近日，AI 領域知名人物 Andrej Karpathy 在與播客主持人 Dwarkesh Patel 的對話中，分享了對當前人工智能（AI）發展的深刻看法。他的觀點引發了廣泛關注，尤其是關於智能體(Agent)和 AGI(通用人工智能)成熟度的看法。

Karpathy 表示，現階段的智能體如 Claude 和 Codex 雖然令人驚歎，但距離真正 “能上崗” 的程度還需十年。他指出，目前的智能體更像是一個沒有經驗的實習生，缺乏多模態能力、持續學習能力和完整的認知結構。他強調，當前技術的瓶頸並不在於計算能力，而在於智能體的認知組件還不完善，無法真正實現持續學習和推理。

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在談到人工智能的學習機制時，Karpathy 對強化學習提出了批評，認爲這種 “試錯” 的學習方式並不符合人類的真實學習過程。他認爲，人類的學習是複雜而非線性的，而強化學習卻傾向於將所有嘗試視爲成功的途徑，忽略了中間的錯誤和經驗積累。

Karpathy 還指出，未來的 AI 研究方向應集中在如何讓智能體 “學得更像人”。他提到，未來的智能體需要擁有自我成長能力和更加複雜的認知結構，只有這樣才能真正完成從簡單工具到智慧伴侶的飛躍。他建議在智能體的設計中加入結構性長期記憶系統，以模擬人類的學習和記憶方式。

Karpathy 的觀點讓我們對未來的 AI 智能體充滿期待，同時也提醒我們不要過於急於求成，仍需不斷探索和創新。