AI进化启示录《The Bitter Lesson（苦涩的教训）》：算力为王，告别“人类知识依赖症”

开篇引入：AI 时代的 “算力革命”

在当今的 AI 领域，OpenAI 的 Sora 视频生成模型无疑是一颗璀璨的新星，一经推出便惊艳全球。只需输入简单的文本提示，它就能迅速生成一段长达 60 秒的高清视频，从梦幻的童话场景到逼真的现实画面，每一个细节都栩栩如生，仿佛将人们脑海中的想象直接搬上了屏幕。Sora 的强大之处不仅在于其生成视频的高分辨率和长时长，更在于它对复杂场景和动作的精准模拟，让曾经需要专业团队耗费大量时间和精力制作的视频内容，如今只需短短几分钟就能完成。

Sora 的横空出世，让我们再次深刻感受到 AI 技术的飞速发展。而在这背后，不得不提到人工智能专家 Rich Sutton 在 2019 年发表的经典文章《The Bitter Lesson（苦涩的教训）》。这篇文章犹如一盏明灯，为 AI 的发展路径照亮了方向，其核心观点 ——“算力至上”，在如今这个 AI 爆发的时代，显得愈发重要。它让我们思考，在 AI 不断进化的过程中，算力究竟扮演着怎样的角色？是技术突破的关键驱动力，还是众多因素中的一环？接下来，就让我们一同深入探讨《The Bitter Lesson》中的智慧，探寻 AI 发展背后的深层逻辑。

“苦涩教训” 核心剖析：人类知识与算力的博弈

（一）算力主导的 AI 进化

在 AI 的发展历程中，算力的提升始终是推动技术进步的关键力量，这背后离不开摩尔定律的深刻影响。摩尔定律指出，集成电路上可容纳的晶体管数量大约每两年翻一番，这使得计算成本持续降低，而算力则呈指数级增长。这种成本与算力的反向变化，为 AI 的发展创造了得天独厚的条件。

随着时间的推移，计算成本的降低使得科研人员和企业能够投入更多的计算资源用于 AI 研究和开发。以深度学习为例，大规模的神经网络训练需要海量的计算资源来处理和分析数据，而不断提升的算力使得训练过程变得更加高效和可行。与依赖人类知识的方法相比，算力驱动的 AI 发展具有明显的优势。人类知识往往受到主观认知和经验的限制，难以全面地覆盖复杂多变的现实世界。而基于算力的 AI 模型，通过对大量数据的学习和分析，能够自动发现数据中的模式和规律，从而实现对各种复杂任务的处理和解决。在图像识别领域，AI 模型可以通过对海量图像数据的学习，准确地识别出各种物体和场景，其准确率和效率远远超过了人类的手动标注和识别。

（二）AI 研究中的 “苦涩案例”

1. 计算机象棋与围棋：1997 年，IBM 的计算机象棋程序 “深蓝” 与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫展开了一场举世瞩目的对决。“深蓝” 凭借其强大的计算能力，每秒能够分析 2 亿步棋，通过深度搜索算法，在复杂的棋局中迅速找到最优解。最终，“深蓝” 以 3.5 比 2.5 的总比分战胜卡斯帕罗夫，成为第一个在标准国际象棋比赛中打败卫冕世界冠军的计算机系统。这场胜利标志着计算机在象棋领域超越了人类，也证明了算力在解决复杂问题中的巨大优势。

而在计算机围棋领域，早期的研究主要依赖于人类棋手总结的围棋知识和策略，试图通过编写规则和算法来让计算机理解和下棋。然而，围棋的复杂度远远超过了象棋，棋盘上的变化高达 10 的 170 次方种，这使得传统的基于规则的方法难以取得突破。直到后来，AlphaGo 的出现改变了这一局面。AlphaGo 采用了深度学习和强化学习技术，通过大量的自我对弈来学习围棋的策略和技巧，不再依赖于人类的先验知识。它在与人类棋手的对弈中，展现出了惊人的实力，先后战胜了李世石、柯洁等世界顶尖棋手。AlphaGo 的成功表明，在围棋这样的复杂领域，通过强大的算力和自主学习，计算机能够超越人类知识的局限，实现更高水平的表现。

2. 语音识别与计算机视觉：在语音识别领域，早期的研究主要基于人类对语音信号的理解和分析，采用基于规则的方法来识别语音。然而，这种方法在面对复杂的语音环境和多样化的语音特征时，往往表现不佳。随着计算机技术的发展，统计学方法逐渐被应用于语音识别中，通过对大量语音数据的统计分析，建立语音模型，从而提高识别准确率。近年来，深度学习技术的兴起更是为语音识别带来了革命性的变化。深度学习神经网络能够自动学习语音信号的特征，对语音的理解和识别能力得到了极大的提升。如今，语音识别技术已经广泛应用于智能语音助手、语音输入等领域，为人们的生活带来了极大的便利。

计算机视觉领域也经历了类似的发展历程。早期的计算机视觉研究主要依赖于人工设计的特征提取方法和分类器，通过对图像的边缘、纹理等特征进行分析来识别物体。然而，这些方法对于复杂场景和多变的物体形态适应性较差。深度学习的出现使得计算机视觉取得了重大突破。卷积神经网络（CNN）能够自动学习图像的特征，对图像的理解和识别能力远超传统方法。在图像分类、目标检测、语义分割等任务中，深度学习神经网络都取得了令人瞩目的成果，推动了计算机视觉技术在安防、自动驾驶、医疗等领域的广泛应用。

当下 AI 创业：重蹈覆辙还是另辟蹊径？

（一）AI 创业现状

在当下的 AI 创业热潮中，一个显著的现象是众多创业项目纷纷聚焦于特定领域，试图通过给 AI 模型添加软件包装，打造出独具特色的 AI 应用产品。这些项目瞄准各种细分市场，从医疗影像诊断到智能客服，从金融风险预测到教育个性化辅导，几乎涵盖了人们生活和工作的方方面面。

在医疗领域，一些创业公司致力于开发基于 AI 的疾病诊断辅助系统。他们通过对大量医疗影像数据的学习和分析，利用先进的算法和模型，帮助医生更准确、更快速地诊断疾病。这些系统不仅能够识别出传统方法难以察觉的细微病变，还能提供详细的诊断建议和治疗方案参考。然而，这些看似前景广阔的创业项目，在发展过程中却面临着诸多挑战。其中最关键的问题在于，如何在激烈的市场竞争中持续提升产品性能，保持竞争优势。

（二）路径选择困境

对于 AI 产品而言，提升性能主要有两条路径：工程升级和模型升级。工程升级，即在软件层面利用领域知识设置约束，通过优化算法、改进数据处理流程、调整模型参数等方式，使 AI 产品在现有模型基础上发挥出更好的性能。在图像识别应用中，通过对图像数据进行预处理，增强图像的特征，或者采用更高效的分类算法，能够提高图像识别的准确率和速度。

模型升级则依赖于 AI 实验室发布更强大的模型。随着技术的不断进步，新的模型在性能、泛化能力和适应性等方面往往具有显著优势。OpenAI 的 GPT 系列模型，从 GPT-1 到 GPT-4，每一次升级都带来了语言理解和生成能力的巨大飞跃，使得基于这些模型开发的应用能够实现更加复杂和智能的交互。

然而，这两条路径并非一帆风顺。随着模型性能的不断提升，优化工程的价值正在逐渐下降。在 AI 发展的早期阶段，由于模型的不完善，通过精心设计的工程优化能够显著提升产品性能。但随着模型的不断进化，其稳定性和可靠性不断增强，许多原本需要通过复杂工程手段解决的问题，如今只需将更强大的模型接入软件，就能轻松解决。OpenAI 的 o1 模型发布后，其强大的推理能力使得提示词工程的重要性大大降低。在 o1 模型之前，开发者需要花费大量精力设计复杂的提示词，以引导模型生成准确、有用的回答。而 o1 模型凭借其先进的算法和强大的学习能力，能够更好地理解用户的意图，即使是简单的提示词也能生成高质量的响应 。这一变化让许多专注于提示词工程的创业者陷入了困境，他们之前投入大量精力和资源所建立的优势，在新模型面前瞬间化为乌有。

未来展望：通用 AI 的曙光

（一）通用方法的力量

从《The Bitter Lesson》中，我们能深刻领悟到通用方法在 AI 发展中的巨大力量，其中搜索和学习这两种方法尤为关键。随着算力的不断提升，它们能够持续扩展，为 AI 的进步提供源源不断的动力。

搜索算法在 AI 的发展历程中占据着举足轻重的地位。在早期的棋类游戏 AI 中，搜索算法就发挥了重要作用。以 IBM 的深蓝计算机为例，它在与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的对决中，凭借强大的搜索能力，能够在每一步棋中分析大量的可能走法。深蓝每秒可以评估约 2 亿步棋，通过深度优先搜索算法，它在复杂的棋局中迅速找到最优解，最终战胜了卡斯帕罗夫。这一胜利不仅展示了计算机在棋类游戏中的强大实力，也证明了搜索算法在解决复杂问题时的有效性。随着技术的发展，搜索算法在其他领域也得到了广泛应用。在自然语言处理中，搜索引擎利用搜索算法从海量的文本数据中快速检索出与用户查询相关的信息。在计算机视觉领域，搜索算法用于在图像或视频中寻找特定的目标物体。通过对图像的像素数据进行搜索和分析，计算机能够识别出各种物体，如人脸识别技术就是利用搜索算法在图像中匹配人脸特征，实现身份识别。

学习算法同样是 AI 发展的核心驱动力。机器学习算法让计算机能够从大量的数据中自动学习模式和规律，从而实现对未知数据的预测和分类。在图像识别领域，卷积神经网络（CNN）通过对大量图像数据的学习，能够自动提取图像的特征，实现对各种物体的准确识别。谷歌的图像识别系统在学习了数百万张图像后，能够准确地识别出动物、植物、风景等各种图像内容，其准确率甚至超过了人类。在语音识别领域，深度学习算法使得语音识别的准确率大幅提高。通过对大量语音数据的学习，语音识别系统能够理解不同人的语音特征和语言习惯，实现对语音内容的准确转换。如今，智能语音助手如苹果的 Siri、亚马逊的 Alexa 等，都依赖于强大的学习算法，能够准确理解用户的语音指令，并提供相应的服务。

（二）元方法构建与 AGI 愿景

在追求通用人工智能（AGI）的道路上，我们必须认识到构建元方法的重要性。人类思维方式是极其复杂的，试图简单地将其复制到 AI 系统中往往难以取得成功。我们应该放弃这种简单的做法，转而构建能够捕获世界复杂性的元方法。这些元方法基于搜索和学习等通用技术，能够让 AI 系统自主地发现和理解世界。

以强化学习为例，它是一种强大的元方法，通过让智能体在环境中不断尝试和学习，根据奖励反馈来优化自己的行为。OpenAI 的 GPT-4 就是利用强化学习和大规模预训练技术，使得模型能够在多种任务中表现出色。GPT-4 通过对海量文本的学习，掌握了丰富的语言知识和语义理解能力，能够生成高质量的文本回答，实现与人类的自然对话。在实际应用中，它可以用于智能客服、内容创作、知识问答等多个领域，为人们提供高效、准确的服务。

一旦通用 AI 得以实现，将为人类社会带来巨大的变革和福祉。在医疗领域，AI 可以通过分析大量的医疗数据，帮助医生更准确地诊断疾病，制定个性化的治疗方案。它能够快速识别疾病的症状和特征，提供精准的诊断建议，提高治疗效果。在教育领域，AI 可以根据每个学生的学习情况和特点，提供个性化的学习辅导。它能够实时监测学生的学习进度和困难，为学生提供针对性的学习资源和指导，帮助学生提高学习效率。在交通领域，AI 可以优化交通流量，实现自动驾驶，减少交通事故，提高交通效率。自动驾驶汽车通过传感器和算法感知周围环境，做出合理的驾驶决策，避免人为错误，提高道路安全性。通用 AI 还可以在科学研究、环境保护、金融服务等领域发挥重要作用，推动各个领域的创新和发展，为人类创造更加美好的未来。

结尾：拥抱算力时代，开启 AI 新征程

《The Bitter Lesson》为我们清晰地勾勒出 AI 发展的关键脉络 —— 算力才是推动 AI 进步的核心力量。从早期的棋类博弈到如今的语音识别、计算机视觉等多领域应用，算力的提升始终是 AI 突破的关键。在当下的 AI 创业浪潮中，我们看到了众多创业者在算力与知识应用之间的艰难抉择，也见证了新模型的强大力量对传统创业路径的冲击。

展望未来，通用 AI 的发展曙光初现，而这离不开算力的持续支撑以及通用方法的不断创新。作为创业者和研究者，我们应深刻理解这一 “苦涩的教训”，紧跟算力发展的潮流，积极探索通用 AI 的无限可能。在这个充满机遇与挑战的 AI 时代，让我们以开放的心态、创新的思维，投身于 AI 技术的发展与应用中，共同推动 AI 技术迈向新的高度，为人类社会的发展创造更多的价值。