北京
一位长期撰文讨论AI本质的作者，近日发布了一篇被其称为“所有文章最终指向”的长文，提出了一个直接而强硬的论点：真正意义上的智能，永远不会从神经网络中涌现——不是十年、一百年，甚至一万亿年都不会。
作者强调，这一判断并非出于悲观、刻意反主流，或是对神经网络原理的不理解，而是因为“神经网络是错误的那种东西”，而这种“本质上的错误”不是可以修复的缺陷，而是其定义性属性。
“真正智能”的严格定义
在展开论证前，作者首先明确了自己所指的“真正智能”的含义。在他看来，这个词在当前讨论中已被过度拉伸，几乎失去意义。他给出的定义包含多个严格条件：
- 能够从第一性原理出发形成新概念
- 能推理从未被展示过的因果机制
- 能解决与过往经验毫无相似之处的问题
- 能意识到自身知识的不足
- 能准确建模他人的心智与意图
- 能像人类一样理解语言，而非仅仅预测下一个词
系列文章的最终指向
这篇文章并非孤立观点。作者透露，自己此前的多篇博文都在从不同角度逼近同一个核心问题，而这篇是“最直接版本”的表述。他回顾了此前的论证脉络：在《语言是有限的，ASI是不可能的》中，他提出被困在符号中的机器无法理解现实，因为符号只是对世界的描述，而非世界本身；在《数学方程天然是多模态的》中，他认为描述物理现实的唯一诚实语言是数学，因为方程编码机制，而文字只编码表象。
此外，他在《训练是一个邪恶的概念》中批评了未经同意从人类创造性工作中提取价值来构建模型的做法，认为这不是中立的工程选择，而是道德失败；在《你能接触到的只有知识和工具，绝不是智能》中，他断言所有AI系统都只拥有知识和工具，而非配得上“智能”二字的任何东西；在《重新思考ARC-AGI》中，他则指出人们用来庆祝AI进展的基准测试，衡量的完全是错误的东西。
作者表示，所有这些文章都是为这篇最终论证所做的准备。该文最初于2026年4月23日发布在其主网站上，此次为SEO目的重新发布，并希望与开发者社区展开讨论。
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