معيار الاستدلال والتجريد للذكاء الاصطناعي العام (ARC-AGI)
معيار ARC-AGI هو معيار مشاكل تشابه بصرية تتطلب من الأنظمة الاستدلال على قواعد التحويل من عدد قليل من أمثلة الإدخال والإخراج على شكل شبكات وتطبيقها على شبكات جديدة — مهام يحلها البشر بسهولة ولكنها أثبتت أنها مقاومة جدًا لأساليب الذكاء الاصطناعي لسنوات.
معيار ARC-AGI (معيار الاستدلال والتجريد للذكاء الاصطناعي العام) هو معيار صممه François Chollet وعرضه في ورقته البحثية عام 2019 بعنوان "حول قياس الذكاء". تقدم كل مهمة عددًا صغيرًا من أزواج الإدخال والإخراج للشبكات الملونة (حتى 30×30 خلايا، 10 ألوان) التي تشترك في قاعدة تحويل مخفية؛ يجب على النظام تحديد القاعدة وتطبيقها على شبكة إدخال جديدة لإنتاج الإخراج الصحيح. تتضمن القواعد مفاهيم مجردة مثل التماثل وعد الكائنات والترجمة المكانية وإكمال الأنماط والكشف عن الحدود. لا يتم توفير قاموس محدد مسبقًا للعمليات — يجب استنباط القاعدة بالكامل من الأمثلة، مما يجعل حفظ أنماط محددة غير فعال.
تم تصميم المعيار بشكل صريح بحيث يمكن لأي بالغ تقريبًا حل المهام بحد أدنى من التعليمات (عادة ما تكون درجات البشر 80–85٪) بينما يتطلب استدلالاً سلسًا — القدرة على تكوين تجريدات جديدة من عدد قليل جدًا من الأمثلة — بدلاً من المعرفة المتبلورة التي يمكن الحصول عليها من خلال التعرض لبيانات التدريب. هذا التمييز هو النقطة النظرية المركزية لـ Chollet: يقيس معيار ARC-AGI التعميم الفعال من حيث حجم العينة والذي يجادل بأنه أقرب إلى الذكاء العام من الأداء على معايير استرجاع المعرفة. تتضمن مجموعة البيانات العامة 400 مهمة تدريب و 400 مهمة تقييم.
اكتسب معيار ARC-AGI اهتمامًا واسعًا في عام 2024 عندما أطلق Chollet ورجل الأعمال Mike Knoop جائزة ARC، وهي منافسة بقيمة 1 مليون دولار. سلطت المسابقة الضوء على أداء الأساليب القياسية السيئة — حقق معظم الأنظمة، بما فيها نماذج اللغة الكبيرة مع الإطالة من حيث التفكير، أقل من 30٪ قبل المسابقة. حقق نموذج OpenAI o3، باستخدام بحث وقت الاختبار عالي الحسابات على برامج المرشحين، حوالي 87.5٪ في التقييم شبه الخاص لمعيار ARC-AGI في أواخر عام 2024، وتم الإبلاغ عنه على نطاق واسع كنتيجة تاريخية وموضوع جدل كبير حول آثاره على الذكاء العام.
في أوائل عام 2025، أطلقت مؤسسة جائزة ARC معيار ARC-AGI-2، وهو خليفة أصعب بكثير مصمم خصيصًا لمقاومة استراتيجيات بحث وقت الاختبار التي مكنت نتيجة o3. اعتبارًا من عام 2026، تسجل النماذج الحدية أقل من 10٪ على مهام ARC-AGI-2 العامة، مما يحافظ على دورها كمشكلة مفتوحة صعبة جدًا. أصبحت سلسلة المعايير مرجعًا مركزيًا في النقاشات حول الاستدلال السلس وطبيعة التعميم الاصطناعي والمسافة بين الأنظمة الحالية والذكاء العام على المستوى البشري.