在RL China 2025開幕式期間，一場圍繞智能本質(zhì)與未來發(fā)展方向的深度對話引發(fā)廣泛關(guān)注。對話雙方為倫敦大學(xué)學(xué)院智能信息系統(tǒng)領(lǐng)域權(quán)威專家汪軍教授與強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基人Richard Sutton，兩位學(xué)者通過跨代際的思想碰撞，重新審視了當(dāng)前人工智能發(fā)展的路徑選擇。

針對當(dāng)下炙手可熱的大規(guī)模語言模型（LLM），Sutton提出尖銳批評。他認(rèn)為這類技術(shù)雖然展現(xiàn)出驚人的應(yīng)用能力，但本質(zhì)上并未觸及智能的核心機(jī)制。"LLM在完成預(yù)訓(xùn)練后即喪失學(xué)習(xí)能力，這種靜態(tài)系統(tǒng)缺乏持續(xù)進(jìn)化的基礎(chǔ)。"他指出，真正的智能系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)具備明確的目標(biāo)導(dǎo)向，通過環(huán)境交互中的"獎勵信號"實(shí)現(xiàn)動態(tài)優(yōu)化，這正是強(qiáng)化學(xué)習(xí)區(qū)別于其他技術(shù)范式的關(guān)鍵特征。

在技術(shù)路徑選擇上，Sutton強(qiáng)調(diào)需突破單一方法論的局限。他主張將搜索算法與梯度下降有機(jī)結(jié)合，通過多維度的探索機(jī)制捕捉智能發(fā)展的更多可能性。"強(qiáng)化學(xué)習(xí)的本質(zhì)是從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，這要求我們建立更開放的認(rèn)知框架。"針對行業(yè)資本過度聚焦應(yīng)用開發(fā)的現(xiàn)狀，他特別提醒學(xué)術(shù)界應(yīng)保持戰(zhàn)略定力，避免被短期商業(yè)利益干擾基礎(chǔ)研究的方向。

面對青年研究者，這位七旬學(xué)者展現(xiàn)出對科學(xué)傳承的深切關(guān)懷。他坦言工業(yè)界與學(xué)術(shù)界存在天然的認(rèn)知差異：前者追求技術(shù)落地效率，后者必須承擔(dān)探索未知的使命。"理解智能的本質(zhì)是個百年工程，需要幾代人持續(xù)積累。"他鼓勵年輕學(xué)者在應(yīng)用技術(shù)狂潮中堅守基礎(chǔ)理論創(chuàng)新，稱這才是推動人工智能跨越式發(fā)展的根本動力。

這場跨越太平洋的學(xué)術(shù)對話，為快速迭代的人工智能領(lǐng)域注入理性思考。當(dāng)行業(yè)沉浸在技術(shù)突破的狂歡中時，兩位學(xué)者的觀點(diǎn)猶如清醒劑，提醒從業(yè)者既要保持技術(shù)創(chuàng)新的熱情，更要重視對智能本質(zhì)的系統(tǒng)性研究。這種平衡意識，或許正是人工智能健康發(fā)展的關(guān)鍵所在。