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在CVPR 2025会议上，人工智能领域专家谢赛宁发表了一次发人深省的演讲。他警示当前的人工智能研究可能陷入“有限游戏”的困境，这一观点如同警钟般敲响了学术界。谢赛宁指出，若继续局限于现有框架，人工智能研究或将面临一场注定失败的挑战。
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在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为全球学术界和产业界的焦点。然而，在CVPR 2025会议上，谢赛宁的一席话犹如一记重锤，敲响了人们对当前AI研究现状的深刻反思。从宏观角度来看，人工智能的研究正呈现出一种“内卷化”的趋势——大量资源被投入到优化现有算法、提升计算效率以及扩展数据规模上，而真正具有突破性的创新却寥寥无几。
这种现象背后隐藏着一个不容忽视的问题：许多研究者将目光局限在短期目标上，例如提高模型精度或降低能耗，而忽略了对更深层次理论框架的探索。谢赛宁在演讲中提到，“我们正在用越来越多的数据喂养越来越复杂的模型，但这些模型的本质并没有发生根本性改变。”这一观点直指当前AI研究的核心矛盾——即技术进步的速度与理论突破之间的失衡。
此外，随着大公司和资本力量的介入，人工智能领域的竞争愈发激烈，导致部分研究逐渐偏离了科学探索的初衷。一些项目过于注重商业化应用，而忽视了基础科学研究的重要性。这种短视行为不仅限制了AI技术的发展潜力，还可能使整个行业陷入“有限游戏”的陷阱之中，难以实现真正的跨越。
谢赛宁提出的“有限游戏”概念源自哲学家詹姆斯·卡斯的著作《有限与无限的游戏》。在这本书中，卡斯将人类活动分为两类：有限游戏以胜利为目标，遵循既定规则；而无限游戏则追求延续和创造新的可能性，没有明确的终点。谢赛宁认为，当前的人工智能研究更多地表现为一种“有限游戏”，因为它过于关注特定指标的提升，而缺乏对长远目标的思考。
具体而言，谢赛宁的观点揭示了一个令人担忧的事实：如果研究者始终局限于现有的框架和技术路径，那么无论投入多少资源，最终都只能获得边际效益递减的结果。换句话说，如果我们仅仅满足于在已有基础上修修补补，而不是尝试打破传统范式，人工智能就无法突破现有的天花板。
更重要的是，谢赛宁呼吁研究者重新审视自己的角色和使命。他强调，科学家应当成为规则的创造者，而非仅仅是规则的执行者。这意味着，未来的AI研究需要更加注重跨学科合作，结合数学、物理学、神经科学等多个领域的知识，共同构建全新的理论体系。只有这样，人工智能才能摆脱“有限游戏”的桎梏，迈向更加广阔的未来。
谢赛宁在CVPR 2025会议上的演讲中引用了哲学家詹姆斯·卡斯提出的“有限与无限的游戏”理论，为人工智能研究提供了一个全新的视角。根据卡斯的观点，“有限游戏”是一种以胜利为目标的游戏，参与者必须遵守既定规则，并在特定的时间和空间内完成任务。这种游戏的核心在于竞争和终结，其结果往往是某一方胜出，而另一方失败。
在人工智能领域，“有限游戏”的表现尤为明显。例如，许多研究团队将精力集中在如何优化现有模型的性能指标上，如准确率、推理速度或能耗效率。这些目标虽然重要，但本质上是短期且局限的。正如谢赛宁所言：“我们正在用越来越多的数据喂养越来越复杂的模型，但这些模型的本质并没有发生根本性改变。”这种现象表明，当前的人工智能研究更多地是在已有的框架内进行微调，而非探索全新的可能性。
此外，“有限游戏”还体现在对资源的过度依赖上。无论是计算能力还是数据规模，都成为衡量一个项目成功与否的重要标准。然而，这种模式不可避免地导致了边际效益递减的问题——即随着投入的增加，产出的增长却逐渐放缓。这正是谢赛宁警示学术界需要警惕的地方：如果继续局限于“有限游戏”的思维模式，人工智能研究可能会陷入停滞甚至倒退。
从实际案例来看，人工智能领域的“有限游戏”特征可以从以下几个方面体现出来。首先，当前的研究热点往往围绕着特定的技术路径展开，例如深度学习中的神经网络架构设计。尽管近年来出现了许多新的变体（如Transformer、ResNet等），但它们仍然基于梯度下降算法这一核心思想。换句话说，这些创新并未真正突破原有的理论框架，而是对已有方法的改进和扩展。
其次，商业化需求进一步加剧了“有限游戏”的倾向。为了满足市场对快速成果的需求，许多企业更倾向于投资那些能够在短期内带来经济效益的研究方向，而忽视了长期的基础科学研究。例如，自然语言处理领域的预训练模型虽然取得了显著进展，但其背后的基本原理并未发生本质变化。这种短视行为不仅限制了技术的发展潜力，还可能导致整个行业陷入同质化竞争的泥潭。
最后，谢赛宁提醒研究者们要跳出“有限游戏”的束缚，转向更具创造性和开放性的“无限游戏”。这意味着，未来的AI研究需要更加注重跨学科合作，结合数学、物理学、神经科学等多个领域的知识，共同构建全新的理论体系。只有这样，人工智能才能摆脱现有的桎梏，迈向更加广阔的未来。正如谢赛宁所说：“真正的突破来自于打破规则，而不是遵循规则。”
谢赛宁在CVPR 2025会议上的演讲，不仅是一次学术探讨，更像是一场哲学层面的反思。他将人工智能研究与“有限游戏”理论相结合，揭示了当前AI领域存在的深层次问题。从他的观点来看，“有限游戏”的核心在于规则的固定性和目标的明确性，而这种模式正在无形中限制着人工智能的发展潜力。
谢赛宁提到，当前的研究更多地集中在优化现有模型的性能指标上，例如通过增加数据量或调整算法参数来提升准确率。然而，这种方法虽然能够在短期内带来显著效果，但从长远来看却难以实现质的飞跃。正如他在演讲中所指出的：“我们正在用越来越多的数据喂养越来越复杂的模型，但这些模型的本质并没有发生根本性改变。”这一论断直击人工智能研究的核心矛盾——技术进步的速度与理论突破之间的失衡。
此外，谢赛宁还强调了资源投入与产出之间的不对等关系。随着计算能力和数据规模的不断增长，边际效益递减的问题愈发明显。例如，在某些深度学习模型中，即使将数据集扩大数倍，其性能提升可能仅停留在个位百分比的范围内。这表明，单纯依赖资源堆砌的方式已无法满足未来发展的需求。因此，谢赛宁呼吁研究者们重新审视自己的研究方向，尝试跳出既有框架，探索更具创造性的路径。
谢赛宁的观点一经提出，便在学术界引发了广泛讨论。一方面，许多学者对他的批判性思维表示赞同，并认为这是对当前人工智能研究现状的一次深刻剖析；另一方面，也有部分人对其观点提出了质疑，认为过于理想化的目标可能会导致实际操作中的困难。
支持者们普遍认为，谢赛宁提出的“无限游戏”理念为人工智能研究指明了一条新的道路。他们主张，未来的AI发展需要更加注重跨学科合作，结合数学、物理学、神经科学等多个领域的知识，共同构建全新的理论体系。例如，有研究团队已经开始尝试将量子计算引入机器学习算法的设计中，以期打破传统神经网络的局限性。这种创新思路正是对谢赛宁观点的有力回应。
然而，反对的声音也不容忽视。一些学者担心，过度追求“无限游戏”的开放性和创造性，可能会使研究变得过于抽象，甚至脱离实际应用的需求。他们认为，在当前的技术条件下，优化现有模型仍然是最有效的方式之一。尽管如此，这场争论本身却进一步推动了学术界的思考，促使更多人开始关注人工智能研究的长期发展方向。正如谢赛宁所说：“真正的突破来自于打破规则，而不是遵循规则。”这句话或许将成为未来AI研究的重要指引。
在谢赛宁的观点中，人工智能研究正面临一场深刻的变革需求。当前的研究模式虽然在短期内带来了显著的技术进步，但其长期潜力却因“有限游戏”的束缚而受到限制。正如谢赛宁所言，“我们正在用越来越多的数据喂养越来越复杂的模型，但这些模型的本质并没有发生根本性改变。”这种现象揭示了AI研究中的一个核心矛盾：技术的进步与理论的突破之间存在严重失衡。
未来的挑战不仅在于如何优化现有模型，更在于如何构建全新的理论框架。例如，深度学习模型尽管在图像识别和自然语言处理等领域取得了巨大成功，但其背后的数学原理仍然基于梯度下降算法这一传统思想。这意味着，即使投入更多的计算资源或数据量，模型性能的提升也将逐渐趋于平缓。根据谢赛宁的观察，这种边际效益递减的现象已经显现，并可能在未来进一步加剧。
此外，商业化需求对AI研究的影响也不容忽视。许多企业为了追求短期利益，往往将资源集中在那些能够快速转化为经济效益的方向上。然而，这种短视行为可能导致基础科学研究被边缘化，从而阻碍整个行业的长远发展。因此，如何平衡商业价值与科学探索之间的关系，将是未来AI研究必须面对的重要课题。
要摆脱“有限游戏”的桎梏，人工智能研究需要采取更加开放和创造性的策略。首先，跨学科合作将成为关键。谢赛宁在演讲中提到，未来的AI发展需要结合数学、物理学、神经科学等多个领域的知识，共同构建全新的理论体系。例如，量子计算与机器学习的融合可能为算法设计提供全新的思路，而神经科学的进步则有助于我们更好地理解人类大脑的工作机制，从而启发更高效的人工智能模型。
其次，研究者应当重新审视自己的角色和使命。谢赛宁强调，科学家不应仅仅满足于执行既定规则，而应努力成为规则的创造者。这意味着，未来的AI研究需要更加注重原创性和颠覆性创新，而非局限于对现有方法的改进和扩展。例如，通过开发全新的学习范式或设计更具适应性的算法架构，研究者可以为人工智能开辟新的可能性。
最后，学术界和产业界需要加强沟通与协作。只有当理论研究与实际应用紧密结合时，才能真正实现技术的跨越式发展。谢赛宁的观点提醒我们，真正的突破来自于打破规则，而不是遵循规则。这不仅是对AI研究者的激励，更是对未来科技发展的深刻启示。
谢赛宁在CVPR 2025会议上的演讲为人工智能研究敲响了警钟，揭示了当前领域可能陷入“有限游戏”困境的深层次问题。他指出，尽管现有模型通过不断增加数据和计算资源实现了性能提升，但其本质并未发生根本性改变，边际效益递减的现象已逐渐显现。
要突破这一局限，未来AI研究需从三方面着手：一是加强跨学科合作，结合数学、物理学、神经科学等领域的知识构建全新理论体系；二是重新定义研究者的角色，从规则的执行者转变为规则的创造者，注重原创性和颠覆性创新；三是促进学术界与产业界的深度协作，确保理论研究与实际应用相辅相成。
谢赛宁的观点不仅引发了学术界的广泛讨论，更为人工智能的长远发展指明了方向。正如他所言，“真正的突破来自于打破规则，而不是遵循规则。”这将成为推动AI迈向无限可能性的重要指引。