谷歌 DeepMind 展望：2026年 AI 踏入持续学习新纪元

近期，谷歌 DeepMind 的研究人员给出一个引人关注的判断：2026 年将成为 AI 发展的分水岭，持续学习技术有望全面落地。所谓持续学习，就是 AI 能在不停机的情况下主动吸收新知识、不断优化自己，被视为实现自我进化的关键能力。

有消息称，谷歌在持续学习上已取得初步进展。去年，谷歌团队在 NeurIPS 2025 大会上提出了“嵌套化方法”，明显增强了大语言模型（LLM）的上下文处理能力，并让模型具备持续学习的特性。DeepMind 的研究指出，持续学习不只是 AI 的一次升级，更是让 AI 能在各领域独立开展研究与编程的关键门槛。

接下来几年，这项能力会逐步显现。Anthropic 的 CEO Dario Amodei 也表示，2026 年会是持续学习走向实用的关键节点。近期有工程师分享使用 Claude Code 的经历称，AI 已能自动生成代码，程序员的人工介入明显减少。

随着技术不断演进，业界预测到 2030 年，全自动编程有望成为现实，这意味着 AI 可能在编码环节全面接棒人类，快速完成开发任务。同时，研究人员也在讨论可能到来的智能爆炸阶段：一旦 AI 研发实现完全自动化，AI 的自我提升速度或将进一步加快，迈向超智能时代。

根据《自然》杂志的最新展望，预计到 2050 年，AI 系统或将成为诺贝尔奖级研究的主力力量，深度改变科学研究的组织方式。专家认为，未来实验室将由算法驱动的自主系统和机器人实验员构成，实现全天候开展实验与科研。

划重点:  

🧠 2026 年，AI 持续学习技术将全面落地，为自主研究打下基础。  

🤖 2030 年，全自动编程有望成真，AI 将接替人类程序员完成编码工作。  

🏆 到 2050 年，AI 系统或将成为诺奖级科学研究的核心力量。