ARC (Abstraction and Reasoning Corpus) представляет собой комплекс сложных задач, направленных на оценку и развитие искусственного интеллекта общего назначения (AGI). ARC-AGI-2 — одна из самых продвинутых моделей, ориентированных на решение этих задач, которая в своей работе сочетает различные методики и технологии. Несмотря на впечатляющие успехи ARC-AGI-2, её полное преодоление остаётся вызовом, требующим глубокого понимания фундаментальных проблем и инновационных подходов. Понимание ARC и формулировка проблемы имеет ключевое значение для создания эффективных решений. По сути, ARC сводится к задаче программного синтеза, где необходимо определить программу, которая, применённая к входному примеру, даёт корректный результат для всех предоставленных обучающих пар.
Говоря проще, задача сводится к поиску коротчайшей программы в определённом пространстве программ, которая будет верно преобразовывать входные данные в выходные. Существующие подходы к ARC существенно различаются по двум главным признакам: представлению программы и способам поиска соответствующего решения. Представление программы может быть дискретным, например, код на Python или языке доменной специфики (DSL), либо непрерывным — в виде нейросетевых весов или векторных представлений в скрытых пространствах. Выбор формы представления существенно влияет на методы поиска и адаптации. Дискретные языки программирования отличаются высокой точностью и естественной композицией.
Они позволяют создавать объяснимые и интерпретируемые решения с минимальной ошибкой при выполнении. Однако поиск по таким пространствам зачастую оказывается вычислительно сложным, поскольку увеличивается размер пространства решений и затрудняется градиентный спуск. Нейросетевые методы, напротив, обладают дифференцируемостью, что открывает возможности для оптимизации с помощью методов градиентного спуска, таких как Test-Time Training (TTT) — обучение во время тестирования. Эти подходы рассматривают модель как параметризованную программу, изменяя веса сети для нахождения подходящего решения во время работы с конкретной задачей. Несмотря на некоторую приближенность к тестовой выборке и возможность адаптации, они иногда страдают от недостаточной полноты представления и низкой точности из-за вероятностной природы.
Процедуры поиска играют ключевую роль. Компания ARC-AGI-2 активно использует методы, основанные на градиентном спуске и обучении в процессе тестирования, а также так называемые thinking models — модели, которые в процессе вывода генерируют вспомогательные «мыслительные» токены, позволяя эффективно исследовать пространство решений. Такие thinking models обладают способностью к метапоиску — они не просто генерируют ответы, а учатся искать и корректировать решения, учитывая обратную связь. Одним из главных преимуществ thinking models перед традиционными градиентными методами является возможность осуществлять поиск в дискретном пространстве программ с условием прецедентности к предыдущим шагам, что значительно повышает качество и эффективность решения. При этом сами методы Test-Time Training и thinking models можно рассматривать как формы имплицитного поиска программ, отличающихся по своей механике и типу представления решений.
Тестовая адаптация выступает важным элементом успешного решения задач ARC. Она характеризуется способностью модели подстраиваться под конкретные примеры на входе и корректировать стратегию поиска решений на основании промежуточных ошибок и результатов. Высокая степень тестовой адаптивности достигается, когда каждое новое предположение учитывает предыдущие попытки, что является фундаментальным для моделей, использующих итеративный поиск и обучение в процессе тестирования. Исследования последних лет, такие как разработка моделей O3 и Grok 4, подтверждают эффективность интеграции методов мышления и тестовой адаптации. Одна из ключевых гипотез состоит в том, что реализация эффективного поиска по дискретному и достаточно полному пространству программ требует баланса между полнотой и управляемостью поиска.
С одной стороны необходимо обеспечить покрытие всех потенциальных решений, а с другой — сделать поиск по этому пространству вычислительно приемлемым. Возможным решением этого компромисса является построение богатых библиотек простых и выразительных примитивов, которые можно комбинировать для создания сложных программ. Сокращение глубины и длины программ за счёт выразительных примитивов существенно уменьшает объём поиска и повышает обучаемость моделей. При этом ключевым становится не просто случайная генерация программ, а переход к управляемому перемещению по пространству программ — то есть обучению поиска и адаптации. Дополнительные перспективы включают интеграцию методов обучения с подкреплением, направленных на усиление успешных стратегий поиска, а также использование синтетических датасетов траекторий поиска для обучения моделей, что позволяет им лучше ориентироваться в неисследованных областях пространства решений.
Это сочетает достоинства как индуктивных, так и трансдуктивных методов. Архитектурные инновации также существенно влияют на будущее ARC. В частности, повышение эффективности визуальных представлений входных данных, улучшение методов кодирования и обработки сетки, а также оптимизация вычислительных затрат являются важными направлениями. Улучшение восприятия структурированной информации даёт возможность моделям более эффективно искать решение, учитывая сложные зависимости в исходных данных. Таким образом, пути преодоления ARC-AGI-2 лежат через синтез идей из разных областей.
Применение нейро-руководимого дискретного поиска с тестовой адаптацией и способностями к метаобучению служит наиболее многообещающим направлением. Создание полных и выразительных библиотек примитивов, обучение моделей адаптивному перемещению по пространству программ и использование тестовой обратной связи открывают возможности к качественному прорыву в задачах ARC. Хотя на сегодняшний день ещё нет универсального рецепта для полной победы над ARC-AGI-2, накопленные знания и текущие исследовательские тренды дают уверенность в успехе. Привлечение специалистов с разносторонними компетенциями, использование передовых методов глубокого обучения и программного синтеза, а также активное развитие адаптивных стратегий делают задачу преодоления ARC-AGI-2 реалистичной и стимулируют дальнейшие научные поиски в области искусственного интеллекта общего назначения.
