核心结论
荷兰拉德堡德大学 Iris van Rooij 领衔的六位认知科学家，在《Computational Brain & Behavior》上发表论文，给出名为“Ingenia 定理”的形式化证明：通过学习实现人类水平 AI（AI-by-Learning），本质上是 NP-hard 问题。
证明思路
- 证明给假想的工程师设定了理想化条件：完美数据、可使用任意现在或未来的机器学习方法、极低的性能门槛
- 即便如此，学习任务仍可归约到 Hirahara 在 2022 年证明为 NP-hard 的 Perfect-vs-Chance 判定问题
- 结论：创造具有人类（水平）认知能力的系统“在本质上是计算不可行的”
观点交锋
- 作者直言：短期内造出的“事实性 AI 系统充其量是诱饵（decoys）”，“AGI 在可预见未来不可避免”的说法是“虚假且误导的”
- 这直接挑战了“大力出奇迹、规模化必然通向 AGI”的主流叙事，指出它建立在未经证明的假设而非定理之上
- 建设性的一面：作者并非否定计算主义，而是主张把 AI 当作认知科学的理论工具（形式模型、思想实验、复杂性约束），而非“在硅基上重造认知”的工程纲领
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