强化学习之父理查德-萨顿（Richard Sutton）：通往人工智能之路的另一种可能性

Craig Smith：回到GAIA-1模型。它的输入是视频，创建了一个表征，并在表征中规划和采取行动。你可以将其解码成视频以查看它的操作，但并不是在视频空间中进行规划。你对此有什么期待？按照你的roadmap，你是否会开发需要扩展的强化学习算法，然后通过计算对其进行扩展？

Richard Sutton：我们想要了解思维是如何运作的，然后我们将创造一个思维，或者一定程度的思维，这将在各种层面产生价值，包括经济层面。它也有助于我们扩展自己的思维能力。如果我们能理解自己的思维是如何工作的，就可以加以扩展，使其表现得更好。

因此，关键的一步在于理解思维，然后就会有成千上万种用途。我认为，这不会简单地使worker成为我们所指挥的奴隶，这也许是潜在效用的下限。

正如我们在Keen所做的工作，如果能制造一个虚拟的worker，用处会很大。我们日常所做的许多工作并不需要实际出现机器人，因为许多工作只是在处理信息，通过视频接口就可以完成大部分工作。

那么，为什么不能制造出扮演人类角色的能力超群的worker？我认为将会有更多有趣的事可以做。至于应该怎么做，就是丰富的哲学问题和经济上的实际问题范畴。因此，最重要的是理解思维的运作方式。

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