ARC-AGI

ARC-AGI（Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence）は、Googleの研究者フランソワ・ショレによって提案された、AIの真の知能を測定するためのベンチマークである。単なる知識の量ではなく、未知のパターンやルールを少数の例示（サンプル効率）からどれだけ速く学習し、適応できるかを評価する。グリッド上の図形を特定の規則に従って変換するパズル形式の問題で構成されており、従来のAIが苦手としていた「汎化能力」を測る指標として重視されている。