近日，人工智能领域知名人物François Chollet与Zapier联合创始人Mike Knoop共同创立了Ndea研究实验室，该实验室专注于一个独特目标：构建能够实现真正发明与创新的人工通用智能（AGI）。

Ndea的核心研究方向是将程序合成与深度学习相结合，旨在创造出更具适应性的AI系统。实验室计划通过这一创新方法加速科学进步，其目标是开发出能够独立创新的AI技术。为实现这一目标，Ndea正在组建一个分布式团队，专注于程序合成领域的研究。

Chollet在AI领域有着丰富的经验，他是Keras深度学习库的架构师，该库为YouTube、Waymo和Spotify等公司的AI开发提供了强大支持。在谷歌近十年的工作中，Chollet创建了ARC数据集，这是衡量AGI进展的基准，对AI研究人员的评估方式产生了深远影响。

值得注意的是，Ndea的成立正值Chollet和Knoop将价值100万美元的ARC奖金竞赛转变为正式非营利组织之际。这一竞赛的见解似乎对Ndea的研究方法产生了影响。尽管像OpenAI这样的公司在ARC-AGI基准测试中取得了高分，但它们仍需要大量计算能力，并且在儿童能快速掌握的任务上仍未达到人类水平的表现。

Ndea的成立基于对当前AI局限性的深刻认识。尽管现代语言模型在模式匹配和特定任务上表现出色，但它们在解决开放性问题和高效学习方面仍面临挑战。Chollet在社交媒体上表示，当前的深度学习AI虽然令人印象深刻且经济价值巨大，但因其无法高效学习和适应而受到限制。Ndea正试图通过不同的路径来构建能够真正发明、适应和创新的AI。

Ndea的技术策略围绕程序合成展开，这是一种通过搜索离散程序来解释观测数据的方法，可能需要的示例比传统深度学习方法更少。通过将程序合成与深度学习技术相结合，Ndea希望创造出既能识别模式又能进行形式推理的系统。实验室的名称Ndea灵感来源于希腊语中的直觉理解（ennoia）和逻辑推理（dianoia），体现了其双重的人工智能研究方法。

此外，Ndea的成立也反映了AI领域的一个趋势，即知名研究人员离开大型科技公司，建立独立实验室。Chollet此举与其他人如OpenAI前首席科学家伊利亚·苏茨克维一同，都在探索AI发展的替代方法。克诺普则将从Zapier的日常运营中抽身，全身心投入Ndea，带来全球分布式团队管理和AI驱动自动化的经验。

尽管程序合成具有巨大潜力，但它也面临着计算上的重大挑战。Ndea认为，通过深度学习来指导程序搜索过程，可以克服这些挑战。实验室将当前程序合成的状态比作2012年的深度学习——虽然不够成熟，但显示出巨大潜力，且主要AI实验室已开始探索其应用。

除了AI开发，Ndea还计划将其技术应用于多个科学领域，将自己定位为“快速科学进步的工厂”。