智能是稀缺条件下的满意化

通用图灵机（universal Turing machine）不是智能——它缺三样东西：一个先验（Solomonoff：偏好短程序）、一个目标（没有 G；休谟的断头台，Hume's guillotine），以及资源经济学（UTM 拥有无限时间）。三者合一 = Legg–Hutter / AIXI。就本次对话内部而言，有一个更锐利的定义：智能 = 自我供给的收敛加速——一种测度集中装置（UTM = 平坦测度；智能把它去平坦化）。等价地，智能 = 八种 control-methods 的内化（搜索 = 内化的选择，System-2 = 内化的审计，想象 = 内化的隔离——波普尔（Popper）："让我们的假设代替我们去死"）。

西蒙（Simon）的关键一招：智能不是最优化，而是稀缺条件下的满意化——用一个可行性问题取代 argmax（"找到任意一个满足 u(x) ≥ T 的 x"；效用从目标函数降格为约束条件）。"vibe-linter 就是一台满意化机器：验证器只检查 u(x) ≥ T，第一个够格拿到密钥的产物就被接受——从没人问过它是不是最好的代码。" 这种降格正是 wirths-law-as-kkt-constraint 在文明尺度上的执行。

这也解开了 prosthetic-vs-constitutive-scaffolding：假体式脚手架（prosthetic scaffolding）是外部实现的认知，所以模型只是把自己的器官收回来；构成性脚手架（constitutive scaffolding）无法被内化，不是功能上不能，而是位置上不能（内部的关卡 = 自律，外部的关卡 = 制度；承诺 ≠ 证明）→ institutions-operate-on-the-joint-distribution。