Resumen:Este artículo proporciona un marco unificador y definitivo para el problema de puesta a tierra de símbolos (SGP) reformulándolo dentro de la teoría algorítmica de la información (AIT). Demostramos que la fundamentación del significado es un proceso fundamentalmente limitado por los límites de la teoría de la información, unificando así las perspectivas gödeliana (autorreferencia) y No Free Lunch (estadística). Modelamos un sistema simbólico como una máquina de Turing universal y definimos el grounding como un acto de compresión de información. El argumento se desarrolla en cuatro etapas. En primer lugar, demostramos que un sistema puramente simbólico no puede fundamentar casi todos los “mundos” posibles (cadenas de datos), ya que son algorítmicamente aleatorios y, por tanto, incompresibles. En segundo lugar, mostramos que cualquier sistema estáticamente fundamentado, especializado en comprimir un mundo específico, es inherentemente incompleto porque siempre se puede construir un mundo adversario e incompresible en relación con el sistema. En tercer lugar, se ha demostrado que el “acto de conexión a tierra” de adaptación a un nuevo mundo no es inferible, ya que requiere la entrada de nueva información (un programa más corto) que no se puede deducir del código existente del sistema. Finalmente, utilizamos el teorema de incompletitud de Chaitin para demostrar que cualquier proceso de aprendizaje algorítmico es en sí mismo un sistema finito que no puede comprender ni modelar mundos cuya complejidad probablemente exceda la suya. Esto establece que el significado es el proceso abierto de un sistema que intenta perpetuamente superar sus propias limitaciones teóricas de la información.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 7 de octubre de 2025.
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