人工智能辅助优化下的探索性响应性和自适应刚度

arXiv:2606.10086v1 发布类型：新 摘要：本文提出了人工智能辅助优化下的探索性适应理论。核心论点是，人工智能系统的长期适应性效果关键取决于预测辅助与探索性响应本身如何相互作用。我们使用动态框架来形式化这种机制，其中认知、制度和技术系统在崎岖的认知景观上演化，其特征是多个局部强化配置。该模型中的一个中心状态变量是适应性响应，它衡量系统在不断变化的条件下穿越不熟悉的概念和制度轨迹的能力。在收敛预测机制下，人工智能系统取代了探索性参与，降低了适应性响应能力，并产生亚稳态陷阱、滞后、过早收敛和探索崩溃动态，其中系统变得局部高效但全局刚性。该框架还确定了对比的探索增强机制，其中人工智能系统增强了探索性搜索、概念遍历和自适应移动性。因此，有效替代参数依赖于响应能力：探索性较弱的系统更容易受到探索性替代的影响，而已经具有高适应性响应能力的系统可能会使用人工智能辅助来扩展崎岖地形的探索性移动性。因此，人工智能的长期适应性效应不仅取决于人工智能能力本身，还取决于制度结构、发展背景和人机交互架构。