作者以"Glurg"游戏（实为 chess）假设情境论证：借助现有外部认知基础设施（计算机、互联网等），人类顶尖团队能在24小时内从规则解析开发出3000 Elo引擎，三周内可达3500 Elo且计算效率提升10倍。这表明人类智能已具备即时掌握复杂策略系统的能力，而非从零缓慢进化。该论述回应了关于现实世界更接近 chess 而非 Go 的争论，强调人类利用工具扩展认知边界的即时优势。
Chollet 用思想实验揭示：人类可从零规则快速构建专家系统，这正是当前 AI 与 AGI 的核心差距
我用人人都懂的国际象棋作比方，来解释我的意思……
想象一个不存在国际象棋的世界。在这个世界里，人类遇到了某个外星物种，对方说"我们来玩一局格鲁格（Glurg）吧，这是我们传统娱乐项目。这是规则，明天见"——而这些规则其实就是国际象棋的规则。
我的观点是：在这场互动之后，由全世界最聪明头脑组成的工作组，利用现有的外部化认知基础设施（计算机、互联网等），就能在 24 小时内分析这些规则并开发出一个 3000 Elo 级别的可用国际象棋引擎，刚好赶得上比赛。再多给他们 3 周时间，他们就能打造出一个 3500 Elo 级别的引擎，且计算效率提升 10 倍。
所以，人类智能已经处在这样一个水平：我们从"给你规则"到"我能以 3000 Elo 水平下棋"之间几乎不用任何时间。虽然还不是最优状态，但也相差不远了。
关于 @fchollet 的观点（我来概括一下）：现实生活这个领域更接近国际象棋而非围棋，人类的棋力已经接近最优，顶尖机器也只能让一个马；而不是像人们认为围棋那样，上帝要让五子。（当然，他是在开玩笑。）
原文
On @fchollet's view (I'd summarize) the domain of real life is closer to chess than to Go, with human play already near-optimal and top machines giving only knight odds; rather than God having a 5-stone handicap, as thought to be true of Go. (He is being silly, of course.)
来源：François Chollet · x.com