论文再驳 AGI 可实现的两类论证
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论文再驳 AGI 可实现的两类论证
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AI 综述
Jobst Landgrebe 与 Barry Smith 发表论文，重新论证人工通用智能（AGI）在数学上不可能实现，并逐条反驳两类支持 AGI 可实现的常见回应：一是基于神经网络通用逼近定理和 Church-Turing-Deutsch 原则的理论论证，二是基于标准化基准分数快速上升的实证论证。 论文认为，表现智能的人类及其过程属于复杂系统，其行为无法用现有模型刻画。作者还指出，该物理主义论证本身存在严重问题。
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最新进展10月9日 12:00
研究再度论证 AGI 不可能：开放环境下的认知模型无法实现报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv：cs.AI研究再度论证 AGI 不可能：开放环境下的认知模型无法实现
一项发表于 arXiv 的论文重新论证人工通用智能（AGI）在数学上不可能实现，认为表现智能的人类与过程属于复杂系统，其行为无法用现有模型刻画。作者逐条反驳两类常见回应：基于神经网络通用逼近定理和 Church-Turing-Deutsch 原则的理论论证，以及基于标准化基准分数快速上升的实证论证，并指出该物理主义论证存在严重问题。
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