AGI還有另一條新路：深度學(xué)習(xí)引導(dǎo)的程序合成！

剛剛， Keras之父Fran?ois Chollet宣布，與Mike Knoop共同創(chuàng)立全新AI實(shí)驗(yàn)室Ndea，直奔AGI。

他們將另辟蹊徑，聚焦于深度學(xué)習(xí)引導(dǎo)的程序合成，以構(gòu)建具有真正的發(fā)明、適應(yīng)和創(chuàng)新能力的AI。

深度學(xué)習(xí)+程序合成，就能通往AGI了嗎？在他們看來，這是解鎖AGI，兩個(gè)必備的關(guān)鍵要素。

Ndea這一名字，也蘊(yùn)含了深意——idea+N。

2019年，Chollet在具有里程碑意義論文中，揭示了一個(gè)令人深思的觀點(diǎn)：

一個(gè)能夠查看ARC任務(wù)并輸出解決方案程序的程序合成引擎，才能稱得上是真正的「智能系統(tǒng)」。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.01547

其實(shí)，早在2017年開始，Chollet這一想法就已經(jīng)開始萌芽——將「系統(tǒng)1」深度學(xué)習(xí)與「系統(tǒng)2」程序搜索相結(jié)合。

這種結(jié)合，使得AI遇到新任務(wù)時(shí)，具備前所未有的能力：即時(shí)知識(shí)重組；終身學(xué)習(xí)；自主抽象生成。

有趣的是，這些開創(chuàng)性研究，最初只是Chollet的一個(gè)業(yè)余項(xiàng)目。

正如他所言，「在谷歌工作期間，ARC測(cè)試集和On the Measure of Intelligence都是在我下班完成的」。

而現(xiàn)在，這個(gè)方向?qū)⒊蔀槲磥硭芯康娜拷裹c(diǎn)。

Ndea篤定的是，「程序合成」是一種能將規(guī)格轉(zhuǎn)化為解決方案的軟件，一個(gè)全能的超級(jí)工具。

Chollet表示，如果我們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域取得成功，我們不會(huì)止步于AI。

它將會(huì)被推廣到所能觸及的科學(xué)問題，加速科學(xué)進(jìn)步，這才是AI最令人興奮的應(yīng)用。

有網(wǎng)友對(duì)此表示，「AGI已確認(rèn)，我們離奇點(diǎn)越來越近了」。

新公司宣言

打開Ndea官網(wǎng)，能夠一眼看到這家實(shí)驗(yàn)室的終極目標(biāo)——

將構(gòu)建前沿AI系統(tǒng)，將直觀的模式識(shí)別和形式推理融合到統(tǒng)一的架構(gòu)中。

AI與科學(xué)進(jìn)步

與之前所有的生命形式不同，人類的崛起不僅僅是生物進(jìn)化的故事，更是創(chuàng)造力的故事。

人類的進(jìn)步源于對(duì)知識(shí)的好奇心、傳遞知識(shí)的能力，以及內(nèi)在的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力。

人類創(chuàng)造的技術(shù)超越了人類的生物學(xué)限制，賦予了人類更多的杠桿作用。

人類站在過去一萬代人共同創(chuàng)造的知識(shí)與技術(shù)的巨大基座之上。

科學(xué)進(jìn)步幫助我們克服了長(zhǎng)期定義人類生活的種種負(fù)擔(dān)——饑荒、瘟疫和普遍的文盲。

科學(xué)將繼續(xù)重新定義人類的生存邊界。

今天，科學(xué)進(jìn)步的加速依賴于一個(gè)關(guān)鍵因素：能夠獨(dú)立發(fā)明和發(fā)現(xiàn)的AI。

這種能力將超越人類最天馬行空的想象。

深度學(xué)習(xí)

當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的AI，盡管在許多方面令人印象深刻且具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值，但最終受到無法高效學(xué)習(xí)和適應(yīng)的限制。

它擅長(zhǎng)已知的任務(wù)，但在面對(duì)開放性問題時(shí)會(huì)崩潰。

它僅僅反映了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的知識(shí)、程序和抽象，隱藏了人類通用智能創(chuàng)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)的事實(shí)， 就像創(chuàng)造了《綠野仙蹤》的人員隱居幕后。

如果AI沒有高度的適應(yīng)性，它將永遠(yuǎn)限制在人類能傳授給它的內(nèi)容。

要將接下來的100年科學(xué)進(jìn)步壓縮到50年，甚至10年，需要的是通用智能，而不是特定任務(wù)的技能。

我們需要能夠提出問題并探索新領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)，而不僅僅是應(yīng)用已知的解決方案；我們需要能夠創(chuàng)新的計(jì)算機(jī)。

通向AGI之路，并非通過對(duì)現(xiàn)有方法的漸進(jìn)式改進(jìn)。

深度學(xué)習(xí)的局限性是根本性的，無法通過表面的修補(bǔ)來解決。

是時(shí)候采用一種全新的范式了。

好消息是，Ndea知道這種范式：程序合成。

引導(dǎo)式程序合成

Ndea相信程序合成是解鎖AGI的關(guān)鍵。

與在連續(xù)嵌入空間中對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行插值不同，程序合成會(huì)尋找離散程序或模型，然后完美解釋觀察數(shù)據(jù)。

這使得它能夠以極高的數(shù)據(jù)效率實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的泛化能力，只需要少量示例就能學(xué)習(xí)。

利用深度學(xué)習(xí)來引導(dǎo)程序搜索，可以克服程序合成中的計(jì)算瓶頸。

這種融合將直觀的模式識(shí)別與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评硐嘟Y(jié)合，從最少的數(shù)據(jù)中，實(shí)現(xiàn)自主抽象和獲取技能成為可能。

與深度學(xué)習(xí)相比，程序合成仍然是一個(gè)相對(duì)不完善的研究領(lǐng)域。

2025年的程序合成狀態(tài)很像2012年的深度學(xué)習(xí)。

但Neda并非踽踽獨(dú)行，許多前沿AI實(shí)驗(yàn)室也已經(jīng)認(rèn)識(shí)到程序合成的潛力。

然而，大多數(shù)人認(rèn)為這只是實(shí)現(xiàn)AGI所需的一個(gè)小組件。但我們認(rèn)為，程序合成和深度學(xué)習(xí)同樣重要。

我們正處于科學(xué)歷史的關(guān)鍵時(shí)刻，每一種直接的獨(dú)特的可能構(gòu)建AGI的方法都值得一試。

新實(shí)驗(yàn)室

AI研究與科學(xué)實(shí)驗(yàn)室Ndea，這個(gè)名字——像是將 「idea」（創(chuàng)意）與 「n」結(jié)合——靈感來源于希臘語中的ennoia（直覺理解）和dianoia（邏輯推理）概念，體現(xiàn)了將深度學(xué)習(xí)與程序合成融合的首要目標(biāo)。

Ndea完全致力于開發(fā)和實(shí)現(xiàn)AGI，以實(shí)現(xiàn)前所未有的科學(xué)進(jìn)步，造福當(dāng)代，利在千秋。

單單構(gòu)建AGI就是一項(xiàng)巨大的事業(yè)，但Ndea的使命更為宏大。

Ndea正在創(chuàng)建加速科學(xué)進(jìn)展的工廠——能夠發(fā)明并商業(yè)化N個(gè)創(chuàng)意的工廠。

從今天的視角來看，我們看到了許多「已知」的前沿領(lǐng)域，如自動(dòng)駕駛汽車、藥物發(fā)現(xiàn)、可持續(xù)能源、機(jī)器人技術(shù)和太空探索。

雖然AGI將為所有這些領(lǐng)域帶來益處，但最令人興奮的冒險(xiǎn)在于「未知」的領(lǐng)域。

AGI預(yù)示著今天無法想象的發(fā)現(xiàn)和進(jìn)步。

人生下一站：AGI

這一次，并非是兩人第一次聯(lián)手合作。

Chollet和Knoop是ARC Prize Foundation的聯(lián)合創(chuàng)始人和董事會(huì)成員，該基金會(huì)是非營(yíng)利組織，致力于開放AGI的公共推進(jìn)和教育。

ARC基準(zhǔn)是用來測(cè)試通用智能學(xué)習(xí)技能能力的基準(zhǔn)測(cè)試，其中的任務(wù)對(duì)人來說輕而易舉，但對(duì)AI來說則非常難。

ARC-AGI甚至宣稱是「通用人工智能的進(jìn)展」唯一正式標(biāo)準(zhǔn)。OpenAI在12天直播的最后一天，公布了o3模型在該基準(zhǔn)上的突破，該基準(zhǔn)得到了大量關(guān)注。

最近， 他們還公布了最新的技術(shù)報(bào)告。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.04604

由此看來，兩人對(duì)AGI并非一時(shí)起意，而是三思而后行的結(jié)果。

Chollet和Knoop分別帖子，公布了創(chuàng)立Ndea的消息。Knoop發(fā)文詳細(xì)闡述了，Ndea成立的愿景和目標(biāo)。

在他看來，AGI是世界史上最重要的技術(shù)，這也是成立Ndea加入全新冒險(xiǎn)重要原因之一。

Ndea終極目標(biāo)令人振奮——加速科學(xué)發(fā)展時(shí)間線。

而這個(gè)宏偉的目標(biāo)將通過以下步驟逐步實(shí)現(xiàn)：首先是理解智能，然后測(cè)量智能，構(gòu)建智能，最終將其部署用于科學(xué)進(jìn)步。

首要重點(diǎn)是利用深度學(xué)習(xí)引導(dǎo)的程序合成來創(chuàng)建能夠發(fā)明、適應(yīng)和創(chuàng)新的AGI。

Knoop認(rèn)為在5-10年內(nèi)，擴(kuò)展高效、無瓶頸AGI有兩個(gè)重點(diǎn)：深度學(xué)習(xí)與程序合成，而且兩者同等重要。

畢竟，程序合成領(lǐng)域的「Transformer」還未被創(chuàng)造出來。而且，程序合成領(lǐng)域的「Keras」還不存在。

2013年在ImageNet上，深度學(xué)習(xí)AlexNet卷積網(wǎng)絡(luò)取得了突破。

從此，深度學(xué)習(xí)開啟了AI的新紀(jì)元：AI≈深度學(xué)習(xí)。

而最近OpenAI o3擊敗ARC-AGI-1時(shí)，大家才第一次見識(shí)到程序合成的威力。

如果判斷正確，那么o3在程序合成領(lǐng)域的地位，相當(dāng)于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的AlexNet。

他認(rèn)為AI發(fā)展的下一次突破要靠「程序合成」。

Knoop堅(jiān)信：「人類將使用AGI來解決極其重要的問題。我相信，任何有新想法并能夠加速AGI發(fā)展的人，都應(yīng)該投身其中。世界值得擁有這些?！?/span>

創(chuàng)始人介紹

Fran?ois Chollet

Fran?ois Chollet對(duì)AI的貢獻(xiàn)非常大，曾獲得全球瑞士AI獎(jiǎng)，被《時(shí)代》雜志評(píng)為「AI領(lǐng)域最具影響力的100 人」之一

根據(jù)谷歌學(xué)術(shù)，自2020年以來，他的總引用量高達(dá)46574！可以看出他對(duì)深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、語言模型等AI領(lǐng)域都有涉獵。

除了Keras之外，他還寫了暢銷書《Deep Learning  with Python》。

Mike Knoop

聯(lián)創(chuàng)Mike Knoop則浸淫AI產(chǎn)業(yè)已久，不僅在維持ARC基準(zhǔn)，還投資了大量AI初創(chuàng)企業(yè)。

此前，他是軟件自動(dòng)化公司Zapier的聯(lián)合創(chuàng)始人，曾擔(dān)任總裁，負(fù)責(zé)工程和產(chǎn)品工作，并領(lǐng)導(dǎo)了Zapier早期的AI轉(zhuǎn)型。Zapier的成功使他實(shí)現(xiàn)了財(cái)富自由，從而可以自由追逐AGI夢(mèng)想。

他表示將從Zapier的日常工作中抽身，將重心轉(zhuǎn)移到Ndea，但仍然擔(dān)任Zapier的董事和品牌大使。