《苦涩教训》作为人工智能领域一篇具有深远影响的文章，自2025年发表以来，激起了广泛的讨论与深度反思。其实质围绕一个核心观点展开，即在过去数十年中，能够充分利用计算资源的方法往往能够在长期内超越那些依赖于人为知识的传统方法。本文试图深入剖析《苦涩教训》的内涵，梳理其背后的历史案例，并探讨这一理念对未来人工智能研究与应用的启示。 人工智能的发展历程中，研究者们曾经大量依赖于将人类专家的知识明确编码进系统当中。早期的专家系统和规则基础的算法，在特定领域快速取得了突破，赢得了行业的青睐。例如，1990年代，自动补全系统和语言处理系统依赖规则和统计方法取得性能提升。
在2005年前后，N-gram模型成为自然语言处理的重要工具。然而，这些以人为知识为核心的系统存在明显的局限性。它们复杂且难以扩展，随着问题复杂度的提升，逐渐无法满足性能和适应性需求。 与此同时，计算能力发生了爆炸性增长。硬件性能呈指数级提升，云计算和分布式计算技术的成熟使得研究机构和企业能够掌握更为强大的计算资源。正是在这一背景下，跳脱传统思维框架的深度学习方法得以崛起。
深度学习不直接依赖人类设计的特征，而是通过大量数据和计算资源，从根本上自动学习模型的有效表达。这种基于大规模计算的策略逐渐显示出压倒性的优势，尤其是在自然语言处理、计算机视觉、游戏智能等领域。 《苦涩教训》名副其实，透露着一种“苦涩”的情感：人们习惯于依赖和投入大量人类专业知识来加速开发和提升性能，这在短期内确实有效且令人满意。但从更宏观的视角来看，这种方法注定成为瓶颈。依赖特定领域专家知识的系统随着时间推移逐步陷入平台期，难以实现突破性进展。相比之下，能够充分利用日益增长的计算资源的算法，即使起步较慢，最终却能远远超过传统方法。
历史上著名的计算机象棋发展过程即为典型范例。早期象棋程序极大依赖专家提供的评价函数，以编码数千条特征和经验规则。1997年，IBM的深蓝（Deep Blue）凭借深度搜索结合复杂的专家知识战胜人类现冠军，标志着规模计算战略的成功。然而，尽管深蓝在象棋领域表现卓越，但其设计高度依赖于定制的评价体系，使得将其扩展到其他复杂任务诸如围棋显得几乎不可行。 围棋的案例则更生动地诠释了《苦涩教训》的深刻内涵。长期以来，程序员们尝试用专家系统和蒙特卡罗树搜索（MCTS）等人类知识深度耦合的技术，试图模拟和超越顶尖棋手的智慧。
然而，这些方法经过数十年持续优化后依然未能形成具有颠覆性的突破。真正改变游戏规则的，是基于深度学习的AlphaGo Zero，这一系统仅通过自我对弈和强化学习，结合强大的计算资源，实现了超越人类顶尖棋手的水平。AlphaGo Zero的成功正是《苦涩教训》精神的体现：依赖对算力的极致利用和广泛搜索，而非人为设计的规则与特征。 这场围棋革命引发了人工智能研究领域的深刻反思。许多研究者和从业者开始认识到，人类知识的注入虽然看似捷径，能暂时提高模型性能，但从长远来看，这种“走捷径”的行为阻碍了创新和系统的普适性。AI的发展趋势不再是精雕细琢某个领域的专家知识，而是追求能够在更大规模计算力下持续进化的通用算法。
当然，批判《苦涩教训》声音也同样存在。部分观点认为，算法和搜索策略的创新同样不可忽视，尤其是在面对复杂结构化任务时，设计巧妙的搜索方法和启发式策略依旧发挥关键作用。比如围棋中蒙特卡罗树搜索的发明和应用，以及象棋中的Alpha-Beta剪枝算法，均为AI性能提升的重要里程碑。换言之，虽然人类知识的直接编码在广义上显得不那么有效，但在特定层面，启发式算法构建仍具有不可替代的意义。 在现实科研和产业竞争中，追求短期绩效和业绩的压力，使得人工智能团队往往倾向于引入人类专家知识乃至特定数据集优化模型以追求更优的指标表现，然而这或许并非长远之计。与其将资源浪费于对特定任务的调优，不如致力于打造具备可扩展能力的基础模型，积极拥抱计算规模的增长。
这种战略思考，不仅关系到实验室的生存，更影响整个AI领域的科学进步轨迹。 纵观整个AI发展史，人类知识和计算能力的关系始终是动态且复杂的。人类积累的经验与智慧为AI起步奠定了基石，为研究者指明了方向，但最终推动行业跃进的则是底层计算力的提升和算法本身的规模效应。未来，随着新硬件架构、量子计算、异构计算的发展，算力增长将迎来新的飞跃，而能够充分利用这些资源的算法和模型将占据制高点。 “苦涩”之所在，不仅在于短期内难以抵挡人类知识的诱惑，更在于必须直面计算资源为王的现实。在人工智能研究者和决策者的心态调整中，这是一道必然跨越的坎。
只有拥抱“规模时代”，结合科学方法和持久耐心，才能实现真正的突破。 展望未来，人工智能领域将进一步向大规模通用模型方向演进。方法论将更加注重普适性和可扩展性，减少人为偏见和经验规则的依赖。数据驱动和计算驱动的结合将释放更大的潜力，推动从感知到推理再到决策的全链路智能升级。《苦涩教训》提醒我们，只有拥抱计算规模，并以科学实验精神不断探索，人工智能才能持续创造人类福祉。 归根结底，《苦涩教训》并非简单地否定人类知识的价值，而是强调在追求长期可持续进步的过程中，依靠无法大幅提升的因素（如特定领域知识定制）注定难以胜出。
相反，计算能力的持续几何级增长为AI发展提供了坚实保障。唯有通过方法和架构设计实现对计算资源的充分利用，才能在未来竞争中立于不败之地，让人工智能迈向更为广阔的未来。
