近日，Verses 发布了其人工智能产品 Genius，该产品旨在处理传统 Pong 游戏中的复杂任务，并声称在不到 10% 的训练数据和所需计算资源的情况下，超越了人类玩家的能力，以及现有的 AI 系统。这一成就可能预示着人工智能领域的新突破。
Genius 的核心在于其独特的数据学习方法，它不同于传统的深度学习技术。与依赖大量数据的传统人工智能系统相比，Genius 仅需少量数据即可达到甚至超越最先进水平（SOTA）人工智能系统 IRIS 的 4% 的性能，并且在配备 M1 芯片的 MacBook 上运行。这种效率的提升得益于其独特的架构，能够模拟人类的认知过程，从而在复杂的、非结构化的环境中实现自主学习和适应。
Verses 认为，这种方法代表了人工智能领域的一大进步，能够显著减少训练数据需求，降低计算成本，并为更广泛的应用场景打开大门。通过结合神经符号人工智能的优势，Genius 旨在解决传统深度学习方法在处理复杂推理和泛化问题时所面临的挑战。Genius 提供的不仅是性能上的提升，更是对人工智能发展方向的一种全新探索。
在 IRIS 和其他人工智能系统的基础上，Genius 进一步优化了数据利用效率。在相同的训练条件下，使用 Genius 能够达到优于 IRIS 的效果。Genius 的创新之处在于它能够更好地模拟人类的认知过程，而不仅仅是依赖于大量数据的模式识别。总之，在 Pong 游戏中，Genius 通过更高效的方式，实现了超越现有技术的性能。
尽管如此，评估 Genius 的实际应用价值仍需谨慎，因为其卓越的性能主要体现在特定领域。尽管如此，它所展示出的在资源受限条件下解决复杂问题的能力，为开发更高效、更智能的通用人工智能（AGI）系统提供了新的思路，并有望推动人工智能技术在更广泛领域的应用，从而解决现实世界中的复杂问题。
总而言之，Genius 的出现不仅展示了人工智能领域在数据效率和计算资源利用方面的进步，也为未来的通用人工智能发展带来了新的可能性。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.05229
