Hay dos argumentos en contra de lo que usted dice: uno es teórico y otro es práctico.
El equivalente más cercano al teorema de incompletitud de Godel en la teoría del aprendizaje automático / aprendizaje computacional es el teorema “Sin almuerzo gratis” (http://www.no-free-lunch.org/). Básicamente, esto establece que, en general, uno no puede hacerlo mejor que al azar en el aprendizaje automático supervisado . Es muy fácil crear un conjunto de datos que no se puede aprender.
La única razón por la que el aprendizaje automático “funciona” es porque podemos igualar el “sesgo” (en este caso estamos usando el término técnico sesgo para referirnos a la forma en que los algoritmos de aprendizaje automático generalizan de ejemplos vistos a invisibles) de algoritmos de aprendizaje que coinciden con el sesgo que existe en el mundo real.
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El segundo es práctico: el aprendizaje automático funciona bien donde el dominio está restringido y la entrada está claramente definida, los formalismos más populares son vectores de características, series temporales e imágenes. La gran mayoría del trabajo en la aplicación del aprendizaje automático a problemas prácticos no es el aprendizaje automático, esa es la parte fácil. Es la extracción de características: tratar de descubrir cómo convertir el “mundo real” en las representaciones que los algoritmos de aprendizaje automático saben cómo usar.
Hasta que tengamos una buena solución al problema de extracción de características, que no tenemos, el aprendizaje automático no es en modo alguno una amenaza para la inteligencia humana.
Eso sí, algunas personas están trabajando en la extracción automática de funciones, por ejemplo, Andrew Ng. Aquí hay una presentación muy accesible y relevante para la pregunta sobre este mismo tema:
