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cover of episode François Chollet: The ARC Prize & How We Get to AGI

François Chollet: The ARC Prize & How We Get to AGI

2025/7/3
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François Chollet
Topics
François Chollet: 我认为目前人工智能领域存在一个根本性的问题，即我们混淆了记忆技能和真正的流体通用智能。过去，我们过于依赖扩大模型和数据规模来实现通用智能，但ARC基准测试的结果表明，这种方法存在局限性。我们需要新的思路，特别是测试时适应能力，让模型能够动态地改变自身行为以适应新情况。我认为智能是一种过程，是转化信息以应对未来不确定情况的效率。因此，我们需要重新定义和测量智能，关注流体智能本身，而不是仅仅追求特定任务的技能。我创建了ARC基准测试，旨在引导研究社区关注通往通用智能的最重要瓶颈。ARC-1已经饱和，所以我们推出了ARC-2，它更具挑战性，更注重组合泛化。未来，我们还将推出ARC-3，评估代理、探索和互动学习的能力。 François Chollet: 我认为，仅仅扩大模型和数据规模并不能自动实现通用智能，因为这些模型缺乏即时重组能力，并且效率低下。我们需要关注抽象，特别是两种类型的抽象：价值导向型抽象（Type 1）和程序导向型抽象（Type 2）。Transformer在Type 1抽象方面表现出色，但在Type 2抽象方面存在不足。要实现Type 2抽象，我们需要利用离散程序搜索，而不是仅仅操纵连续插值。我认为，智能是这两种抽象形式的结合，我们需要将感知和直觉与明确的逐步推理结合起来。因此，未来的AI系统应该更像程序员，能够根据新任务编写软件，融合深度学习子模块和算法模块，并利用离散程序搜索系统进行组装。这个搜索过程应该利用一个不断发展的抽象库，从中寻找相关的构建块，并将新的构建块上传回库中。我们的目标是创建一个能够快速组装工作模型的AI，就像人类软件工程师一样。这就是我们在ENDIA研究实验室正在做的事情，我们希望通过深度学习引导的程序搜索来构建这种程序员式的元学习器，并利用它来加速科学发现。

Deep Dive

Shownotes Transcript

François Chollet on June 16, 2025 at AI Startup School in San Francisco.

François Chollet is a leading voice in AI. He's the creator of the Keras library, author of Deep Learning with Python, and the founder of the ARC Prize, a global competition aimed at measuring true general intelligence.

He's spent years thinking deeply about what intelligence actually is—and why scaling up today’s AI models isn’t enough to reach it.

In this talk, he walks through the limits of pretraining and memorized skills, and lays out a path toward true general intelligence—AI that can adapt on the fly, reason in new situations, and invent novel solutions. He explains why abstraction and compositionality matter, how ARC became the benchmark for progress, and what his team at a new research lab called Ndea is building next.