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从松鼠到人类：为什么理解动物学习才是 AI 的关键？ 强化学习之父理查德·萨顿却认为： 如果我们能真正理解松鼠是怎么学习的，距离理解人类智能就只差一步了。 这个观点的核心很简单：人类首先是动物。 萨顿认为语言能力只是"表面的一层小小的装饰"。 你可能会反驳，人类登上了月球，制造了半导体，这些难道不是本质区别吗？ 萨顿的视角不一样。他关注的是智能的基石，那些人类和动物共享的底层机制。 一只松鼠每天要做什么？ 找坚果、躲避天敌、记住藏食物的地点。 这些看似简单的行为，背后是复杂的学习系统： 它要预测哪里有食物，要通过试错学会最佳路线，要在奖励（找到坚果）和惩罚（遇到危险）中不断调整策略。 这就是强化学习的本质。 另外，自然界中根本不存在监督学习。 什么是监督学习？ 就是给你一堆"正确答案"，让你照着学。 但松鼠学习的时候，没有谁拿着小黑板告诉它"这样跳是对的，那样跳是错的"。 它只是不断尝试，摔了几次后，慢慢掌握了在树枝间跳跃的技巧。 婴儿也一样。 你观察一个婴儿，会发现他们一直在主动尝试：挥手臂、踢腿、把东西塞进嘴里。 没有人给他们示范"标准动作"，他们就是在探索这个世界，观察自己的行为会产生什么结果。 萨顿认为，这种基于目标、通过经验学习的方式，才是智能的核心。 而现在大火的大语言模型，本质上是监督学习的产物，它们学的是人类已经写下的文字，而不是像动物那样主动探索世界。 模仿不是基础 这里有个争议：人类不是很擅长模仿吗？小孩不就是通过模仿大人学会说话、学会各种技能的吗？ 萨顿不否认模仿的存在，但他认为模仿不是基础，而是建立在更底层的试错学习之上的。 即使是模仿，也需要先学会"怎么模仿"。 婴儿最开始连模仿都不会，他们只是在尝试，在预测自己的行为会带来什么结果。 模仿能力本身，也是通过这种基础学习机制发展出来的。 至于学校教育？ 萨顿认为那是人类独有的例外情况，不是自然界的常态。 大部分动物一辈子都不会坐在教室里听老师讲课，但它们依然能学会复杂的生存技能。 大多数哺乳动物都能持续学习，遇到新环境就调整策略。 但现在的 AI 系统，训练完就固定了，很难持续学习新东西。 反过来，AI 能解奥数题，能写代码，这些几乎所有动物都做不到。 这说明什么？说明我们可能走偏了。 我们在追求 AI 做人类擅长的事，却忽略了动物都会、AI 却不会的基础能力。 萨顿的观点是，如果我们真的想要通用智能，应该先搞懂动物是怎么学习的。 他还提出了一个更宏大的视角：人类和动物都是复制者。 啥意思？我们通过基因复制，一代代传承下来。 我们很聪明，但我们其实不太理解自己的智能是怎么工作的。 你能解释清楚你的大脑是怎么学会骑自行车的吗？ AI 的出现，标志着我们进入了设计时代。 这些智能体是被设计出来的，我们（理论上）知道它们每一层神经网络在做什么。 未来，这些 AI 还能设计出新的 AI。 但萨顿提醒我们，在设计之前，我们得先理解自然界已经"设计"出来的智能，也就是动物的学习机制。 也许，真正的突破不在于让 AI 写出更好的诗。 而在于让它像松鼠一样，能在陌生的环境里主动探索，持续学习，灵活应对变化。 毕竟，在智能这件事上，动物已经进化了几亿年。我们才刚刚开始。 --- AI总结生成，人工排版。
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