对话谷歌科学家：智能体是大模型落地重点，AI的未来是大小模型协作

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文章摘要

过去一年，强化学习在大模型AI领域变得极为热门，其在通往人工通用智能（AGI）的道路上的重要性日益凸显。AlphaGo和AlphaZero等基于强化学习理论训练的AI展现了超越人类的能力，Google DeepMind的资深研究科学家Nenad Tomasev强调，强化学习使AI能够超越人类知识限制，开辟新的可能性。随着强化学习被引入大模型训练，传统的开发训练方式正在被颠覆，未来将构建拥有多种能力的智能体。

在2024年极客公园创新大会上，Nenad Tomasev和谷歌旗下Kaggle的CEO D.Sculley分享了他们对强化学习、AI开发社区以及行业发展趋势的观点。Nenad Tomasev认为，AlphaZero技术的演进过程显示了强化学习在AI领域的重要性，特别是在生成式人工智能和大语言模型中，强化学习机制保持了安全性和行为可控。他强调，AlphaZero通过自我对弈生成自己的数据，使其能够超越人类知识的限制。

D.Sculley指出，过去一年的AI领域进展比之前的7年还多，开发范式已经完全被颠覆。他提到，AI开发范式不再是数据主导，而是模型主导，现在的趋势是先寻找一个模型，然后通过提示词优化、数据添加等方式进行调整，而不是从收集数据集开始。这种转变对开发者和企业意味着需要适应新的工作流程，Kaggle也必须随之进化，调整竞赛设置，创建模型中心，允许人们分享和使用开放模型作为起点。

两位专家都认为，智能体和多模态整合是未来的重点，AI领域将朝向一个更加“智能体化”的方向发展，从单一模型过渡到一个能够整合多个子模型的智能系统。这种整合的未来充满潜力，标志着人工智能的应用将进一步走向实用化和多样化。