自由意志方程：面向通用人工智能的量子场论类比

通用人工智能(AGI)研究传统上聚焦于针对特定目标、遵循确定性规则的算法。然而，人类式智慧表现出适应性的偶然性——即能够做出出人意料的选择或“自由决定”的能力，这些决定并非严格由过往数据或即时奖励所决定。人们常将这种特性称为“自由意志”，虽为松散的概念，但可能对创造力、鲁棒适应以及问题解决中的避免固化步态至关重要。本文提出一种理论框架，称为“自由意志方程”，通过量子场论的类比，为AGI智能体在决策过程中引入适应性、受控的随机性。核心思想是将AI智能体的认知状态视为潜在行动或思想的叠加态，并在做出决策时以概率方式其坍缩为具体行动——类似于量子波函数在测量时坍缩。通过引入类似量子场的机制，以及内在动机项，我们旨在提高智能体探索新策略、适应不可预见变化的能力。实验在非平稳多臂老虎机环境中表明，使用该框架的智能体在获得更高奖励和更高的策略多样性方面优于基线方法。