最近在AI圈里掀起波澜的，是新晋图灵奖得主Richard Sutton对大模型未来前景的最新看法。这位强化学习领域的权威在新加坡国立大学建校120周年纪念活动上，用一个多小时的演讲向外界传递了一个明确信号：当前大语言模型主导的技术格局，只是AI发展进程中的一个阶段性产物。

作为AI领域公认的"老将"，Sutton在演讲中多次强调，单纯依靠模仿人类思维方式的LLM，就像一个只会照本宣科的老师，只能带来短期的性能提升。他用一个形象的比喻说明问题："就像一个蹒跚学步的婴儿，靠观察大人的动作来学习走路，但真正掌握平衡感和节奏感，还得靠自己不断摔跤、摸索。"这种观点在2019年他就提出过，在著作《痛苦的教训》中明确指出，LLM的局限性在于其学习方式的被动性。

在最新发表的论文《欢迎来到体验时代》中，Sutton进一步深化了这个论点。他认为，AI的突破点不在于模仿人类的思维模式，而在于建立自主学习的能力。就像AlphaGo在与李世石对弈时，用第37手的神之一手打破人类棋谱，这种突破正是源于对世界真实交互的深度体验。这种学习方式更像是一种"边做边学"的过程，AI通过不断试错和反馈，逐渐形成自己的认知体系。

当前AI技术发展呈现出两个明显趋势：一方面，大模型在知识连接和信息处理方面表现出色，但这种优势更多体现在对已有知识的整合；另一方面，随着计算能力的提升，AI开始向更深层次的自主学习迈进。Sutton指出，这种转变需要解决两个核心问题：一是如何让AI摆脱对静态数据集的依赖，二是如何构建持续学习的深度学习算法。这两个问题的突破，将决定AI是否能真正实现质的飞跃。

在演讲中，S点出了一个关键点：AI的未来属于"体验时代"。这种体验式学习不同于传统数据驱动的学习方式，它强调AI通过与世界的直接交互获取知识。这种学习方式具有天然的探索性，能让AI突破人类认知的边界，发现全新的科学理论和材料设计方向。就像婴儿通过不断探索环境来建立认知体系，AI也需要在真实世界的互动中完成自我进化。

谈到AI的未来发展，Sutton提出了一个令人耳目一新的观点：不同目标的Agent可以实现去中心化合作。他用人类社会的经济运行做类比，指出在自然语言和货币的推动下，不同目标的人群也能形成协同效应。这种合作模式让AI系统能够自主调整策略，实现互利共赢。这种去中心化的合作方式，正是AI突破当前技术瓶颈的关键所在。

在演讲的后半段，Sutton还提出了"设计时代"的概念。他认为，人类发展AI的终极目标，是创造能够自主设计的智能体。这种智能体不再局限于模仿人类，而是能通过自身的体验学习，不断优化设计过程。在这个过程中，人类将扮演催化剂和创造者的角色，把AI视作推动技术发展的机遇，而非单纯的工具。

这场演讲引发的讨论异常激烈。支持者认为，技术突破往往来自未知领域，当前LLM似乎即将触及性能天花板。反对者则认为，技术发展需要持续改进，LLM虽然不是AI的最终形态，但必定在AGI发展过程中扮演重要角色。这种分歧反映了AI领域发展的多元性，也预示着未来技术路线的多样化。

从第三方评测机构的视角看，Sutton的观点为AI发展提供了新的思路。他提出的"体验时代"概念，不仅揭示了AI学习的本质规律，也为技术突破指明了方向。这种基于真实交互的自主学习方式，可能成为下一代AI系统的核心特征。随着计算能力的持续提升，这种学习模式有望突破当前LLM的局限，实现更深层次的智能进化。