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Schmidhuber 争夺递归自我改进优先权

9 月中旬，Schmidhuber 先发长文梳理「学习如何学习」与递归自我改进 40 年研究脉络，随后连发帖文与技术笔记，宣示早在 1987 年的毕业论文中就提出首个具体 RSI 算法，并借 CNN 采访与新报告 IDSIA-9-26 重申优先权主张，引发社区热议。

2026-09-13 ~ 2026-09-19 · 3 集 · 14 条

第 1 集 · Schmidhuber 长文梳理递归自我改进 40 年脉络并回应破解猜测(2026-09-13,2 条)

Jürgen Schmidhuber 更新个人博客长文，系统回顾「学习如何学习」与递归自我改进（RSI）自 1987 年以来的研究谱系，其毕业论文即首次提出相关思想。针对有人猜测「Google 刚破解 RSI，其他实验室正向监管者散布末日论来拖慢它」，他转发该长文回应，指出 RSI 的具体算法早有深厚积累，反驳所谓突然破解的说法。

第 2 集 · Schmidhuber 宣示 RSI 优先权：1987 年即有首个具体算法(2026-09-17,10 条)

9 月 17 日，Jürgen Schmidhuber 连发多条帖文并发布技术笔记《Recursive Self-Improvement (RSI) Since 1987》（编号 IDSIA-9-26），系统梳理其近四十年 RSI 研究脉络，并明确宣称自己早在 1987 年就发表了首个具体的递归自我改进（RSI）算法。在 RSI 成为行业热词的当下，这一「优先权声明」引发关注。

已确认

  • Schmidhuber 发布技术笔记 IDSIA-9-26，汇总其自 1987 年以来的 RSI 研究成果，并列举 1994 年及之后的一系列早期工作，包括自修改策略等方向。
  • 他自述 1987 年发表相关工作时，算力比今天贵约一亿倍（另一帖称约贵百万倍量级）。
  • 他将 I. J. Good 1966 年提出的「智能爆炸」猜想与自己 1987 年的毕业论文工作区分开：Good 只提出了非正式猜想，没有给出具体算法；而他在毕业论文中把遗传编程（GP）应用于自身，递归进化出更好的 GP 方法，包含多层 meta 级结构，自称是首个具体 RSI 算法。
  • 他还列出后续脉络：1992 年起在神经网络中做基于梯度下降的 RSI；1993 年的工作解决了神经网络自参考问题。
  • 有网友用 ChatGPT 研究 RSI 时，ChatGPT 指出第一个真正自我修改并改进自身的算法实例是 Schmidhuber 1993 年的研究，并称他是 AI 界「最天才也最被诅咒」的研究者；Schmidhuber 亲自转发了这一讨论。
  • 他指出《纽约时报》近日报道了 RSI 话题，涉及他的前博士生 Louis Kirsch 及其新公司 Inherent Labs。
  • 他认为 RSI 正在驱动当今的软件 AI 与物理 AI 的发展；并在长篇报告讨论中强调，自我改进不应只停留在软件层面，真正的 AI 必须结合物理世界的机器与机器人——没有实体机器与对真实世界的掌控就没有 ASI。

为什么重要

  • RSI 是当前 AI 领域最热门的方向之一，与「智能爆炸」等超级智能议题直接相关；Schmidhuber 的历史梳理为这一讨论提供了早期学术脉络。
  • 其门徒 Louis Kirsch 创办 Inherent Labs 入局，显示这一方向已从学术走向商业化，《纽约时报》的报道也表明其进入主流视野。
  • 他「软件自改进之外还需硬件」的立场，将其 RSI 叙事延伸到机器人与物理 AI，呼应了当前具身智能的产业热点。
  • Schmidhuber 一贯强调自身工作的历史优先地位，此次集中发声可视为对 RSI 概念归属权的宣示，为理解该领域的学术谱系提供一手视角（其自我表述部分为单方陈述）。

第 3 集 · Schmidhuber 重申：1987 年已首创递归自我改进算法(2026-09-19,2 条)

Jürgen Schmidhuber 借 CNN 采访及新发布的技术报告 IDSIA-9-26，再度主张递归自我改进(RSI)领域的优先权：早在 1987 年、算力比现在贵一亿倍的年代，他就发表了首个具体的 RSI 算法。他还列出时间线回击所谓「AI 继父们」，指责他们复发表面技术却不引用原创者。