可理解性就是复杂性中可以被约化为简单性的那一部分

本文从符号学的角度探讨了数学与人工智能的根本差异，指出数学是一个完备的符号学系统，同时具备规约性、索引性和图像性，而当前的人工智能主要体现为规约性和索引性，缺乏图像性，即“黑箱问题”或“不可解释性”。文章进一步讨论了AI的“图像性缺失”在哲学上的先例，即大卫·休谟的“因果性难题”，并提出了通过算法简单性来解决这一矛盾的思路。最后，文章定义了“可理解性”为复杂性中可以被约化为简单性的那一部分，并指出数学是人类“可理解性”的典范，而AI的未来取决于其是否能自主追求“内在简单性”。