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AI未来的重要能力可能来自持续与环境互动、根据反馈学习，而不仅是模仿人类已有资料。
作者／机构David Silver、Richard S. Sutton
发布时间2025年4月（预印本公开流传）
类型／语言技术方向与思想论文／书籍章节预印本｜英文
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研究说明：本文在研究与写作过程中可能参考了人工智能大模型的辅助输出，观点与结论均经人工审核。
原始PDF未明确标注发布日期，本目录按月份排序。
推荐理由
文章提出：AI未来的重要能力可能来自持续与环境互动、根据反馈学习，而不仅是模仿人类已有资料。它帮助我们理解从「回答问题」走向「行动、观察与改进」的技术方向。
作者与背景
David Silver 是 Google DeepMind 首席研究员，AlphaGo 与 AlphaZero 的技术负责人。Richard S. Sutton 被公认为「强化学习之父」，经典教材《强化学习导论》作者，2024 年图灵奖得主（与 Andrew Barto 共同获得）。本文承接 Sutton 2019 年著名文章《苦涩的教训》的方向，主张 AI 下一波能力将来自与环境持续互动的经验学习，而非模仿人类数据——是强化学习领域两位代表人物的方向性宣言。
建议带着这些问题阅读
- 哪些反馈来自真实结果，哪些只是对回答的主观评价？
- 长期记忆、流程优化与模型参数学习，有什么不同？
- 如何为智能体设置可靠目标，防止优化指标却损害实际价值？
研读提示
这是研究方向的主张，不表示现有智能体都具备持续自主学习能力。增加记忆或修改提示词，也不自动等于训练模型。
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