通用人工智能比永動機問題更嚴重。通用近似定理有兩個嚴重問題，微積分、概率統計、深度學習有局限性。需進一步研究邏輯和參照係

來源: ScottGu 於 2024-09-01 16:20:02 [] [博客] [舊帖] [給我悄悄話] 閱讀數 : (864 bytes)
本帖於 2024-09-01 17:04:29 時間, 由普通用戶 ScottGu 編輯

找出通用近似定理（Universal Approximation theorem）的那兩個嚴重問題，也可以幫助理解雙通道殘差神經網絡的缺陷。

現在大學數學係教的實際上是形式主義數學。工程師用的是實用主義數學。都無法研究上述問題。

需要進一步研究邏輯主義、直覺主義、形式主義三大數學流派的本質區別和缺陷，並找出改進的方法，需要找出比哥德爾語句更重要、更廣適的問題。

普裏高津的耗散結構理論無法深入，是因為沒有認識到智力科學、生命科學、物理科學需要不同參照係以及不同參照係之間需要邏輯轉換。

形式主義數學和實用主義數學缺乏必要的邏輯結構和機製，無法研究那些不同參照係及不同參照係之間的邏輯轉換。

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