在复杂环境中的战略决策需要在局部稳定性和全局协同之间取得平衡。本文以围棋作为受限的经验测试平台，研究生物体和人工智能在该权衡中的行为。我们通过空间依赖矩阵的谱半径定义了一种网络衍生的战略张力度量：
$$ \text{张力}=\rho(\mathbf{A}) $$ 其中 $\rho$ 为矩阵 $\mathbf{A}$ 的谱半径，$\mathbf{A}$ 捕捉了棋盘上各子点之间的空间依赖关系。
在人类棋手技能进阶过程中，张力呈现出从新手到高手的系统性衰减：新手的局部战斗频繁且缺乏协同，而高手则倾向于稳固领土、降低不必要的冲突。然而，对 1980–2026 年职业比赛的纵向分析揭示了一个历史悖论：自 2016 年 AlphaGo 超人突破后，顶级人类对局的张力出现显著上升。
我们基于落子距离和提子数量构建了二维投影，将现代职业选手与神经网络引擎的张力分布进行比较。结果显示，现代职业选手的张力特征更接近 AI，引擎的张力既不同于新手的局部搏斗，也不同于随机噪声的无序行为。
因此，战略张力可以视为一种宏观的秩序参数，它反映了决策范式而非单纯的计算能力。超越围棋本身，这一发现为人机交互提供了建设性范式：人工系统可以作为认知支架，扩展生物启发的启发式方法，提升人类在专业训练和高层次决策中的复杂性处理能力。
点评