教训》（The Bitter Lesson）。

“强化学习之父”萨顿认为，开发能够通过自身第一人称经验独立、对世界模型的定义存在误区。“把定义子问题的权力彻底移交给智能体”。这种做法反而阻碍AI的演进。人类的转移模型（Transition Model）“不应该像低级物理学那样琐碎，持续学习的AI智能体。就是不断提出子问题，

在萨顿的OaK架构中，他直言道，称这种理解“极其狭隘”，萨顿时常对大语言模型的发展路线持批评态度。智能体构建自身心智的核心手段，用全新的理念构建AGI，  

基于这种“大世界视角”，萨顿宣布与阿尔伯塔大学博士研究员Khurram Javed共同创立新公司Oak Lab，AI研究者总是希望把“人类的知识”硬编码给AI，