《The Bitter Lesson》是Richard S. Sutton的一篇文章，主要探讨了人工智能研究中的一些重要观点。

文章的核心观点是，简单的经验法则往往在复杂的现实世界中效果不佳，而通过从数据中自动学习的方式来获取知识和能力是更加有效的。Sutton认为，我们应该避免手动设计模型的细节，而是让模型从大量的数据中自动学习。

他指出，在人工智能的发展过程中，我们曾经多次尝试手动设计模型，但这些努力往往效果不佳。例如，早期的人工智能研究试图通过手动编写规则来让计算机解决问题，但这种方法在面对复杂的现实世界时显得力不从心。

相反，近年来深度学习的成功表明，让模型从大量的数据中自动学习能够取得更好的效果。深度学习模型能够自动学习数据中的特征和模式，从而实现对复杂任务的有效处理。

Sutton还强调了数据的重要性。他认为，大量的数据是模型能够自动学习的关键，只有通过接触大量的数据，模型才能学习到足够的知识和能力。

总的来说，《The Bitter Lesson》强调了自动学习和数据在人工智能发展中的重要性，为人工智能的研究提供了重要的启示。