Исследовательский подход и адаптивная жесткость в условиях оптимизации АИ

Компьютерная наука > Искусственный интеллект [представлен 8 июня 2026 (v1), последний пересмотренный вариант 16 сентября 2026 года (эта версия, v2)) Главный аргумент заключается в том, что долгосрочное адаптивное воздействие систем АИ зависит от того, насколько прогнозируемая помощь взаимосвязана с самой исследовательской реакцией. Мы официально оформим этот механизм с использованием динамических рамок, в которых когнитивные, институциональные и технологические системы эволюционируют по сравнению со старыми эпистемическими ландшафтами, характеризующимися множеством локальных конфигураций. Одним из центральных параметров модели является способность к адаптации, которая позволяет измерить возможности системы в плане перехода незнакомых концептуальных и организационных траекторий при меняющихся условиях. В соответствии с конвергентными режимами прогнозирования системы АИ заменяют собой исследовательскую деятельность, снижение адаптивной реакции и генерирование метастазабельных ловушек, гистерсиса, преждевременного сближения и динамики исследований-разрывов, при которой системы становятся эффективными на местном уровне, но жесткими в глобальном масштабе. В этих рамках также определяются противоположные режимы расширения разведочных работ, в которых системы АИ усиливают поисковую работу, концептуальный траверсный и адаптационную мобильность. Таким образом, эффективный замещающий параметр зависит от реакции: системы с слабыми рутинами исследования более уязвимы для…