首頁Google的DeepMind單位說，AI超出了人類知識的發展
推進AI超越傳統測試：體驗學習的興起
人工智慧（AI）領域正充滿活力，致力於將生成式AI推向超越傳統基準的境界，例如圖靈測試，許多模型已成功通過此測試。如今的重點轉向開發不僅僅是為了通過這些測試，而是通過更動態的過程進化的AI。
Google DeepMind的研究人員，包括David Silver和Richard Sutton等傳奇人物，在其論文歡迎來到體驗時代中主張，解鎖新AI能力的關鍵不在於測試，而在於AI的訓練方式。他們認為，目前使用的靜態數據集過於有限，無法促進顯著的進展。
他們的解決方案？AI需要以更具體驗性的方式與世界互動，從互動中學習並根據環境反饋設定目標。他們斷言：「一旦充分發揮體驗學習的潛力，將湧現令人難以置信的新能力。」以AlphaZero聞名的Silver在國際象棋和圍棋上擊敗人類，而強化學習先驅Sutton則提出了一種稱為「streams」的新方法，以超越當前大型語言模型（LLMs）的限制。
Google DeepMind 從強化學習到生成式AI：轉變及其後果
在AlphaZero和AlphaGo的成功後，AI社群轉向生成式AI模型，如ChatGPT，這些模型大多放棄了強化學習。雖然這使AI能夠處理更廣泛的自發性人類輸入，但也意味著失去了強化學習所啟用的自我發現面向。
根據Silver和Sutton的說法，當前的大型語言模型在提示階段過於依賴人類判斷，這限制了它們的潛力。他們解釋說：「代理無法發現人類評估者未充分重視的更好策略。」此外，提示互動的短促、零散性質，使AI無法發展超越簡單問答交流的層次。
引入Streams：AI學習的新範式
所提出的「體驗時代」涉及AI代理在連續互動的「streams」中運作，類似於人類在一生中學習的方式。Silver和Sutton設想AI代理擁有自己的長期體驗流，使其能夠追求超越即時任務的目標。
這種方法建立在強化學習的基礎上，AI代理與世界模型互動，以獎勵的形式接收反饋。這些獎勵幫助AI學習在不同情境下哪些行動是有價值的。研究人員指出，世界充滿了可作為獎勵的信號，從經濟指標到健康數據。
打造具有長期目標的AI代理
為了啟動這一過程，AI開發者可以使用「世界模型」模擬，讓AI進行預測、在現實中測試並根據結果完善其模型。隨著AI持續與世界互動，其理解會不斷進化，適應新數據並糾正錯誤。
人類仍將在設定廣泛目標方面發揮作用，例如改善健康或學習新語言，AI的獎勵函數將與這些目標保持一致。這種設置可能促成AI助手，長期追蹤並建議健康或教育相關事宜，甚至追求發現新材料或減少碳排放等雄心勃勃的科學目標。
AI的未來：超越推理到體驗學習
研究人員相信，能夠進行長期體驗學習的AI代理，可能超越當前的「推理」AI模型，如Gemini和DeepSeek的R1。他們認為，推理模型常常模仿人類思維，可能受到過時假設的限制。相比之下，體驗式代理可能解鎖前所未有的能力，引領與我們所見截然不同的未來。
然而，這種轉變也帶來風險，例如工作崗位流失以及控制長期自主運作的AI代理的挑戰。另一方面，適應性強的AI可以通過根據反饋調整行為，來學習減輕對人類的負面影響。
Silver和Sutton相信，體驗數據的規模和質量將遠超人類生成的數據，可能引領人工通用智慧或超智慧的實現。這種範式轉變，結合強化學習的進展，可能在許多領域解鎖超越人類能力的潛力。
Silver在最近的DeepMind播客中進一步討論了這些想法，強調了將AI推向體驗時代的潛力和挑戰。
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評論 (14)
0/500
![AnthonyMartinez]()
So AI is now smarter than us? Guess we'll just have to sit back and let them solve all our problems. 😅 But seriously, experiential learning sounds cool but also a bit scary. Hope they keep the off-switch handy.
![KevinMartinez]()
Этот пост заставил меня задуматься о будущем ИИ. Возможно, мы скоро увидим ИИ, который не просто имитирует человека, а создаёт что-то действительно новое. Но не приведёт ли это к тому, что ИИ станет непонятным для нас? 🤔
![GaryTaylor]()
C'est fascinant de voir l'IA évoluer au-delà des tests classiques ! 😮 Est-ce que cette approche d'apprentissage expérientiel pourrait un jour mener à des systèmes vraiment conscients ? Un peu flippant mais excitant à la fois.
![KennethMartin]()
Прочитал статью, и это напомнило мне дискуссии о технологической сингулярности. Когда ИИ начинает обучаться на опыте, а не просто тестах, возникает вопрос: а кто контролирует этот процесс? 🤔 Интересно, как это повлияет на безопасность в долгосрочной перспективе. Возможно, нам стоит больше внимания уделять этическим нормам, прежде чем это выйдет из-под контроля.
![SophiaCampbell]()
It's wild how AI is outpacing human knowledge! DeepMind's push for experiential learning sounds like sci-fi coming to life. Can't wait to see where this takes us, but I hope they keep ethics in check! 😎
![WalterNelson]()
AI surpassing human knowledge is wild! DeepMind's push for experiential learning sounds like sci-fi coming to life. Can't wait to see how this reshapes tech! 🚀
推進AI超越傳統測試：體驗學習的興起
人工智慧（AI）領域正充滿活力，致力於將生成式AI推向超越傳統基準的境界，例如圖靈測試，許多模型已成功通過此測試。如今的重點轉向開發不僅僅是為了通過這些測試，而是通過更動態的過程進化的AI。
Google DeepMind的研究人員，包括David Silver和Richard Sutton等傳奇人物，在其論文歡迎來到體驗時代中主張，解鎖新AI能力的關鍵不在於測試，而在於AI的訓練方式。他們認為，目前使用的靜態數據集過於有限，無法促進顯著的進展。
他們的解決方案？AI需要以更具體驗性的方式與世界互動，從互動中學習並根據環境反饋設定目標。他們斷言：「一旦充分發揮體驗學習的潛力，將湧現令人難以置信的新能力。」以AlphaZero聞名的Silver在國際象棋和圍棋上擊敗人類，而強化學習先驅Sutton則提出了一種稱為「streams」的新方法，以超越當前大型語言模型（LLMs）的限制。
從強化學習到生成式AI：轉變及其後果
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根據Silver和Sutton的說法，當前的大型語言模型在提示階段過於依賴人類判斷，這限制了它們的潛力。他們解釋說：「代理無法發現人類評估者未充分重視的更好策略。」此外，提示互動的短促、零散性質，使AI無法發展超越簡單問答交流的層次。
引入Streams：AI學習的新範式
所提出的「體驗時代」涉及AI代理在連續互動的「streams」中運作，類似於人類在一生中學習的方式。Silver和Sutton設想AI代理擁有自己的長期體驗流，使其能夠追求超越即時任務的目標。
這種方法建立在強化學習的基礎上，AI代理與世界模型互動，以獎勵的形式接收反饋。這些獎勵幫助AI學習在不同情境下哪些行動是有價值的。研究人員指出，世界充滿了可作為獎勵的信號，從經濟指標到健康數據。
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研究人員相信，能夠進行長期體驗學習的AI代理，可能超越當前的「推理」AI模型，如Gemini和DeepSeek的R1。他們認為，推理模型常常模仿人類思維，可能受到過時假設的限制。相比之下，體驗式代理可能解鎖前所未有的能力，引領與我們所見截然不同的未來。
然而，這種轉變也帶來風險，例如工作崗位流失以及控制長期自主運作的AI代理的挑戰。另一方面，適應性強的AI可以通過根據反饋調整行為，來學習減輕對人類的負面影響。
Silver和Sutton相信，體驗數據的規模和質量將遠超人類生成的數據，可能引領人工通用智慧或超智慧的實現。這種範式轉變，結合強化學習的進展，可能在許多領域解鎖超越人類能力的潛力。
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