Francois Chollet az általános mesterséges intelligencia (AGI) felé vezető út kulcskérdéseit vizsgálja, kiemelve, hogy a számítási kapacitás évtizedek óta két nagyságrenddel növekszik minden évtizedben, és ez jelentősen elősegíti a mesterséges intelligencia fejlődését. A nagy nyelvi és képfeldolgozó modellek térnyerése, valamint a gépi tanulás méretezése jelentős mérföldköveket hozott, de Chollet hangsúlyozza, hogy az igazi áttöréshez ennél többre van szükség.
Az emberi intelligenciát utánzó AI-rendszerek eddig főként betanult, memorizált képességeken alapultak, nem pedig valódi általános, folyékony intelligencián. Chollet az ARC (Abstraction and Reasoning Corpus) benchmarkokat éppen azért alkotta meg, hogy ezt a különbséget mérje; a tesztek célja, hogy az algoritmusok kizárólag adott feladatokra tanulás nélkül, adaptívan oldjanak meg korábban sosem látott problémákat.
Az előadás kiemeli a tesztadaptáció (test-time adaptation) és egyre összetettebb benchmarkok jelentőségét, amelyek az elmúlt években új korszakot nyitottak az AI-kutatásban. A beszámoló több generáción keresztül követi az ARC benchmark fejlődését, kitérve azokra a technikákra, amelyek lehetővé teszik az AI számára, hogy futásidőben tanuljon és alkalmazkodjon, ezzel közelebb kerülve a valódi AGI koncepciójához.
Chollet filozofikusabb síkra is tereli a beszélgetést: az intelligencia valójában nem a képességek puszta birtoklása, hanem az új helyzetekhez való hatékony alkalmazkodás és absztrakció képessége. Felvázolja, hogy a gépi tanulásnak még jelentős fejlődésen kell keresztülmennie, hogy képes legyen nemcsak automatizálni, hanem autonóm módon, hatékonyan feltalálni és újat felfedezni.
A videóban felsorolt kérdések között szerepel, mi gátolta eddig az AGI elérését, a tesztadaptáció milyen áttöréseket hozhat, illetve hogyan érdemes mérnünk és definiálnunk az intelligenciát, hogy valódi előrelépést érjünk el az AI fejlesztésében.
