这篇论文探讨了现代人工智能的哲学根源，将古代关于知识获取的争论与当前的人工智能范式进行了类比。大型语言模型（LLMs）被比作理性主义者，依赖于先有的知识；而强化学习（RL）代理则体现了经验主义，通过试错学习。作者认为，借鉴康德哲学思想，融合这两种方法可能是实现通用人工智能（AGI）的关键。文章强调了理查德·S·萨顿（Richard S. Sutton）的“痛苦的教训”（Bitter Lesson），该理论认为，由计算和经验驱动的可扩展方法，而非嵌入人类洞察力的方法，能带来最大的人工智能进步。 AI
影响 这种哲学框架表明，整合不同的学习方法可能是推进人工智能能力的关键。
排序理由 该条目是一篇评论文章，讨论人工智能的哲学基础，而非发布或研究里程碑。
- AGI
- Descartes
- empiricism
- Hume
- Large Language Models
- Locke
- rationalism
- reinforcement learning
- Richard S. Sutton
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