Animals vs Ghosts | AI心智差异解读

本文是对Richard Sutton“苦涩教训”理论的深度审视，聚焦于大语言模型（LLM）研究者与强化学习先驱之间的认知鸿沟。Karpathy敏锐地捕捉到了Sutton观点中的核心张力：尽管LLM取得了巨大成功，但它们是否真正践行了“最大化利用算力而非人类先验知识”的教训？文章揭示了当前AI模型可能并非在复制生物的“动物性”智能，而是在通过人类文本构建一种依赖于人类文明的“幽灵”智能。

核心论点在于“幽灵不是动物”。Sutton对LLM的依赖人类数据表示怀疑，认为这种路径终将面临数据枯竭的瓶颈。真正的动物智能在于通过感知与行动在与环境的交互中持续进化，而当前的LLM更像是对人类思维的模拟与召唤。这引发了对AI未来的深刻隐喻：正如飞机不需要扇动翅膀也能飞翔，人工智能或许注定要走上一条与生物智能完全不同、更加工程化的独立分支。