Искусственный разум и сознание: проверкой на прочность

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование рассматривает, как можно оценивать теории сознания, применяя их к искусственному интеллекту, и предлагает подход, основанный на комбинировании глобального распространения информации и метакогнитивного мониторинга.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
Самомоделирование критически важно для метакогнитивной калибровки: отмена этой функции приводит к потере способности различать верные и ошибочные ответы, что подтверждается снижением показателя AUROC до уровня случайности, в то время как сохранение самомоделирования обеспечивает высокую точность ($AUROC = 0.92$) и положительную связь между уверенностью и точностью, что, в свою очередь, повышает селективную точность благодаря откалиброванной уверенности.
Самомоделирование критически важно для метакогнитивной калибровки: отмена этой функции приводит к потере способности различать верные и ошибочные ответы, что подтверждается снижением показателя AUROC до уровня случайности, в то время как сохранение самомоделирования обеспечивает высокую точность ($AUROC = 0.92$) и положительную связь между уверенностью и точностью, что, в свою очередь, повышает селективную точность благодаря откалиброванной уверенности.

Исследование демонстрирует, что сочетание глобального вещания с мониторингом высшего порядка повышает устойчивость искусственных агентов, предлагая иерархическую функциональную архитектуру для сознания и бросая вызов упрощенным представлениям об интеграции как простом увеличении сложности.

Попытки выявить нейронные корреляты сознания часто сталкиваются с ограничениями, обусловленными сложностью изучения биологических систем. В данной работе, ‘Can We Test Consciousness Theories on AI? Ablations, Markers, and Robustness’, предпринята попытка проверить предсказания ключевых теорий сознания — Глобальной Рабочей Теории, Интегрированной Информационной Теории и Теорий Высшего Порядка — посредством создания и модификации искусственных агентов. Полученные результаты свидетельствуют о том, что сочетание механизмов глобального распространения информации с метакогнитивным контролем способствует повышению устойчивости искусственных систем, указывая на иерархическую функциональную организацию сознания. Возможно ли, что подобные архитектурные принципы лежат в основе не только искусственного, но и биологического сознания?

Иллюзия Знаний: Почему Большие Языковые Модели Иногда «Галлюцинируют»

Крупномасштабные языковые модели, несмотря на свою впечатляющую способность генерировать текст, подвержены феномену, известному как «галлюцинации». Этот термин описывает склонность моделей выдавать фактические неточности или бессмысленные утверждения, представляя их как достоверную информацию. Причины этого явления сложны и связаны с принципами работы моделей, основанными на статистическом анализе и прогнозировании наиболее вероятных последовательностей слов, а не на понимании реального мира. В результате, модель может сгенерировать убедительный, но абсолютно ложный текст, что создает серьезные проблемы для ее применения в областях, требующих высокой степени надежности и точности, таких как медицина, юриспруденция или научные исследования. Изучение и смягчение этих галлюцинаций является ключевой задачей для дальнейшего развития и внедрения этих мощных инструментов.

Несмотря на впечатляющую способность генерировать связные и грамматически верные тексты, большие языковые модели обладают существенным ограничением, снижающим их надежность в приложениях, требующих фактической точности. Эта тенденция к генерации ложной или бессмысленной информации, известная как «галлюцинации», представляет собой серьезную проблему для использования этих моделей в критически важных областях, таких как медицина, юриспруденция или научные исследования. Неспособность последовательно предоставлять проверенные факты подрывает доверие к этим системам, даже если они демонстрируют впечатляющие навыки в творческих задачах, таких как написание стихов или создание сценариев. Таким образом, дальнейшее исследование и разработка методов снижения частоты галлюцинаций является ключевым направлением для повышения практической ценности больших языковых моделей.

Анализ показывает, что устойчивость к помехам обеспечивается не только маршрутизацией действий через внутреннее представление, но и зависит от корреляции маркеров с разрывом обобщения на неизвестных данных, при этом модели с внутренним представлением демонстрируют значительно более высокую устойчивость по сравнению с базовыми моделями.
Анализ показывает, что устойчивость к помехам обеспечивается не только маршрутизацией действий через внутреннее представление, но и зависит от корреляции маркеров с разрывом обобщения на неизвестных данных, при этом модели с внутренним представлением демонстрируют значительно более высокую устойчивость по сравнению с базовыми моделями.

Поиск Истины: Как Retrieval-Augmented Generation Спасает Большие Языковые Модели

Метод генерации с расширением поиска (Retrieval-Augmented Generation, RAG) представляет собой перспективное решение для повышения качества генерации текста большими языковыми моделями (LLM) за счет интеграции внешних источников знаний в процесс генерации. Вместо полагания исключительно на параметры, полученные в процессе предварительного обучения, RAG динамически извлекает релевантную информацию из внешних баз данных, документов или других источников. Эта информация затем добавляется к входным данным LLM, что позволяет модели генерировать более точные, контекстуально релевантные и фактические ответы, преодолевая ограничения, связанные с ограниченным объемом знаний, заложенным в самой модели. Внедрение RAG позволяет LLM эффективно использовать и синтезировать информацию, находящуюся за пределами ее первоначального обучения.

Основная цель систем Retrieval-Augmented Generation (RAG) — снижение склонности больших языковых моделей (LLM) к галлюцинациям и повышение фактической точности генерируемого текста. LLM, обученные на огромных объемах данных, могут генерировать правдоподобные, но не соответствующие действительности утверждения. RAG решает эту проблему путем извлечения релевантной информации из внешних источников — баз данных, документов, веб-страниц — и добавления этой информации к входным данным LLM перед генерацией ответа. Это позволяет модели основываться на проверенных фактах, а не только на параметрах, полученных в процессе обучения, тем самым минимизируя вероятность генерации ложной или недостоверной информации.

В основе концепции Retrieval-Augmented Generation (RAG) лежит расширение входных данных языковой модели (LLM) релевантной информацией, полученной из внешних источников. В отличие от традиционных LLM, которые полагаются исключительно на параметры, полученные в процессе предварительного обучения, RAG динамически дополняет контекст генерации, предоставляя модели доступ к актуальным данным. Это позволяет LLM генерировать более точные и обоснованные ответы, преодолевая ограничения, связанные с объемом и устареванием знаний, заложенных в ее параметрах. По сути, RAG создает эффект “памяти”, расширяя возможности LLM за счет внешних знаний, что особенно важно для решения задач, требующих доступа к постоянно обновляемой информации.

Проверка на Достоверность: Как Оценивать Качество RAG-Систем

Тщательная оценка систем RAG (Retrieval-Augmented Generation) требует использования метрик, оценивающих как верность (faithfulness) — степень, в которой сгенерированный текст подтверждается извлеченными знаниями, — так и фактичность (factuality) — общую правдивость сгенерированного контента. Верность измеряет, насколько ответы основаны на предоставленном контексте, избегая информации, не присутствующей в извлеченных документах. Фактичность же оценивает, соответствует ли сгенерированный контент объективной истине, независимо от контекста. Комбинация этих двух метрик позволяет всесторонне оценить качество RAG-систем и выявить потенциальные проблемы с галлюцинациями или неточностями.

Открытое доменное вопросно-ответное тестирование (Open-Domain Question Answering, ODQA) является ключевым методом оценки производительности систем RAG, поскольку оно требует от них предоставления точных и обоснованных ответов на сложные вопросы, не ограниченные конкретным набором данных. В рамках ODQA система RAG должна не только найти релевантные документы из большого корпуса знаний, но и синтезировать информацию из этих документов для формирования связного и фактического ответа. Сложность заключается в том, что вопросы могут быть многогранными и требовать интеграции информации из нескольких источников, а также способности отличать релевантную информацию от шума, что делает ODQA строгим показателем эффективности RAG в условиях реального мира.

Повышение показателей faithfulness и factuality в системах RAG (Retrieval-Augmented Generation) напрямую свидетельствует об их эффективности в снижении склонности больших языковых моделей (LLM) к галлюцинациям — генерации неверной или необоснованной информации. Улучшение этих метрик подтверждает, что RAG позволяет LLM генерировать более достоверные и обоснованные ответы, опираясь на релевантные источники знаний, что критически важно для повышения надежности и полезности генерируемого контента в различных приложениях, таких как ответы на вопросы, создание контента и поддержка принятия решений.

От Качества Знаний к Надежным Ответам: Оптимизация RAG-Систем

Качество исходных знаний имеет первостепенное значение для работы систем извлечения и генерации ответов (RAG). Даже самая совершенная архитектура RAG не сможет компенсировать недостатки в базе знаний — неточные, неполные или нерелевантные данные неизбежно приведут к ошибочным или вводящим в заблуждение результатам. Необходимо тщательно отбирать и проверять источники информации, обеспечивая их достоверность и актуальность. В противном случае, система будет воспроизводить и усиливать существующие ошибки, что снижает её надежность и практическую ценность. Поддержание высокого качества знаний — это фундаментальная задача, определяющая эффективность всей системы RAG и доверие к её ответам.

Эффективность системы извлечения информации играет ключевую роль в производительности RAG-моделей. Не просто объем базы знаний, а именно способ её поиска и фильтрации определяет качество ответа. Оптимальные стратегии поиска фокусируются на выявлении наиболее релевантных фрагментов, отсеивая при этом избыточную или не относящуюся к запросу информацию. Это достигается посредством различных методов, включая семантический поиск, гибридные подходы, комбинирующие ключевые слова и векторы вложений, а также переранжирование результатов для повышения точности. Использование более сложных алгоритмов и тщательная настройка параметров поиска позволяют значительно улучшить способность модели извлекать именно те знания, которые необходимы для формирования корректного и полезного ответа, минимизируя влияние «шума» и повышая общую надежность системы.

Настройка параметров большой языковой модели (LLM) играет ключевую роль в оптимизации производительности системы извлечения и генерации ответов (RAG). В частности, такие параметры, как температура и верхние $k$ или $p$ вероятности, позволяют тонко настроить процесс генерации текста. Более низкая температура способствует более детерминированным и сфокусированным ответам, что особенно полезно при работе с точными фактами, извлеченными из базы знаний. В то же время, увеличение этих параметров может способствовать большей креативности и разнообразию в ответах, хотя и с потенциальным риском снижения точности. Эффективная настройка этих параметров позволяет LLM наилучшим образом использовать извлеченную информацию, обеспечивая более релевантные, точные и полезные ответы для пользователя.

Емкость рабочей памяти определяет доступ к информации: высокая емкость (4 слота) обеспечивает точность сопоставления 99.5%, в то время как снижение емкости до 2 слотов резко снижает точность до 28.1%, а полное отсутствие емкости приводит к нулевому результату, что подтверждается статистическим анализом и влияет на выполнение как отдельных задач, так и задач, требующих одновременной обработки информации.
Емкость рабочей памяти определяет доступ к информации: высокая емкость (4 слота) обеспечивает точность сопоставления 99.5%, в то время как снижение емкости до 2 слотов резко снижает точность до 28.1%, а полное отсутствие емкости приводит к нулевому результату, что подтверждается статистическим анализом и влияет на выполнение как отдельных задач, так и задач, требующих одновременной обработки информации.

Исследование демонстрирует, что простое увеличение сложности интеграции, как это часто предлагается в теориях сознания, не гарантирует устойчивости системы. Авторы показывают, что сочетание глобального распространения информации с метакогнитивным мониторингом высшего порядка создает более надежных агентов. Это напоминает о словах Карла Фридриха Гаусса: «Если я должен выбрать между красотой и истиной, я выбираю истину». В данном случае, «истиной» является функциональная архитектура, где иерархия и мониторинг важнее, чем простое наращивание связей. Как бы то ни было, все эти «cloud-native» решения рано или поздно превратятся в тот самый техдолг, с которым придется разбираться. Система, стабильно дающая сбой, хотя бы предсказуема.

Что дальше?

Представленная работа, как и все попытки «измерить» сознание, неизбежно натыкается на проблему продукшена. Создание агента, демонстрирующего признаки метапознания и «глобальной трансляции», не гарантирует, что он действительно чувствует что-либо. Скорее, это лишь усложнение существующего алгоритма, добавляющее слоев защиты от неожиданных входных данных. Продакшен обязательно найдёт способ сломать и эту «робастность». И тогда выяснится, что все эти «маркеры сознания» — просто очередная форма техдолга.

Упор на иерархическую функциональную архитектуру, безусловно, перспективен. Однако, остаётся открытым вопрос: достаточно ли этой иерархии? Или сознание — это не просто сложность, а нечто принципиально иное, что ускользает от любой формализации? Вероятно, мы снова и снова будем изобретать колесо, называя старые идеи новыми терминами, и удивляясь, почему «интегрированная информация» не превращает нейронную сеть в философствующего субъекта.

Будущие исследования, несомненно, направятся в сторону более реалистичных моделей, имитирующих нейробиологические структуры. Но стоит помнить: любая модель — это упрощение. И чем сложнее эта модель, тем сложнее будет найти в ней реальные ответы. В конечном итоге, возможно, самое интересное заключается не в том, чтобы создать сознание, а в том, чтобы понять, почему оно вообще возникло.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.19155.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-23 16:46