Sutton 发文澄清《苦涩的教训》：暴力堆算力不等于智能

Rich Sutton 在 X 上发文纠正对《苦涩的教训》的流行误读，明确表示光靠暴力计算不足以实现真正的智能，AI 这门科学还远未终结，仍需要巧妙的新方法。芬兰自动化博士 Prashant Rai 转发并给出关键解读：这篇文章反对的不是算法创新，而是把人类自己的小聪明硬编码进系统。 这种解读区分了两种聪明。错误的聪明是把人类知识硬编码，比如把棋谱口诀写进国际象棋代码、用复杂句法树规则教模型说话、在自动驾驶里写几万条 if-else 规则，这类做法上限极低，算力上来后会被端到端神经网络碾碎。正确的聪明是设计能随算力增长而不断变强的通用学习机制，反向传播、CNN、Transformer、MCTS、TD Learning 都属于此类。 文章给出的结论很直接：没有 Transformer 这样的架构创新，就算有十万张 H100 也训不出 ChatGPT。对那些把堆算力当信仰的开发者和研究者来说，这是一次来自 Sutton 本人的纠偏。