WAIC 2026 首日｜图灵奖得主萨顿：大模型不具备原生智能，AI 迈入"经验时代"
理查德·萨顿 WAIC 演讲：AI 正在迎来"经验时代"
2026 年 7 月 17 日，在世界人工智能大会（WAIC）主论坛上，2024 年图灵奖得主、被誉为"强化学习之父"的阿尔伯塔大学计算机科学教授理查德·萨顿（Richard Sutton）发表主题演讲。
萨顿在演讲中明确指出：当前大模型范式的底层软肋在于——算力规模并不等于原生智能。仅靠拟合人类历史数据的"模式识别"，无法跨越自主发现新知的鸿沟。他判断，静态标注数据时代已达极限，AI 正迎来从经验中自主学习的"经验时代"。
一、智能与计算，不应混淆
萨顿在演讲开篇即提出一个关键区分：智能与计算不能混淆。
他指出，当前大语言模型在语言使用、视频和图片生成等方面的突破，本质上是大规模的"模式识别"，背后推动力更多是计算能力的扩张，而非真正意义上的智能进步。
"我们可以把智能和计算两者不能混淆，这里大多数是计算的能力，所以我们要特别关注这一点，必须要把这两者的定义区分开。"
萨顿认为，目前的 AI 系统主要是在使用人类知识的力量，并将其再交付给我们，它们并没有能力发现自己的知识。从这个意义上说，当前 AI 仍然比较弱小，在思考过程中存在明显局限。
二、什么是智能？
对于"什么是智能"这一根本问题，萨顿回顾了多个经典定义：
- 威廉·詹姆斯（心理学奠基人）：心智的最大标准是要达成一定的目标，但是使用多样不同的手段。
- 艾伦·图灵：智能是通过计算来达成目标的能力。
- 萨顿自己的定义：通过行为的适应来实现目标的能力，不断进行适应和调整。
萨顿进一步提出，应该建立一门综合性的"通用心智科学"，涵盖人类、动物、机器所有类型的心智，因为它们都有共同特征——为了实现目标，随着时间的推移采取行动。而未来，这种心智将越来越多地表现为机器的心智。
他强调，强化学习正是这门综合性心智科学的起点。
三、人类数据已达极限，AI 进入"经验时代"
萨顿在演讲中抛出了最核心的研判：我们目前仍处于"人类数据的时代"。
现状：高质量数据源被用完了
当前几乎所有 AI 模型的训练方式都是预测人类的下一个词、人类的标签，并由人类专家进行微调。大部分的机器学习本质上是知识的转移——从人转到机器身上。
但这种方法已经到达极限：
- 很多高质量的数据源已经被用完
- 生成新的知识是这个范式无法做到的
- 静态数据集是不够的
未来：第一视角的经验学习
萨顿指出，AI 需要全新的数据来源——来自智能体自身与世界的互动经验。
"我们要得到这个数据源，它是来自智能体自己的经验，它和世界的互动。我说的是它的经验是第一视角的。"
这种学习方式与人类和动物的学习机制一致：
- 婴幼儿通过玩玩具收集数据，行为决定了输入，没有事先构架好的静态数据集
- 足球运动员、棒球选手在高带宽信息处理中快速决策
- 所有这些都是基于经验的
萨顿举例提到 AlphaGo 和国际奥数比赛表现优异的 AlphaProof 系统，都是通过这种从经验中学习的方式取得成果。
四、没有经验，就没有智能可言
萨顿强调了一个关键区别：大语言模型没有奖励信号。
大模型的致命缺陷
- 没有目标：大模型缺乏与环境交互的奖励信号
- 无法校验真伪：大模型基本上没有办法把真的和假的区分开
- 无法判断行为好坏：如果没有奖励信号告诉哪个行为得到奖励、哪个没有，就无法评估行为的优劣
"现在的大语言模型是没有这种奖励的，它没有办法知道这个行为是好的还是不好的。所以这最终是为什么它们有很大的限制，因为它们没有目标。"
经验的本质
萨顿将智能体的经验定义为三个核心信号的循环传递：
- 奖励（Reward）
- 行为（Behavior）
- 观察（Observation）
这些信号在智能体与其创造的环境（世界）之间快速来回传递，定义了智能体的目标。智能就是要打造这样的互动，这是所有的心智终点。
五、恰逢其时的思想，势不可挡
萨顿引用了计算机科学的奠基人艾伦·图灵在 1947 年的一段话：
"我们需要的是一台机器，它可以从经验当中来自主学习。"
萨顿认为，这个当时甚至没有"AI"概念时就提出的想法，如今正在变得越来越重要，特别是在机器人和工业应用领域。
他还引用维克多·雨果的名言："恰逢其时的思想，势不可挡。"
萨顿判断，这个时代正在到来——从人类数据学习转向从经验学习的时代。
六、对 AI 从业者的启示
萨顿在演讲最后做了总结性判断：
当前 AI 的真实状态
- 还不够强大：个人认为是比较弱小且不可靠的
- 会产生错觉：可能告诉我们的东西是错的
- 但仍然有用：催生了很多产业，所有人都可以使用
未来的方向
"欢迎大家来到'经验时代'。"
萨顿明确表示，现在的 AI还不是真正的智能，或者真正的自主智能，还没有达到这一步，但我们正在迈向这样的时代。
这场变革应该由人类推动，同时也会回馈给人类，带来巨大的改变。
结语
在 AI 产业正沉浸在算力狂飙与大模型参数竞赛的狂欢中时，萨顿的发言提供了一个清醒的视角：
算力规模 ≠ 原生智能
模式识别 ≠ 自主发现
静态数据 ≠ 持续进化
AI 的未来，不在更大的人类语料库中，而在智能体与真实世界动态交互的第一视角经验里。
经验时代，正在到来。
本文根据 2026 WAIC 理查德·萨顿演讲实录整理，原始链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mcy0y09KncbtKST8ot_zKA