近日，AI 领域知名人物 Andrej Karpathy 在与播客主持人 Dwarkesh Patel 的对话中，分享了对当前人工智能（AI）发展的深刻看法。他的观点引发了广泛关注，尤其是关于智能体(Agent)和 AGI(通用人工智能)成熟度的看法。
Karpathy 表示，现阶段的智能体如 Claude 和 Codex 虽然令人惊叹，但距离真正 “能上岗” 的程度还需十年。他指出，目前的智能体更像是一个没有经验的实习生，缺乏多模态能力、持续学习能力和完整的认知结构。他强调，当前技术的瓶颈并不在于计算能力，而在于智能体的认知组件还不完善，无法真正实现持续学习和推理。
在谈到人工智能的学习机制时，Karpathy 对强化学习提出了批评，认为这种 “试错” 的学习方式并不符合人类的真实学习过程。他认为，人类的学习是复杂而非线性的，而强化学习却倾向于将所有尝试视为成功的途径，忽略了中间的错误和经验积累。
Karpathy 还指出，未来的 AI 研究方向应集中在如何让智能体 “学得更像人”。他提到，未来的智能体需要拥有自我成长能力和更加复杂的认知结构，只有这样才能真正完成从简单工具到智慧伴侣的飞跃。他建议在智能体的设计中加入结构性长期记忆系统，以模拟人类的学习和记忆方式。
Karpathy 的观点让我们对未来的 AI 智能体充满期待，同时也提醒我们不要过于急于求成，仍需不断探索和创新。
