1樓：染光boy
先說結論：反證了泛人工智慧一定存在，而且暗示了設計路徑必須要有的性質。
看到這個回答，是因為我提了乙個問題，有關在無限搜尋空間下NFL定理是否仍然成立的問題。我理解的NFL定理意思就是，給出一種演算法，無法在任何固定資料集上都取得「優秀」的表現，在這些各種資料集上進行計算，得到的演算法擬合目標函式的效果相較於隨機搜尋演算法的效果的差，這些差的總和為零。
但注意這個設定是基於執行在固定資料集的演算法而展開的。這我給出乙個感性理解，所謂「固定資料集」就是「事先設定乙個問題」，而「演算法」就是「解決方案」，「隨機搜尋演算法」不妨理解為「啥都不做」。這個定理就可以表述為「找不出乙個解決方案，可以對任何預定的問題解決得比啥也不做要好」。
這麼說是沒錯的，因為這些問題足夠廣泛。對於乙個中中國人來說，「無為而治」等義務教育階段就會鑽進你耳朵裡的概念讓你對這個陳述並不難接受。
可問題來了，「事先設定」這一詞語具有乙個很大的欺騙性。我們只有在做題的時候題目才會做「預先設計好」，在乙個足夠一般的人類生活中，問題的具體背景差異經常極大，乙個人（泛智慧型體）往往接受大量複雜資訊並作出各種各樣生活背景下的決策和行為。這一串話是個隱喻，我的核心認知就是：
人類生活的資料集是無限搜尋空間，具有開放和複雜的資料形態。
我們的「訓練資料集」沒有事先設定好，相反它具有兩種無限性，它完全不具「固定性」：
1.資料集在長期來說是無限增長的（這種對未來的增長預期是一直存在的）；
2.資料集結構是非封閉的（意思就是資料集的觀測維度是變動的，資料集的資料可能會增加新的屬性，也可能會一些屬性因為模式漸弱而流失）。
第一種無限性比較簡單易懂，第二種我認為實際上是現有演算法訓練思路的本質問題，我們總需要乙個資料集來包含我們需要考慮的東西，比如身高體重年齡等指標，然後基於這些資料中的模式進行「搜尋」和「發現」。演算法設計人員在這個問題中就是演算法的一部分，就是乙個「場外的」有限搜尋空間：他「不自覺地」也參與了對搜尋範圍的規定，也就是限制到了有限的幾個指標上，通過定義和選擇資料集的最基本特徵：
資料維度。
以上兩個無限性的問題要解決，必須同樣使演算法方案具有兩種開放性。
1.資料量上的開放性，要不斷增長到很大很大，或者說預期上無窮增長；
2.（我認為最重要的突破方向）資料質上的開放性，資料集的觀測維度可變，從直覺上來說，應該不僅僅是可變，而是乾脆具有高度複雜性和異質性。
這如何理解和運作第二條是開發泛智慧型的關鍵。
資料維度小的，做出泛智慧型不可能，有生之年不會，無生之年也不可能。
資料維度巨大的，比如GPT-3，已經在某些方面可以表現和超越人類智慧型的效果。
但為什麼GPT-3還是沒有做到泛智慧型呢？我認為「大就是強」這個思路是極其正確的。但是我可以列舉一些我認為的改進觀點：
1.大只是大，仍然是有限空間，我們要做到預期上的無限搜尋空間，這需要質上的改進，比如異質資料維度自動生成也許有幫助；
2.語言模型只能通過人類語言來理解被人類二次加工的世界觀，以此作為基本世界觀，而人類則通過一組系統（人體感知的社會交往的等等）來獲取基本世界觀，這兩層世界觀我認為有乙個「層差」，是「不可通約」的。讓AI有身體、有朋友（社會互動）等也許有助於解決這個問題。
以上，我認為NFL定理恰恰指出了用傳統機器學習做法解決泛智慧型是不可能的，我們要變革全新的模型來解決傳統機器學習思路做不了的事情。
喲呵～寫得蠻爽(ˉ▽￣～)
突然想到一句話，很適合這個問題，既然人類將泛人工智慧理解為能力等同於自己的AI，那麼題設相當於「NFL定理是不是說明人類不存在？」
問題可見一斑。
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