Сегодня 29 марта 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Все современные ИИ провалили новый сложный тест на общий интеллект — люди с ним тоже справились не идеально

Новый тест для оценки общей интеллектуальной способности моделей искусственного интеллекта, получивший название ARC-AGI-2, поставил в тупик большинство ИИ-моделей. Согласно рейтингу, рассуждающие модели, такие как o1-pro от OpenAI и R1 от DeepSeek, набрали от 1 % до 1,3 %. Модели без логического мышления, включая GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet и Gemini 2.0 Flash, набрали менее 1 %.

 Источник изображения: Pixabay

Источник изображения: Pixabay

Фонд Arc Prize Foundation, некоммерческая организация, соучредителем которой является известный исследователь в области искусственного интеллекта Франсуа Шолле (François Chollet), объявил в своём блоге о создании нового, более продвинутого теста для измерения общего интеллекта ведущих моделей искусственного интеллекта.

Тест ARC-AGI-2 представляет собой серию головоломок, в которых ИИ должен распознать визуальные закономерности, анализируя разноцветные квадраты, и на основе этого построить правильное продолжение узора. Испытание специально разработано так, чтобы модели не могли полагаться на прошлый опыт и вынуждены были адаптироваться к новым задачам.

Также Arc Prize Foundation провела тестирование с участием более 400 человек. В среднем группы испытуемых верно ответили на 60 % заданий. Это значительно превосходит показатели всех протестированных ИИ и одновременно подчёркивает разрыв между текущими возможностями ИИ и интеллектом людей в решении задач, требующих адаптации и понимания новых концепций.

Шолле заявил, что ARC-AGI-2 является более точным показателем реального интеллекта ИИ-моделей, чем предыдущая версия теста ARC-AGI-1. Кроме того, ARC-AGI-2 исключает возможность решения задач «методом грубой силы», то есть путём использования огромной вычислительной мощности для перебора всех возможных вариантов, что происходило в тесте ARC-AGI-1 и было признано серьёзным недостатком.

Для устранения погрешностей первого теста в ARC-AGI-2 была введена метрика эффективности, которая заставляла ИИ интерпретировать паттерны «на лету», а не полагаться на запоминание. Сооснователь Arc Prize Foundation Грег Камрадт (Greg Kamradt) отметил, что «интеллект определяется не только способностью решать задачи или достигать высоких результатов, но и эффективностью, с которой приобретаются и развёртываются эти возможности».

ARC-AGI-1 оставался ведущей метрикой в течение примерно пяти лет, пока в декабре 2024 года OpenAI не выпустила свою продвинутую модель рассуждений o3. Эта модель превзошла все другие ИИ-модели и даже сравнялась с производительностью человека в тестах ARC-AGI-1. Однако, как было отмечено, эти достижения были достигнуты за счёт значительных вычислительных затрат.

Разработка нового теста совпала с ростом обеспокоенности в индустрии по поводу недостатка объективных критериев для оценки искусственного интеллекта. В связи с этим Arc Prize Foundation объявила о запуске конкурса Arc Prize 2025, в котором разработчикам предлагается достичь 85 % точности на ARC-AGI-2, затратив при этом вычислительных затрат не более, чем $0,42 на задачу.

Источники:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Котировки акций производителей DRAM стабилизировались после первичного влияния TurboQuant 25 мин.
Годовая прибыль BYD упала впервые за четыре года, обнажив ужасы ценовой войны в Китае 2 ч.
Китайские производители чипов стремятся к 2030 году добиться импортозамещения на 80 % 3 ч.
Microsoft потратит $146 млрд на ИИ, но это напугало инвесторов и вызвало падение котировок акций на 25 % 4 ч.
Anthropic привлекла рекордное количество подписчиков после скандала с Минобороны США 4 ч.
Худшая неделя за год: техногиганты потеряли миллиарды капитализации из-за войны и проблем Meta 15 ч.
Китайская наука растёт с «шокирующей скоростью», и возможно, остальной мир уже проиграл 19 ч.
PON для OOB: Nokia представила платформу Aurelis for Data Centers для удалённого управления оборудованием в ЦОД 19 ч.
В России наблюдаются массовые сбои оборудования в устаревающих ЦОД 20 ч.
Несмотря на два провала, Intuitive Machines получила третий контракт NASA на доставку грузов на Луну 21 ч.