Por que a cognição humana depende de dois modos de inferência aparentemente díspares---classificação discreta (busca binária) e otimização contínua (mínimos quadrados)? A Teoria da Eficiência Energética (EET) revela que essas não são ferramentas independentes, mas dois regimes limitantes de uma única arquitetura cognitiva com restrição de energia. A busca binária é a operação atômica da Causalidade Natural, responsável por transpor barreiras topológicas Eb^melt e reestruturar modelos (transições de fase estrutural). Os mínimos quadrados, ao minimizar o erro de predição quadrático, operam dentro de uma estrutura de modelo fixa, deslizandoparametros em direção a mínimos de energia locais (desvio de parâmetros). Este artigo unifica ambos dentro da paisagem energética da EET: a busca binária realiza exploração global no espaço de hipóteses discretas, enquanto os mínimos quadrados realizam descenso de gradiente local no espaço de parâmetros contínuos. A alocação entre eles é governada pela razão de energia = Ėₑ₄ₒ/ Ė₌₀₈₍, e sua consolidação na intuição de especialistas é quantificada pela Profundidade de Submersão d = 1/ (1+). Sob a submersão algorítmica, a busca binária se torna reconhecimento de padrões especializado, e os mínimos quadrados se tornam calibração intuitiva. Este artigo constitui a Parte III da série Submersão Algorítmica, estendendo o formalismo termodinâmico (Parte I) e a convergência arquitetural (Parte II) ao domínio específico da seleção de algoritmos cognitivos. A estrutura gera três previsões falsificáveis de Nível VI sobre carga cognitiva, intuição de especialistas e eficiência da arquitetura de IA. Palavras-chave: Buscas binárias; mínimos quadrados; Teoria da Eficiência Energética; submersão algorítmica; paisagem energética; algoritmos cognitivos; pseudo-verdade adequada.
Hongpu Yang (Qui,) estudou esta questão.