Keras之父創業押注「程序合成」,副業竟能解鎖終極AGI,o3預示新拐點
Keras之父官宣創業了!全新成立的實驗室Ndea,押注了一條通往AGI的新路線——深度學習+程序合成。值得一提的是,這條新路,曾是Keras之父在Google搞的業餘項目。
AGI還有另一條新路:深度學習引導的程序合成!
剛剛, Keras之父François Chollet宣佈,與Mike Knoop共同創立全新AI實驗室Ndea,直奔AGI。
他們將另闢蹊徑,聚焦於深度學習引導的程序合成,以構建具有真正的發明、適應和創新能力的AI。

深度學習+程序合成,就能通往AGI了嗎?在他們看來,這是解鎖AGI,兩個必備的關鍵要素。
Ndea這一名字,也蘊含了深意——idea+N。
2019年,Chollet在具有里程碑意義論文中,揭示了一個令人深思的觀點:
一個能夠查看ARC任務並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」。

其實,早在2017年開始,Chollet這一想法就已經開始萌芽——將「系統1」深度學習與「系統2」程序搜索相結合。
這種結合,使得AI遇到新任務時,具備前所未有的能力:即時知識重組;終身學習;自主抽像生成。
有趣的是,這些開創性研究,最初只是Chollet的一個業餘項目。
正如他所言,「在Google工作期間,ARC測試集和On the Measure of Intelligence都是在我下班完成的」。

而現在,這個方向將成為未來他研究的全部焦點。
Ndea篤定的是,「程序合成」是一種能將規格轉化為解決方案的軟件,一個全能的超級工具。
Chollet表示,如果我們在這個領域取得成功,我們不會止步於AI。
它將會被推廣到所能觸及的科學問題,加速科學進步,這才是AI最令人興奮的應用。
有網民對此表示,「AGI已確認,我們離奇點越來越近了」。

新公司宣言
打開Ndea官網,能夠一眼看到這家實驗室的終極目標——
將構建前沿AI系統,將直觀的模式識別和形式推理融合到統一的架構中。
AI與科學進步
與之前所有的生命形式不同,人類的崛起不僅僅是生物進化的故事,更是創造力的故事。
人類的進步源於對知識的好奇心、傳遞知識的能力,以及內在的創新驅動力。
人類創造的技術超越了人類的生物學限制,賦予了人類更多的槓桿作用。
人類站在過去一萬代人共同創造的知識與技術的巨大基座之上。
科學進步幫助我們克服了長期定義人類生活的種種負擔——饑荒、瘟疫和普遍的文盲。
科學將繼續重新定義人類的生存邊界。
今天,科學進步的加速依賴於一個關鍵因素:能夠獨立發明和發現的AI。
這種能力將超越人類最天馬行空的想像。
深度學習
當前基於深度學習的AI,儘管在許多方面令人印象深刻且具有經濟價值,但最終受到無法卡奧效學習和適應的限制。
它擅長已知的任務,但在面對開放性問題時會崩潰。
它僅僅反映了訓練數據中存在的知識、程序和抽像,隱藏了人類通用智能創造訓練數據的事實, 就像創造了《綠野仙蹤》的人員隱居幕後。
如果AI沒有高度的適應性,它將永遠限制在人類能傳授給它的內容。
要將接下來的100年科學進步壓縮到50年,甚至10年,需要的是通用智能,而不是特定任務的技能。
我們需要能夠提出問題並探索新領域的計算機,而不僅僅是應用已知的解決方案;我們需要能夠創新的計算機。
通向AGI之路,並非通過對現有方法的漸進式改進。
深度學習的局限性是根本性的,無法通過表面的修補來解決。
是時候採用一種全新的範式了。
好消息是,Ndea知道這種範式:程序合成。
引導式程序合成
Ndea相信程序合成是解鎖AGI的關鍵。
與在連續嵌入空間中對數據點進行插值不同,程序合成會尋找離散程序或模型,然後完美解釋觀察數據。
這使得它能夠以極高的數據效率實現更強的泛化能力,只需要少量示例就能學習。
利用深度學習來引導程序搜索,可以克服程序合成中的計算瓶頸。
這種融合將直觀的模式識別與嚴謹的推理相結合,從最少的數據中,實現自主抽像和獲取技能成為可能。
與深度學習相比,程序合成仍然是一個相對不完善的研究領域。
2025年的程序合成狀態很像2012年的深度學習。
但Neda並非踽踽獨行,許多前沿AI實驗室也已經認識到程序合成的潛力。
然而,大多數人認為這隻是實現AGI所需的一個小組件。但我們認為,程序合成和深度學習同樣重要。
我們正處於科學歷史的關鍵時刻,每一種直接的獨特的可能構建AGI的方法都值得一試。
新實驗室
AI研究與科學實驗室Ndea,這個名字——像是將 「idea」(創意)與 「n」結合——靈感來源於希臘語中的ennoia(直覺理解)和dianoia(邏輯推理)概念,體現了將深度學習與程序合成融合的首要目標。
Ndea完全致力於開發和實現AGI,以實現前所未有的科學進步,造福當代,利在千秋。
單單構建AGI就是一項巨大的事業,但Ndea的使命更為宏大。
Ndea正在創建加速科學進展的工廠——能夠發明並商業化N個創意的工廠。
從今天的視角來看,我們看到了許多「已知」的前沿領域,如自動駕駛汽車、藥物發現、可持續能源、機器人技術和太空探索。
雖然AGI將為所有這些領域帶來益處,但最令人興奮的冒險在於「未知」的領域。
AGI預示著今天無法想像的發現和進步。
人生下一站:AGI
這一次,並非是兩人第一次聯手合作。

Chollet和Knoop是ARC Prize Foundation的聯合創始人和董事會成員,該基金會是非營利組織,致力於開放AGI的公共推進和教育。

ARC基準是用來測試通用智能學習技能能力的基準測試,其中的任務對人來說輕而易舉,但對AI來說則非常難。
ARC-AGI甚至宣稱是「通用人工智能的進展」唯一正式標準。OpenAI在12天直播的最後一天,公佈了o3模型在該基準上的突破,該基準得到了大量關注。
最近, 他們還公佈了最新的技術報告。

由此看來,兩人對AGI並非一時起意,而是三思而後行的結果。
Chollet和Knoop分別帖子,公佈了創立Ndea的消息。Knoop發文詳細闡述了,Ndea成立的願景和目標。

在他看來,AGI是世界史上最重要的技術,這也是成立Ndea加入全新冒險重要原因之一。
Ndea終極目標令人振奮——加速科學發展時間線。
而這個宏偉的目標將通過以下步驟逐步實現:首先是理解智能,然後測量智能,構建智能,最終將其部署用於科學進步。
首要重點是利用深度學習引導的程序合成來創建能夠發明、適應和創新的AGI。
Knoop認為在5-10年內,擴展高效、無瓶頸AGI有兩個重點:深度學習與程序合成,而且兩者同等重要。
畢竟,程序合成領域的「Transformer」還未被創造出來。而且,程序合成領域的「Keras」還不存在。
2013年在ImageNet上,深度學習AlexNet卷積網絡取得了突破。
從此,深度學習開啟了AI的新紀元:AI≈深度學習。
而最近OpenAI o3擊敗ARC-AGI-1時,大家才第一次見識到程序合成的威力。
如果判斷正確,那麼o3在程序合成領域的地位,相當於深度學習領域的AlexNet。
他認為AI發展的下一次突破要靠「程序合成」。
Knoop堅信:「人類將使用AGI來解決極其重要的問題。我相信,任何有新想法並能夠加速AGI發展的人,都應該投身其中。世界值得擁有這些。」
創始人介紹
François Chollet

François Chollet對AI的貢獻非常大,曾獲得全球瑞士AI獎,被《時代》雜誌評為「AI領域最具影響力的100 人」之一
根據Google學術,自2020年以來,他的總引用量高達46574!可以看出他對深度學習、計算機視覺、語言模型等AI領域都有涉獵。
除了Keras之外,他還寫了暢銷書《Deep Learningwith Python》。

Mike Knoop

聯創Mike Knoop則浸淫AI產業已久,不僅在維持ARC基準,還投資了大量AI初創企業。

此前,他是軟件自動化公司Zapier的聯合創始人,曾擔任總裁,負責工程和產品工作,並領導了Zapier早期的AI轉型。Zapier的成功使他實現了財富自由,從而可以自由追逐AGI夢想。
他表示將從Zapier的日常工作中抽身,將重心轉移到Ndea,但仍然擔任Zapier的董事和品牌大使。
參考資料:
Forget Nvidia: Ndea wants to build AI that keeps improving on its own with ‘no bottlenecks in sight’
https://x.com/fchollet/status/1879583863368032432
https://ndea.com/
AI researcher François Chollet founds a new AI lab focused on AGI
本文來自微信公眾號「新智元」,作者:KingHZ 桃子,36氪經授權發佈。