北京
日前，强化学习之父理查德.萨顿在 WAIC 2026 最新演讲中认为：“现在的 AI 还不算真智能，我们正迈入经验时代。”他只说对了一半，实际上，我们正迈入人机环境系统智能时代。
一、为什么说萨顿只说对的一半
萨顿在WAIC2026的判断精准戳破了当下AI的本质局限：现有大模型只是对人类存量数据的拟合、模式复刻，依靠人类标注数据完成知识迁移，缺乏自主交互、自我试错、独立创造新知的能力，所以当前AI还称不上真正的智能，这一判断完全成立。
他提出告别静态人类数据时代、迈入AI自主交互获取第一视角经验的“经验时代”，抓住了强化学习与具身智能的核心方向：智能来源于智能体与外部环境持续互动产生的个体经验，而非被动接收人类知识。萨顿把智能定义为“在环境交互中通过行为适应达成目标的能力”，点明了数据范式走到尽头后AI进化的必经之路。
二、萨顿有所局限的另一半：经验时代只是表象，内核是人机环境系统智能时代
萨顿聚焦于机器单方面获取环境经验，把智能看作AI智能体自身与物理环境交互的产物，忽略了智能从来不是单一主体的产物，而是人、机器、环境三者动态耦合的系统涌现结果，这也是其观点不完整之处：
1. 经验的来源并非只有机—环交互
萨顿所言的“第一视角经验”，无法脱离人类的意图、价值、认知框架独立存在。机器在环境中获取的经验意义、目标导向、价值取舍，始终由人类定义；同时环境本身也会因人的活动不断重构，物理环境、社会环境、信息环境持续被人与机器共同改造。机器独自积累的经验是碎片化、无目的的，只有嵌入人—机—环境三者的闭环流动，经验才能转化为真正的认知与智能。
2. 真正的通用智能，是系统涌现而非个体习得
萨顿追求AI独立进化出原生智能，把智能归于机器个体的经验学习。而人机环境系统智能认为：智能不存在于人、机器、环境任何单一要素之中，主体性也正在由人类主体性演变成了人机环境系统主体性。机器负责计算、数据处理与行为执行；人类提供意图、价值判断、态势理解与决策算计；复杂多变的外部环境提供约束条件、反馈信号与场景边界。三者相互作用、彼此塑造，不断进行态势感知与势态知感的双向流动，才会涌现出超越单一主体能力的系统级智能。经验时代只是人机环境系统智能发展的一个阶段，机器自主交互获取经验，只是系统闭环里的一个环节。
3. 计算与算计的二元融合，无法由AI独自完成
萨顿的经验学习偏向纯粹的计算过程，依靠环境奖励信号进行算法迭代，属于自外而内的数据处理。而完整的智能，还包含人类自内而外的算计：价值权衡、场景研判、目标取舍、不确定性决策。人机环境系统把计算（机器）与算计（人类）、外在态势感知与内在势态知感融为一体，这远远超出了萨顿定义的“AI自主经验时代”范畴。
总结
萨顿精准诊断了现有AI的病症，指明抛弃人类静态数据、走向交互经验学习是AI进化的必经之路，这是他正确的一半；但他将智能限定为机器个体与环境交互形成的独立智能体，割裂了人与系统的内在关联，忽略了智能是人机环境三者共生涌现的结果。所以我们并非仅仅迈入AI的经验时代，而是正式迈入人机环境系统智能时代，经验交互只是这个宏大时代的基础特征，而非全部内核。
这次萨顿在WAIC 2026演讲中所指出当前人工智能并非真正的智能，人类即将步入AI自主交互的经验时代，该判断道出了传统数据驱动AI的发展瓶颈，具备很强的前瞻性。但该观点只触及表象，智能并非机器单方面与环境交互积累经验就能形成，割裂了人与环境的内在联结。我们并非单纯迈入经验时代，而是正在开启人机环境系统智能时代：智能是人、机器、环境三者动态耦合涌现的整体结果，机器的计算交互、人类的价值算计、复杂场景的环境约束相互交织，态势感知与势态知感双向贯通，经验积累只是系统智能演化过程中的一个环节，而非时代的全部内涵。
也就是说，萨顿提出当下AI并非真智能、人类将步入经验时代只说对一半，机器经验积累只是其中一环。现有的人工智能依旧只是数据拟合的产物，尚不具备真正意义上的智能，人类社会正在迈入人机环境一体化耦合的系统智能新时代。
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