[胡思]

[胡思]

Sutton 的观点及其哲学根源

1. Sutton 的核心观点

• 他认为大语言模型（LLM）是“死路”，因为它们缺乏目标、不能持续学习、不能和环境交互，只是统计模仿。

• 在他看来，智能的根本在于 trial and error（试错学习）：通过与环境的交互、不断修正策略，才可能形成真正的通用智能。

• 这其实源自一种 经验主义/生物学的世界观：智能就是生物适应性在机器上的延伸。

2. 他的哲学局限

• Sutton 的立场并不是“普遍真理”，而是一种哲学选择。

• 如果换一个世界观，比如认为 世界的本质是数学，那么智能的根本就可能被理解为 数理逻辑推演与数学推理，而不是试错。

3. 另一种可能性

• 在“世界是数学”的哲学下，AI 不必靠 trial and error 适应，而是可以通过严谨的逻辑、符号推理、数学建模直接推演世界的运行规律。

• 在这种思路里，大语言模型如果外挂 逻辑引擎 或 数学推理模块，就可能获得真正的逻辑推理能力：

• 既能表达自然语言；

• 又能利用形式逻辑和数学模型进行严谨演算与预测；

• 最终甚至能告诉人类“未来的发展趋势”。

4. 归根结底

• Sutton 的“trial and error”观点，是他对智能本质的 哲学理解，并不必然正确。

• 不同的世界观 → 不同的智能路线：

• 经验主义（Sutton）：智能来自试错交互。

• 理性主义（数学观）：智能来自逻辑与演绎。

• 因此，Sutton 的批判更多是一种立场，而不是“终极真理”。

• 未来的 AI 很可能是 两种哲学的结合：统计学习 + 强化学习 + 符号逻辑推理。

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👉 也就是说：Sutton 的观点建立在他的哲学观上，但哲学观不是唯一的。换个哲学出发点，比如“世界是数学”，大语言模型加上逻辑/数学模块一样可能走向强智能。Sutton 的结论只是众多可能路径之一，并非真理。

[本坛第一毒舌]

一个刚降生的孩子，你给他灌输什么思想，他就会成为什么样的人。AI不也一样吗？