
图灵奖得主Sutton再突破:强化学习在控制问题上媲美深度强化学习?
图灵奖得主Sutton再突破:强化学习在控制问题上媲美深度强化学习?不知道大家是否还记得,人工智能先驱、强化学习之父、图灵奖获得者 Richard S. Sutton,在一个多月前的演讲。 Sutton 认为,LLM 现在学习人类数据的知识已经接近极限,依靠「模仿人类」很难再有创新。
来自主题: AI技术研报
6906 点击 2025-08-04 12:25
不知道大家是否还记得,人工智能先驱、强化学习之父、图灵奖获得者 Richard S. Sutton,在一个多月前的演讲。 Sutton 认为,LLM 现在学习人类数据的知识已经接近极限,依靠「模仿人类」很难再有创新。
大模型目前的主导地位只是暂时的,在未来五年甚至十年内都不会是技术前沿。 这是新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton对未来的最新预测。
本文对DeepMind两位泰斗级科学家David Silver和Richard Sutton的重磅论文《Welcome to the Era of Experience》进行了深度解读,我将其视为AI发展方向的一份战略瞭望图。
强化学习之父Richard Sutton和DeepMind强化学习副总裁David Silver对我们发出了当头棒喝:如今,人类已经由数据时代踏入经验时代。通往ASI之路要靠RL,而非人类数据!
强化学习先驱 Andrew Barto 与 Richard Sutton 获得今年的 ACM 图灵奖。
自然智能(Natural intelligence)过程就像一条连续的流,可以实时地感知、行动和学习。流式学习是 Q 学习和 TD 等经典强化学习 (RL) 算法的运作方式,它通过使用最新样本而不存储样本来模仿自然学习。这种方法也非常适合资源受限、通信受限和隐私敏感的应用程序。
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