主要观点总结
本文详细探讨了人工智能（AI）的当前局限性和未来发展方向，特别关注了智能的定义和衡量标准，以及如何通过结合两种抽象形式来推动AI的进步。文章还讨论了测试时适应性（TTA）的重要性，以及如何通过离散程序搜索来增强AI的创新能力。
关键观点总结
关键观点1: 当前AI的局限性
虽然AI在某些领域取得了显著进展，但在解决全新问题时仍面临智能不足的困境，尤其是在流体智力方面的挑战。
关键观点2: 智能的定义与衡量
智能被定义为一个过程，能够通过经验来高效应对未来的变化和挑战。ARC任务被提出作为衡量AI智能的一种标准，以评估其在面对新情境时的理解和应变能力。
关键观点3: 两种抽象形式的重要性
智能来源于两种抽象形式的结合：以价值为中心的抽象和以程序为中心的抽象。这两种抽象分别涉及感知、模式识别和推理、规划等认知活动，共同构成了智能的基础。
关键观点4: AI的未来发展方向
未来的AI将不再仅仅依赖固定的模式，而是像一个程序员一样，通过编写软件来应对全新的任务。这涉及到利用深度学习和离散程序搜索技术，结合全球共享的库来快速组装解决方案。
关键观点5: 测试时适应性和离散程序搜索的重要性
测试时适应性（TTA）是AI发展的关键技术，使AI系统能够在推理时根据新情况调整自身行为。离散程序搜索则为AI提供了创造和发明的能力，是实现TTA的重要手段。
关键观点6: 全球共享库和自主完善的重要性
全球共享库允许AI系统复用已有的构建块来快速解决新问题。自主完善则是AI系统不断扩展其抽象库和提升对程序空间结构理解的过程，使其逐渐接近解决更复杂问题的能力。
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