arXiv cs.AI· Jobst Landgrebe, Barry Smith·· 9 天前AI 评分24
为何机器仍无法统治世界：AGI 在数学上不可能
Why machines will still not rule the world
AI 导读
针对《Why machines will never rule the world》一书提出的"AGI 在数学上不可能"论点，作者在本文中反驳了支持机器智能的两条论据：基于神经网络通用逼近定理与 Church-Turing-Deutsch 原理的理论论证，以及基于标准化基准分数快速上升的实证论证。
正文 · AI 翻译
摘要：在我们的书《为什么机器永远不会统治世界》[13, 14]中，我们论证了通用人工智能在数学上是不可能的。这是因为人类以及表现出智能的过程是复杂系统，其行为无法被我们无论是否借助计算机所能生成的模型所捕捉。当代机器智能的支持者以两条论证路线回应：一条是理论性的，基于神经网络的通用逼近定理和丘奇-图灵-多伊奇原理；另一条是经验性的，基于标准化基准测试上迅速上升的分数。在本通讯中，我们审视并否定了这两种回应。首先，我们揭示了基于丘奇-图灵-多伊奇原理的物理主义反驳论证中的严重问题。其次，我们回顾了近期证据，表明知名基准测试因训练数据污染、测试构建缺陷和策略性优化而受到损害。我们的核心论点依然成立：那些被要求在开放式、热力学复杂且非遍历环境中执行认知行为的模型，现在无法实现，将来也不会变得可实现。
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.11424 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.11424v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.11424 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Jobst Landgrebe [查看电子邮件]
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2026年10月8日星期四 07:51:21 UTC（21 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org