Keras之父创业押注「程序合成」，副业竟能解锁终极AGI！

摘要：Keras之父官宣创业了！全新成立的实验室Ndea，押注了一条通往AGI的新路线——深度学习+程序合成。值得一提的是，这条新路，曾是Keras之父在谷歌搞的业余项目。

【导读】 Keras之父官宣创业了！全新成立的实验室Ndea，押注了一条通往AGI的新路线——深度学习+程序合成。值得一提的是，这条新路，曾是Keras之父在谷歌搞的业余项目。

AGI还有另一条新路：深度学习引导的程序合成！

刚刚， Keras之父François Chollet宣布，与Mike Knoop共同创立全新AI实验室Ndea，直奔AGI。他们将另辟蹊径，聚焦于深度学习引导的程序合成，以构建具有真正的发明、适应和创新能力的AI。

深度学习+程序合成，就能通往AGI了吗？在他们看来，这是解锁AGI，两个必备的关键要素。 Ndea这一名字，也蕴含了深意——idea+N。 2019年，Chollet在具有里程碑意义论文中，揭示了一个令人深思的观点：一个能够查看ARC任务并输出解决方案程序的程序合成引擎，才能称得上是真正的「智能系统」。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.01547 其实，早在2017年开始，Chollet这一想法就已经开始萌芽——将「系统1」深度学习与「系统2」程序搜索相结合。这种结合，使得AI遇到新任务时，具备前所未有的能力：即时知识重组；终身学习；自主抽象生成。有趣的是，这些开创性研究，最初只是Chollet的一个业余项目。正如他所言，「在谷歌工作期间，ARC测试集和 On the Measure of Intelligence 都是在我下班完成的」。

而现在，这个方向将成为未来他研究的全部焦点。 Ndea笃定的是，「程序合成」是一种能将规格转化为解决方案的软件，一个全能的超级工具。 Chollet表示，如果我们在这个领域取得成功，我们不会止步于AI。它将会被推广到所能触及的科学问题，加速科学进步，这才是AI最令人兴奋的应用。有网友对此表示，「AGI已确认，我们离奇点越来越近了」。

新公司宣言

将构建前沿AI系统，将直观的模式识别和形式推理融合到统一的架构中。 AI与科学进步 与之前所有的生命形式不同，人类的崛起不仅仅是生物进化的故事，更是创造力的故事。人类的进步源于对知识的好奇心、传递知识的能力，以及内在的创新驱动力。人类创造的技术超越了人类的生物学限制，赋予了人类更多的杠杆作用。人类站在过去一万代人共同创造的知识与技术的巨大基座之上。科学进步帮助我们克服了长期定义人类生活的种种负担——饥荒、瘟疫和普遍的文盲。科学将继续重新定义人类的生存边界。今天，科学进步的加速依赖于一个关键因素：能够独立发明和发现的AI。这种能力将超越人类最天马行空的想象。 深度学习 当前基于深度学习的AI，尽管在许多方面令人印象深刻且具有经济价值，但最终受到无法高效学习和适应的限制。它擅长已知的任务，但在面对开放性问题时会崩溃。它仅仅反映了训练数据中存在的知识、程序和抽象，隐藏了人类通用智能创造训练数据的事实，就像创造了《绿野仙踪》的人员隐居幕后。如果AI没有高度的适应性，它将永远限制在人类能传授给它的内容。要将接下来的100年科学进步压缩到50年，甚至10年，需要的是通用智能，而不是特定任务的技能。我们需要能够提出问题并探索新领域的计算机，而不仅仅是应用已知的解决方案；我们需要能够创新的计算机。通向AGI之路，并非通过对现有方法的渐进式改进。深度学习的局限性是根本性的，无法通过表面的修补来解决。是时候采用一种全新的范式了。好消息是，Ndea知道这种范式：程序合成。 引导式程序合成 Ndea相信程序合成是解锁AGI的关键。与在连续嵌入空间中对数据点进行插值不同，程序合成会寻找离散程序或模型，然后完美解释观察数据。这使得它能够以极高的数据效率实现更强的泛化能力，只需要少量示例就能学习。利用深度学习来引导程序搜索，可以克服程序合成中的计算瓶颈。这种融合将直观的模式识别与严谨的推理相结合，从最少的数据中，实现自主抽象和获取技能成为可能。与深度学习相比，程序合成仍然是一个相对不完善的研究领域。 2025年的程序合成状态很像2012年的深度学习。但Neda并非踽踽独行，许多前沿AI实验室也已经认识到程序合成的潜力。然而，大多数人认为这只是实现AGI所需的一个小组件。但我们认为，程序合成和深度学习同样重要。我们正处于科学历史的关键时刻，每一种直接的独特的可能构建AGI的方法都值得一试。 新实验室 AI研究与科学实验室Ndea，这个名字——像是将「idea」（创意）与「n」结合——灵感来源于希腊语中的ennoia（直觉理解）和dianoia（逻辑推理）概念，体现了将深度学习与程序合成融合的首要目标。 Ndea完全致力于开发和实现AGI，以实现前所未有的科学进步，造福当代，利在千秋。单单构建AGI就是一项巨大的事业，但Ndea的使命更为宏大。 Ndea正在创建加速科学进展的工厂——能够发明并商业化N个创意的工厂。从今天的视角来看，我们看到了许多「已知」的前沿领域，如自动驾驶汽车、药物发现、可持续能源、机器人技术和太空探索。虽然AGI将为所有这些领域带来益处，但最令人兴奋的冒险在于「未知」的领域。 AGI预示着今天无法想象的发现和进步。

人生下一站：AGI

这一次，并非是两人第一次联手合作。

Chollet和Knoop是ARC Prize Foundation的联合创始人和董事会成员，该基金会是非营利组织，致力于开放AGI的公共推进和教育。

ARC基准是用来测试通用智能学习技能能力的基准测试，其中的任务对人来说轻而易举，但对AI来说则非常难。 ARC-AGI甚至宣称是「通用人工智能的进展」唯一正式标准。OpenAI在12天直播的最后一天，公布了o3模型在该基准上的突破，该基准得到了大量关注。最近，他们还公布了最新的技术报告。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.04604 由此看来，两人对AGI并非一时起意，而是三思而后行的结果。 Chollet和Knoop分别帖子，公布了创立Ndea的消息。Knoop发文详细阐述了，Ndea成立的愿景和目标。

在他看来，AGI是世界史上最重要的技术，这也是成立Ndea加入全新冒险重要原因之一。 Ndea终极目标令人振奋——加速科学发展时间线。而这个宏伟的目标将通过以下步骤逐步实现：首先是理解智能，然后测量智能，构建智能，最终将其部署用于科学进步。首要重点是利用深度学习引导的程序合成来创建能够发明、适应和创新的AGI。 Knoop认为在5-10年内，扩展高效、无瓶颈AGI有两个重点：深度学习与程序合成，而且两者同等重要。毕竟，程序合成领域的「Transformer」还未被创造出来。而且，程序合成领域的「Keras」还不存在。 2013年在ImageNet上，深度学习AlexNet卷积网络取得了突破。从此，深度学习开启了AI的新纪元：AI≈深度学习。而最近OpenAI o3击败ARC-AGI-1时，大家才第一次见识到程序合成的威力。如果判断正确，那么o3在程序合成领域的地位，相当于深度学习领域的AlexNet。他认为AI发展的下一次突破要靠「程序合成」。 Knoop坚信：「人类将使用AGI来解决极其重要的问题。我相信，任何有新想法并能够加速AGI发展的人，都应该投身其中。世界值得拥有这些。」

创始人介绍

François Chollet

François Chollet 对AI的贡献非常大，曾获得全球瑞士AI奖，被《时代》杂志评为「AI领域最具影响力的100 人」之一根据谷歌学术，自2020年以来，他的总引用量高达46574！可以看出他对深度学习、计算机视觉、语言模型等AI领域都有涉猎。除了Keras之外，他还写了畅销书《Deep Learning with Python》。