Xie Saining Warns: AI Research Is Shifting from an Infinite to a Finite Game

当前的人工智能研究正处于一个令人振奋的发展阶段，学术界和工业界的脚步从未如此迅速。然而，在这股热情背后，一些潜在的问题正逐渐浮现。著名计算机视觉领域的专家、美国德州大学助教授谢赛宁在最近的一次深度分享中对整个学界发出了警告：目前的人工智能研究正面临从“无限游戏”向“有限游戏”转变的危险趋势，这种转变可能会从根本上损害科学研究的本质和长远发展。 谢赛宁引用了德州大学历史学家詹姆斯·卡斯的经典理论来阐释当前人工智能研究的“有限游戏”窘境。所谓“有限游戏”，是指那些有明确目标、规则和结局的游戏，参与者为了赢得特定的胜利而努力；而“无限游戏”则是没有固定目标和规则，其核心在于保持游戏的持续进行和生命力。他认为，许多研究人员被短期目标驱使，陷入了一场追求快速胜利的“有限游戏”。 这种“有限游戏”心态表现在很多方面。首先，大量资源和精力被投入到短期项目和快速发表论文上，而不是长期的技术创新和基础研究。其次，过度关注技术指标和基准测试，使得研究逐渐同质化，缺乏多样性。最后，企业和投资者往往更倾向于资助能够短期内带来经济效益的研究，这进一步加剧了研究者的压力，使其更加关注短期成果。 这种倾向可能带来的后果是严重的。谢赛宁指出，专注于“有限游戏”的研究虽然能在短时间内取得显著成就，但长期来看，这种模式往往会限制科学的创造力和发展空间。缺乏基础研究和多样性的探索将使技术创新变得越来越难，最终可能导致研究领域停滞不前。 谢赛宁强调，要解决这一问题，研究人员需要重新找回“无限游戏”的精神。这意味着，我们需要更多地关注那些能够推动科学发展、具有深远影响的基础性研究。他建议，科研机构和企业应该调整评价标准，鼓励研究者进行长期探索，而不是仅仅看重短期的成果和指标。 此外，谢赛宁还呼吁学术界和工业界加强合作，共同支持那些具有战略意义的项目。例如，建立跨学科的合作机制，促进不同研究领域的交流和融合，从而产生更多创新的想法。他还建议政府和资助机构提供更多支持，特别是对那些可能在数年后才能看到实质成果的研究项目。 在演讲中，谢赛宁通过生动的例子和深刻的分析，展示了如何打破当前的研究瓶颈，恢复科学研究的活力和创造力。他相信，只有当研究人员跳出短期利益的束缚，真正致力于解决深层次的科学问题时，人工智能的未来才会更加光明。 谢赛宁作为2023年度《雷锋网》评选出的“35岁以下科技创新35人”中的入选者，以其独到的见解和扎实的研究背景受到了广泛关注。他的呼吁不仅是对研究人员的一种激励，也是对未来科学技术方向的一次重要思考。如果学术界和工业界能积极响应这一号召，相信人工智能领域的创新发展将迎来更加可持续和繁荣的未来。