用算力外推预测 AGI 不可靠：脑模拟估算模型几乎必然有误
phl43 · x · 2026-09-06
phl43 系统性批驳了一类常见 AGI 预测论证：估算模拟人脑所需算力，假设算力按恒定或加速趋势增长，推算何时达到该阈值，并断言届时 AGI 也不远。
他承认算力持续增长几乎是这类论证中最稳妥的假设，但仍指出致命问题：
- 我们对人脑工作方式的理解非常贫乏，用于估算所需算力的模型几乎必然是错的，且可能错得离谱——模型很可能没有完整捕捉模拟所需的生物学机制
- 因此即便算力外推成立，预测时间点也建立在错误的前提上
这场讨论源于 @stanislavfort 和 DeepMind 研究员 @akarvonen 的争论：Karvonen 认为 Kurzweil 1999 年基于算力外推对比人脑 FLOPS 的预测论证出色，'事后看这几乎就是预测 AGI 所需的全部'；phl43 则认为这正是坏论证的典型样本，并表示要专门写一篇文章展开。stanislavfort 补充：我们甚至不知道大脑运行的学习算法是如何实现的，对大脑的了解其实极少。
所属事件:算力外推能否预测 AGI：一场关于脑模拟估算的争论(6 条相关)→
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