切法

François Chollet
在任何訓練集都不包含的任務上,測量技能習得的效率——即 ARC。

一個為自身定義辯護的基準:當其他基準一個個飽和時,它屹立了數年。

On the Measure of Intelligence2019
John Vervaeke
任何固定的基準都預先固定了框架——它告訴系統什麼才算一項任務。但通用智能恰恰是重新框定的能力:不待提示,自行決定這任務究竟是什麼。

磨利了 Chollet 的憂慮——測驗無法把它固定得夠久以便測量的那樣東西,也就是相關性實現,正是我們最想稱之為智能的東西。

Relevance Realization and the Emerging Framework in Cognitive Science2012

張力

Chollet 讓他的定義變得可操作:一套刻意落在每一個訓練分布之外的任務基準。當其他基準一個個飽和時,ARC 屹立多年未被攻破——這是罕見的一例,一項測量捍衛了產生它的那個定義。問題在於,面對在一切之上受過訓練的系統,任何固定的測驗還能不能存活。

Vervaeke 又往下壓了一層。一套基準,無論多麼精巧,仍然把框架交給了系統——這些就是任務,這些才算數。而他稱之為智能的那份能力,正是「當初決定這任務究竟是什麼」的能力;那種自我重新框定,恰恰是任何固定的測驗都無法把它固定得夠久、以便評分的東西。

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