在过去的几十年里，人工智能领域经历了巨大的变革，其中大规模语言模型（LLM）的出现尤为引人瞩目。这些模型凭借海量的文本数据和强大的计算能力改写了人类与机器交互的方式。然而，随着训练数据的消耗速度远远超出了新数据产生的速度，人工智能面临着前所未有的挑战。想象传统的训练数据如同化石燃料，虽然丰富，但毕竟有限。在这种背景下，探索成为了推动智能体自我学习和适应的关键。探索在人工智能中的意义，远远超越了其在强化学习（RL）中的传统定义，成为一种广义上决定系统选择和学习何种数据的过程。
深度预训练已成为构建大型语言模型的核心步骤。它通过对海量文本的无监督学习，帮助模型形成了抓取语言、理解语境和生成连贯内容的基础能力。可以说，预训练阶段承担了“探索税”的角色，付出了巨大的计算成本，为智能体提供了丰富的信息采样基础。没有这种铺垫，纯粹从零开始训练的智能体很难高效地遍历解决方案空间，无法找到有效的行为路径。预训练不仅加速了模型在特定任务中的收敛，也为小型模型通过知识蒸馏传承大型模型的探索能力创造了条件，节约了后续的训练成本。 探索不仅是寻找有效解决方案的过程，更直接关系到模型的泛化能力。
在现实应用中，人工智能系统并非只面向训练中见过的问题，而是需要应对各种新颖且多变的情境。强化学习研究通常聚焦于在单一环境中优化性能，但这种做法忽略了智能体在未见环境中的表现。能够成功泛化的模型，必须在不同的“世界”里获得多样而深入的经验。数据的多样性是提升泛化能力的重要驱动力，而探索则是决定数据多样性的关键。 在强化学习框架下，探索有两条主要的维度：世界采样和路径采样。世界采样关乎智能体选择在哪些不同的环境或任务中学习。
这涵盖了从采集真实数据到设计合成环境的全过程。路径采样则聚焦于智能体在单一环境内的行为策略，决定了采集何种数据轨迹，如随机漫步、基于好奇心的策略或搜索算法。从计算资源的视角来看，不同形式的探索存在投入上的权衡。如果资源过度集中在世界采样而忽略路径采样，智能体可能无法深度挖掘单一环境中的关键信息，反之亦然，过度路径采样又可能导致对环境的过拟合，降低整体泛化效果。 这种两轴探索的理念，与传统的预训练参数与数据之间的尺度权衡呼应。理解如何有效分配计算资源，既涵盖了为智能体设计丰富多样的学习环境，也包括提高其在环境内部搜索最优路径的能力。
这不仅关系到提升整体性能，更直接影响人工智能系统能否有效处理复杂且多变的现实场景。 路径采样的优化目标相对明确，即减少模型的不确定性以更快找到高价值的行为策略。尽管已有如信息导向采样和贝叶斯策略等理论方法，这些往往代价高昂，难以直接应用于规模庞大的语言模型。另一方面，世界采样的目标更为模糊且复杂，涉及如何定义“有用”或“有趣”的学习环境。这个维度的复杂性，决定了未来的研究不仅要探索机器自我生成或筛选环境的方法，也需结合人类领域专业知识，实现智能体的开放式学习和自主进化。 探索对于人工智能的发展提供了新的思考框架，也提示我们未来提升模型能力不能简单依赖参数堆叠和数据量累积。
随着预训练所依赖的“原料”逐渐枯竭，探索——作为智能体主动寻找新知识和路径的战略，将成为开启下一个突破的重要钥匙。通过优化探索策略，有望在有限的计算预算内获得更丰富、更有价值的学习经验，进而提升系统的通用智慧与适应能力。 目前，探索研究仍处于早期阶段，面临诸多挑战和机遇。如何设计更高效的路径采样算法，如何构建具有代表性的训练环境，以及如何协调两者之间的资源分配，是亟需攻克的难题。未来，伴随着强化学习、生成模型以及自动环境设计技术的融合，探索有望在人工智能领域掀起又一波创新浪潮。 总而言之，探索不仅仅是人工智能系统的数据获取过程，更是智能体内在能力的体现，是推动模型从经验中学习、适应新任务的根基。
拥抱探索，将极大拓展智能体的视野和能力，为人类创造更加智能、灵活和可靠的技术服务。面对未来，探索时代已然到来，理解并掌握这一趋势，将引领人工智能踏上新的高峰。
