摘要
9月11日，2024年图灵奖得主、加拿大计算机科学家理查德·萨顿在2025外滩大会上表示，大多数机器学习的目的只把人类已
9月11日，2024年图灵奖得主、加拿大计算机科学家理查德·萨顿在2025外滩大会上表示，大多数机器学习的目的只把人类已有的知识转移到一个静态、没有自主学习能力的AI上，但是逐渐开始达到人类数据的极限，这种方法通常无法生成新知识，它不能持续不断地学习，而持续学习对智能的效用至关重要。在他看来，需要一种新数据源，由智能体以第一人称与世界互动直接生成，能随着智能体的强大而不断增长和完善，这正是人类和其他动物的学习方式。在人工智能未来的科学趋势上，如果能创造出超级智能体和由超级智能增强的人类，将为世界带来纯粹的福祉。
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