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0如果说当前的AI是一座宏伟的图书馆，那么未来的AI将是一位永远在探索的旅行者。我们正从"训练于人类数据"的时代，迈向"学习于经验"的时代——这不是关于拥有多少知识，而是关于如何在与世界的互动中不断进化。
强化学习之父Rich Sutton提出了一个激进的观点：真正的智能不在于模仿人类，而在于通过试错学习实现目标的能力。从AlphaGo的创造性落子到婴儿与玩具的互动，他揭示了智能的本质——预测与控制经验的能力。
在本期节目中，你将听到： 为什么当前AI的"快速进步"可能被高估了？"人类数据时代"的局限性与瓶颈在哪里？经验学习如何让AI超越人类能力？强化学习为何是通向通用智能的必由之路？AI政治：为什么我们应该抵制集中控制、拥抱去中心化合作？
【时间轴】
00:00 开场：AI真的在快速进步吗？
03:30 重新定义智能：从图灵测试到目标达成能力
07:45 当前AI的本质：强大的模式识别器，而非真正的智能
12:00 从"人类数据时代"到"经验学习时代"
16:30 婴儿与玩具：经验学习的最原始形态
20:00 AlphaGo的启示：创造性来自试错，而非模仿
24:00 预测与控制：智能的两个核心能力
28:00 AI的政治学：集中控制vs去中心化合作
32:00 宇宙的四个时代：从粒子到设计
36:00 人类角色：智能时代的催化剂与助产士
【关于《On the SAIR》】
《On the SAIR》是由SAIR Foundation（科学与人工智能研究基金会）推出的全英播客节目。
【关于SAIR】
SAIR（科学与人工智能研究基金会）于2025年成立，是由菲尔兹奖得主陶哲轩教授创立，多位诺贝尔奖、图灵奖得主等全球顶尖科学家共同指导的非营利性研究机构。基金会旨在解决当前科研体系的结构性问题，通过融合人工智能与科学研究，创建实用性工具，加速突破性发现，重建高效、开放的科研生态系统。
我们的官网：sair.foundation
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