Forschung
<p>Intelligenz als trajektorielle Pareto-Optimierung: Neue Einsichten</p> <p>In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein radikaler Blickwinkel auf die Grenzen künstlicher Intelligenz vorgestellt. Der Autor argumentiert, dass die häufig beobachtete Stagnation bei langfristiger Anpassungsfähigkeit nicht primär an fehlenden Daten, Lernkapazität oder Modellgröße liegt, sondern an einer tiefgreifenden strukturellen Eigenschaft der Optimierung über die Zeit.</p> <p>Die zentrale Idee ist, Intellig
arXiv – cs.AI