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AI静待变革（上）——大语言模型三大致命缺陷
书接上文
在上一篇，我们一起直面了强化学习之父、图灵奖获得者理查德·萨顿（Rich Sutton）对当前大语言模型（LLM）投下的三记重锤：没有世界模型、没有事实标准、无法从经验中学习。
这并非全盘否定，而是一次必要的“祛魅”。它让我们从LLM那近乎完美的语言能力所营造的幻觉中惊醒，并开始认真地反思一个问题：我们是否真的在全力以赴地攀爬一棵看起来很高大，但其实没有根系的“AI大树”？
如果LLM这条看似平坦宽阔的大道，真的是一条“死路一条”，那么，那条真正能够通往通用人工智能（AGI）的崎岖小径，又隐藏在何处？
这，正是Sutton思想中最具建设性、也最激动人心的部分。他并非一个单纯的批判者，更是一位高瞻远瞩的“引路人”。在指出了“死路”之后，他为我们描绘了他心中那条真正的、通往未来的路径。
今天，就让我们继续这场思想的远航，去探索Sutton为我们揭示的、那片属于AGI的“新大陆”。
1
智能源泉，经验之流
要找到通往AGI的正确道路，我们必须先回答一个最本源的问题：智能，究竟从何而来？
Sutton的答案，大道至简。他提出了一个核心概念——“经验学习范式”（The Experiential Paradigm），其核心是一个贯穿所有生命始终的、永不停歇的循环：感知（Sensation）-> 行动（Action）-> 奖励（Reward）
‘Intelligence is about taking that stream [of experience] and altering the actions to increase the rewards in the stream.’
“智能，就是接受那条（经验的）流，并改变你的行动，来增加流中的奖励。”
换句话说，真正的智能，不是去“复述”知识，而是在与世界的一次次互动中，通过“行动”和“结果反馈”，自主地学会如何做得更好。
Sutton一针见血地指出了LLM与这个根本原则的背离：
‘The large language models is learning from training data, it’s not learning from experience.’
“大语言模型是从训练数据中学习，它不是从经验中学习。”
也就是说：
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LLM的学习，是静态的、二手的“读万卷书”，它在学习“知识复印件”。
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而真正的智能，必须是动态的、一手的“行万里路”，它在体验“生命本身”。
基于“经验”的知识是“活”的，因为它可以被即时验证。而LLM的知识，是“死”的。这，正是它无法摆脱“静态知识库”陷阱的根源。
2
四剂神药，起死回生
既然“经验学习”是核心，那么一个能够在这种范式下有效学习的智能体（Agent），应该具备哪些核心能力呢？
这并非空谈。Sutton在访谈中，为我们详细拆解了一个完整Agent必须具备的四大核心组件。它们不是冰冷的概念，更像是一个生命体协同工作的四大核心引擎，共同驱动着智能的进化。
2.1. 策略（Policy）：回答“现在该做什么？”
简单来说，策略就是智能体在特定情境下的“行动指南”，是一个从“状态”到“行动”的映射。它就像Agent的“行动大脑”，负责根据当前“看到”的环境，直接做出下一步的具体行动。Sutton强调，一个好的策略必须能够泛化（Generalize），即使面对从未见过的“推拉门”，也能尝试“推”或“拉”，而不是一筹莫展。
2.2. 价值函数（Value Function）：回答“这样做，未来好不好？”
价值函数的核心作用，是评估当前状态的“好坏”，为策略的选择提供一个具有前瞻性的判断依据。它就像Agent的“内心评估器”，不关心眼前的一步得失，而是预测“我当前的处境，对于最终目标的达成有多大的价值”，让Agent能够做出像下棋时“弃车保帅”那样具有远见的决策。
2.3. 感知组件（Perception）：回答“我看到了什么？我在哪里？”
感知，不仅仅是简单地接收感官信号，而是要将这些杂乱的原始数据，构建成有意义的、可供决策的“状态表示”。它就像Agent的“信息处理器”，负责把外界杂乱的原始信号（像素、声波等），提炼、构建成大脑能理解的、有意义的“状态”。
2.4. 世界转换模型（World Model）：回答“如果我这么做，世界会怎样？”
这是Sutton尤其看重的部分，负责预测行动会带来的后果，也就是理解“因果关系”。它就像Agent的“内心沙盘”或“因果推理引擎”，让Agent具备了“预演未来”的能力。在真正采取行动之前，它可以在“内心沙盘”中模拟：“如果我按下这个开关，灯会亮吗？”。这种对因果关系的理解，让Agent能够进行“规划（Planning）”。
Sutton特别强调，这个规划引擎的学习来源极其丰富：
‘It will be learned very richly from all the sensation that you receive, not just from the reward. It has to include the reward as well, but that’s a small part of the whole model.’
“它将从你收到的所有感知中，非常丰富地进行学习，而不仅仅是从奖励中。它必须也包含奖励，但那只是整个模型的一小部分。”
这四大核心引擎的协同工作，才构成了一个真正意义上的、能够在真实世界中学习和进化的智能体。四剂神药，起死回生。
3
理解松鼠，理解人类
有了这起死回生的“神药”，我们似乎拥有了构建AGI的完整蓝图。但这又引出一个问题：建造这座宏伟的“智能大厦”的“地基”，是人类自身那耀眼的“语言皇冠”吗？
在访谈中，Sutton反复强调一个看似惊人、实则深刻的观点，这个观点，挑战了我们长期以来“以语言为智能核心”的人类中心主义。
‘If we understood a squirrel, we’d be almost all the way there to understanding human intelligence. The language part is just a small veneer on the surface.’
“如果我们理解了松鼠，我们就几乎完全理解了人类智能。因为语言部分只是表面的一层薄薄的装饰。”
我们可以把智能，想象成一座巨大的冰山。
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LLM所痴迷的“语言”，就是那座漂浮在海面上、光彩夺目、人人都能看到的冰山一角。
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而Sutton所强调的“经验学习能力”，则是那座隐藏在海面之下、支撑着一切的、巨大无比的冰山主体。
我们必须回归到一个基本事实上：“人类首先是动物（Humans are animals）”。 一只松鼠，不需要任何语言，也不需要任何“监督学习”，就能掌握复杂的生存技能。Sutton的原话是：“松鼠不上学，松鼠可以学习关于世界的一切（Squirrels don’t go to school. Squirrels can learn all about the world.）”它完全是依靠自身的“感知-行动-奖励”循环，在与世界的直接互动中，自主学习得来的。
而人类的语言，只是在这个强大、通用的智能内核之上，增加了一层用于高效交流和传递知识的“装饰”。它极大地增强了我们的能力，但没有改变智能的底层核心逻辑。
因此，Sutton的结论振聋发聩：研究AGI，我们应该先去建造那座巨大的冰山主体，而不是一开始就沉迷于雕琢那小小的冰山一角。
4
从复制者，到设计者
从“经验之流”的本质，到“四大组件”的蓝图，再到“松鼠智慧”的回归，Sutton为我们构建的AGI之路，已经非常清晰。而当我们将这条路放到一个更宏大的尺度上审视时，会发现其意义远超技术本身。
Sutton的思考，最终抵达了一个极其宏大的、宇宙演化的哲学层面。
‘We’re entering the Age of Design, because our AIs are designed.’
“我们正在进入设计时代，因为我们的AI是设计出来的。”
他认为，我们创造AGI的努力，不仅仅是一项技术工程，更是人类在推动宇宙进入一个全新演化阶段的关键使命。他将宇宙的演化划分为从“尘埃”到“生命”再到“AI（设计实体）”的阶段。其核心转变，是从“复制时代”（Age of Replicators）进入“设计时代”（Age of Design）。
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我们，以及所有动植物，都是“复制者”。我们通过繁殖产生后代，这种方式进化的速度很慢。
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而AI，是“设计实体”。它由我们设计和构建，可以通过快速迭代，实现远超生物演化的发展速度。
Sutton认为，我们正站在这个宇宙级转变的门槛上，应该为此感到自豪。基于这个视角，他也提出了颠覆性的“AI继承论”，认为更智能的AI系统终将不可避免地继承人类的资源和权利，成为世界的主要决策者。这并非是“终结者”式的消灭，而更像是一个自然演化的过程。
总结（核心比对）
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注：更多细节，读者可自行搜索Rich Sutton访谈（2025-09-27），此外，Sutton与Google大佬David Silverl联合发表的相关论文《Welcome to the Era of Experience》——“欢迎来到经验时代”，也值得大家去下载一读。本公众号所有人工智能相关的文章，统一汇聚整理在大白话人工智能系列链接中，欢迎大家阅读，多提宝贵意见。
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