理查德·萨顿认为大型语言模型（LLMs）在人工智能领域是一个死胡同。他强调理解人类独特性的必要性，认为模仿学习与经验学习之间存在本质区别。强化学习关注如何通过与环境的互动来学习，而LLMs则主要通过模仿人类行为进行学习。萨顿还提到，真正的智能需要目标导向，而LLMs缺乏明确的目标。最终，他认为未来的智能体应该具备持续学习和适应环境的能力，以推动更深层次的理解和进步。https://www.youtube.com/live/21EYKqUsPfg
