给AI泼盆冷水AGI或许永远无法实现当所有人都在期待新模型发布时，一篇题为《人工智能框架的基础》的论文给行业泼了一盆冷水。作者Bui Gia Khanh在论文中提出了一个尖锐的观点：不论模型做得多大，目前的AI架构可能永远无法产生真正的通用人工智能（AGI）。他认为现在的AI模型，本质上是一块复杂的海绵。目前的神经网络（Neural Networks）和大型语言模型（LLM），在训练时像海绵一样吸饱了数据，使用时再挤出相关信息。它们表现得很有逻辑，但这是一种静态的模仿。一旦训练结束，模型的大脑就被冻结了，无法像人类一样实时重构认知结构来适应完全未知的领域。所谓的Scaling Law，可能只是工程学错觉。行业内普遍迷信大力出奇迹，认为只要堆算力、堆数据，智能就会涌现。但这篇论文指出，这就像试图造一把梯子去月球。无论梯子造得多么精致、多么高，它在结构上就决定了永远伸不到月球。目前的模型只是优秀的插值机器，在已知范围内表现完美，但缺乏真正的推理能力。重点说说中文的房间困境。作者引用了经典的哲学实验：如果一个不懂中文的人关在房间里，仅仅依靠一本完美的规则书来回复外面的中文纸条，外界会以为他懂中文，但他实际上只是在查书。目前的AI就是那个查书的人，它处理的是符号，而不是意义。论文建议，未来的AI研究不应只关注把模型做大，而应该转向设计能区分生存设施（计算基底）和操作设施（思维过程）的新架构。这并不是要否定AI的价值，而是提醒大家，我们可能正处于一种统计学的魔术中。要实现真正的智能，可能需要换一条路走了。原文链接：arxiv.org/abs/2511.18517
