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发布于 2026-03-24 / 0 阅读
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伯克利科学家艾伦·杨:物理AI的“Aha moment”,不在代码里,在失控的弧线里|《WAIC UP!》嘉宾


赛道上,一辆自动驾驶赛车冲出弯道,轮胎卷起尘土,车身划出失控的弧线。


在伯克利科学家艾伦·杨眼中,这些被记录下来的“失败”,是最珍贵的教材。他把这种学习方式叫做体验式学习、探索式学习——而它的反面,是监督学习。

大模型用“填鸭式”的监督学习,爬遍互联网数据,学会了说话、写诗、编程——但它只能在屏幕里跟你对话,没法帮你改变物理世界。它所有的“知识”,都是二手经验。

而艾伦·杨提出了一个“非共识”的判断:真正的智能,从来不是在安全的环境里被教出来的,而是在失控的边缘自己长出来的。

“动物世界里,新生的婴儿、小象,每一步都是摔跤的。没有摔跤,就没有站起来的那一刻。”

这篇文章,是艾伦·杨对物理智能本质的一次深度思辨:



  • 从监督学习到探索式学习,物理AI的路径在哪?
  • 物理AI走向全球,缺的只是硬件吗?
  • 伯克利只有8块GPU,学术界凭什么做物理AI?
  • 自动驾驶的“Aha moment”什么时候来?
  • Agent工具是“效率神器”还是“病毒”?

如果你关心物理智能、具身智能、自动驾驶、Agent的下一步,这篇文章值得你读完。



WAKE UP MORE!

嘉宾简介


艾伦·杨

Allen Yang


  • 加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系研究科学家

  • FHL Vive增强现实中心创始执行主任

  • 伯克利AI竞速项目主席


他主导AR/VR、元宇宙及赛车自动驾驶研究,2025年率队获CES自动驾驶挑战赛头对头超车冠军。作为硅谷连续创业者,他曾任两款AR/VR智能眼镜首席设计师,拥有20余项专利。



文章看点——

物理AI的“Aha moment”,藏在失控的边缘——对话伯克利科学家艾伦·杨




“玻璃缸里的金鱼”:大语言模型走不出屏幕


大语言模型本质上是“玻璃缸里的金鱼”——它只能在屏幕里跟你对话,没法帮你改变物理世界


Allen的观点:
  • 大语言模型的成功建立在监督学习之上——通过标记数据,让模型模仿、重复
  • 但大自然不存在监督学习,大象妈妈不会给小象写课本
  • 物理AI必须找到新的学习方法,而不是继续“填鸭”



监督学习教不出物理AI,探索式学习怎么落地?


当我们把AI部署在物理空间中时,失败是必然的。只有在失败中,你才能正确估算出你的价值函数


Allen的观点:
  • 物理智能必须在真实世界里一次次试错,才能学会应对不确定性
  • 失败是从监督学习到体验式学习、探索式学习的分水岭
  • 在物理空间中探索AI,必须摒弃过去的监督学习思维


物理AI缺的只是硬件吗?


物理AI的螺钉和发动机标准可以公开,但如何使用,背后是千差万别的文化——那是尚未探索的蓝海


Allen的观点:

  • 物理AI的供应链如果不在中国,可能会很难
  • 物理AI要服务于五湖四海的人,必须理解五湖四海的文化
  • 希望在物理AI的时代,能重新建立起新文化和情感的纽带



伯克利只有8块GPU,学术界凭什么做物理AI?


学术界和产业界的边界正在发生剧烈变化


Allen的观点:

  • 伯克利的机器人实验室只有8块GPU,斯坦福可能也就16块
  • 个位数的GPU,根本做不出产品级的东西
  • 学术界必须往前看,看5年、10年——问下一个大问题是什么
  • 学术界的思维方式是跳跃性的,而产业界要的是迭代性的开发能力



自动驾驶的“Aha moment”,已经不远了


自动驾驶的“Aha moment”可能今年就会到来


Allen的观点:

  • 从后台统计数据看,自动驾驶已经比人类安全5-10倍
  • 判断一个产品是否成功,要看统计意义上的安全性
  • 下一个“Aha moment”,可能是机器人的革新



Open Claw对我来说是病毒——我不会用


很多人只看到“它能在你睡觉后还帮你干活”,却没看到背后的安全风险


Allen的观点:

  • 主动调用电脑的工具本质上就是病毒,有未知风险
  • 真正承担法律责任的公司,不会轻易部署能在用户不知情的情况下改变系统的功能
  • 人应该是“交响乐团的指挥”——AI因指令而动,结果必须被认可



快乐才是最好的“预训练”


最大的成功,是自己快乐,也让身边的人因你而快乐


Allen的观点:

  • 著名的厨师,炒菜让周围的人快乐,自己职业价值也得到实现
  • 拉小提琴的音乐家,希望自己的音乐能被别人喜爱
  • 做Agent工具的工程师,有狂热的偏执,想做下一代没人做出来的APP



不要喂养,让他们摔


我们不可能无限制地去预估下一代的快乐在什么地方。真正要做的,是让他们自己去了解他们的快乐是什么,然后让他们自由成长。我们只需为他们摇旗呐喊就够了


Allen的观点:

  • 大语言模型被喂养,所以它什么都知道,但什么都不懂
  • 孩子被喂养,所以他什么都会背,但什么都不热爱
  • 物理AI的“Aha moment”,是在“失控”的边缘学会“站立”的瞬间



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