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史密斯承认，要实现人工智能的“终身学习”并不容易。现阶段，对于已经成形的大语言模型，即使是微调也必须小心谨慎，否则可能影响原有表现，“我认为这是一个关键的技术挑战。”

在史密斯看来，人工智能的“学习方法”同样可以效仿人类，就像小孩子玩积木，在反复堆高、倒塌、换结构的循环中慢慢发现什么行得通、什么不行。“人类并不是通过阅读百科全书来获得关于世界如何运作的常识。”他说，因此人工智能的“终身学习”不一定需要海量信息，而可以依赖小样本、精选的数据以及主动尝试。“这是终身学习的本质，也是人类智能的特点。”

因此史密斯认为，从这个角度看，机器人等具身智能进步可能有助于人工智能的发展。机器人可以与物理世界互动，通过尝试积累经验，以填补人工智能的“知识空白”，也更利于理解因果关系。

史密斯告诉记者，人工智能的发展方向之一是人工智能体。与聊天机器人主要回应指令不同，人工智能体强调独立决策和行动。今后几年，多智能体协作可能成为突破点。“真正的挑战，是让多个智能体自主组建、调整、规划，并解决更复杂的问题，让不同专长的智能体组成团队，共同完成任务。”

考虑到人工智能目前的发展程度，史密斯对实现具有人类认知能力水平的通用人工智能（AGI）持谨慎态度。“我认为通用人工智能短期内不会出现。从研究者角度看，挑战还有很多。”