情感梯度元认知递归自我改进 (第一部分)：理论基础与单智能体架构
人工智能
2026-03-05 v2 机器学习
摘要
我们提出了情感梯度元认知递归自我改进 (EG-MRSI) 框架，这是一个将内省元认知、情感驱动的内在动机和递归自我修改集成到统一理论体系中的新型架构。该框架在形式受限风险下能够覆盖其自身的学习算法。基于噪声到意义递归自我改进 (N2M-RSI) 的基础，EG-MRSI 引入由置信度、错误、新颖性和累计成功驱动的可微分内在奖励函数。这一信号调节了元认知映射和受可证明安全机制约束的自我修改算子。我们正式定义初始代理配置、情感梯度动力学和 RSI 触发条件，并推导出指导代理开发轨迹的强化学习兼容优化目标。引入意义密度和意义转换效率作为语义学习的可量化指标，弥合了内部结构与预测信息性之间的差距。本第一部分论文确立了 EG-MRSI 的单智能体理论基础。未来章节将扩展该框架以包括安全证书和回滚协议（第二部分）、集体智能机制（第三部分）以及包括热力学和计算限制在内的可行性约束（第四部分）。整个 EG-MRSI 系列为开放式且安全的人工通用智能提供了严谨、可扩展的基础。
引用
@article{arxiv.2505.07757,
title = {Emotion-Gradient Metacognitive RSI (Part I): Theoretical Foundations and Single-Agent Architecture},
author = {Rintaro Ando},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.07757},
year = {2026}
}
备注
Withdrawn due to a critical error discovered in the stability and convergence proofs (specifically Lemma 2, Theorem 12, and Proposition 10) in Section 3. The identified flaw invalidates the core theoretical guarantees regarding capability growth and system stability