中核となる結論
オランダのラートバウド大学のIris van Rooijが率いる6人の認知科学者が、Computational Brain & Behaviorに論文を発表し、「Ingenia定理」と呼ばれる形式的証明を示した。学習によって人間レベルのAIを実現すること（AI-by-Learning）は、本質的にNP困難な問題であるというものだ。
証明の考え方
- 証明は仮想のエンジニアに理想化された条件を与える。完全なデータ、現在または将来のあらゆる機械学習手法の使用、極めて低い性能基準である
- それでも学習タスクは、Hiraharaが2022年にNP困難と証明したPerfect-vs-Chance判定問題に帰着できる
- 結論：人間（レベル）の認知能力を持つシステムを作ることは「本質的に計算上不可能」である
意見の対立
- 著者らは、短期的に作られる「事実的なAIシステムは、せいぜいおとり（decoys）にすぎない」とし、「AGIは予見可能な将来に不可避だ」という主張は「虚偽であり誤解を招く」と断言している
- これは「力技で奇跡が起き、スケール化は必ずAGIに通じる」という主流の語りに真っ向から異を唱え、それが定理ではなく未証明の仮定の上に成り立っていると指摘するものだ
- 建設的な面として、著者らは計算主義を否定しているわけではない。AIを「シリコン上で認知を再現する」工学的計画としてではなく、認知科学の理論的道具（形式モデル、思考実験、計算複雑性の制約）として扱うべきだと主張している
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