2025年5月9日中午，“数字与人文节气沙龙”系列活动第四十四期暨人工智能研究院学术沙龙第十五期在百周年纪念讲堂四季庭院举行。沙龙主题为“人工智能时代的智能体”，深入探讨人工智能技术的最新发展、应用场景以及与人文社科领域的深度融合，旨在通过多学科视角剖析人工智能在不同领域的关键作用与面临的挑战。活动由北京大学社会科学部与人工智能研究院联合主办，吸引来自人工智能、运动与社会、农学等多领域专家学者参与。

活动海报

沙龙由北京大学人工智能研究院副研究员、数字人文与文明演化研究中心执行主任杨浩主持，邀请北京大学人工智能研究院助理教授梁一韬主讲，北京大学中国古代史研究中心副研究员史睿进行对谈，邀请来自计算机学院、历史学系、哲学系、法学院、城市与环境学院、生命科学学院等多个院系的专家学者参与研讨。

梁一韬作主题分享

梁一韬以“人工智能时代的智能体”为题，系统梳理了人工智能的发展历程与技术演进。他将人工智能的发展划分为对话者、推理者、规划者、创新者和组织者5个阶段，阐释了人工智能从简单对话到复杂协作的演进路径。他指出，人工智能的快速发展得益于大语言模型的突破，ChatGPT等模型通过多任务学习和提示词优化实现了从单一功能向多功能的跨越。

游戏领域是测试人工智能应用的最佳场所，当前人工智能技术在游戏领域的研究中，智能体的环境感知和任务执行能力是关键研究点。梁一韬以《我的世界》为例，阐述了游戏环境为人工智能研究提供的高自由度实验场。他指出，智能体在游戏中的决策过程与人类认知高度相似，但当前智能体仍面临低层次控制精度不足、强化学习效率低下等技术瓶颈。他展示了通过提示词优化和模仿学习提升智能体性能的研究成果，这使其在不断试错中逐渐掌握最优策略。

同时，梁一韬也指出了当前强化学习技术在实际应用中面临的挑战。例如，当奖励机制稀缺时，智能体的学习效率会大幅下降，举例来说，在一些复杂的游戏中，智能体可能需要很长时间才能获得第一次正面反馈，这使得学习过程变得极为缓慢。为了解决这一问题，他提出了一种结合模仿学习和强化学习的新方法，即通过模仿人类玩家的操作，智能体可以更快地学习到有效的策略，从而提高学习效率。

梁一韬对智能体的互动性、感觉、决策、环境交互等进行总结，指出在面对复杂任务时，智能体需要理解任务目标并执行相应操作，面临低层次控制和高层策略的双重挑战。梁一韬强调，智能体研究已经步入了新阶段，需要用新的方法，跨学科合作有利于智能体技术的进一步突破。

史睿进行回应

史睿结合自身研究经历，提出历史研究与人工智能结合的新路径。他指出，历史场景中人物的决策过程与游戏环境中的智能体行为具有相似性，人工智能技术可为历史研究提供新的分析工具，例如，在研究出土的中古时代写本时，他发现这些写本中包含了诗歌、记事等多种内容，这些内容在今天的学科分类中属于不同的领域，在当时却是由同一个人在同一时间记录在同一载体上。他指出，这种现象反映了当时人们的认知模式和决策过程与现代有所不同。通过研究这些历史文献，我们可以更好地理解人类认知的历史演变。史睿强调，理解人类认知与决策的文化背景对提升人工智能性能至关重要。

随着对话的深入，史睿还探讨了人工智能在文化遗产保护和历史场景模拟等领域的应用前景。他表示，通过数字人文方法，我们可以尝试重现历史文化场景，让人工智能技术在模拟环境中学习和理解人类文化。这种方法不仅可以为历史研究提供新的工具，还可以帮助我们更好地保护和传承文化遗产。

在自由讨论环节，与会嘉宾围绕人工智能技术的可持续发展、跨学科合作的挑战与机遇、人工智能在教育与文化传播中的应用等问题展开深入研讨。大家认为，人工智能技术的发展应注重与人文社科领域的深度融合，通过跨学科合作解决技术与社会问题。

与会嘉宾交流讨论

此次沙龙活动搭建了跨学科交流平台，促进了对人工智能技术、智能体发展的深度认知。未来，北京大学将继续推动数字与人文的交叉研究，助力文科数智化进程，为解决人工智能技术难题贡献智慧与力量。

本次活动中，社会科学部继续与勺园中餐厅合作，推出立夏节气特色美食供与会师生品尝。