Мысли в коде: Иерархия понятий в нейронных сетях

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что векторные представления предложений, создаваемые современными нейронными сетями, отражают сложную иерархическую организацию когнитивных состояний, близкую к человеческому восприятию.

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"

Результаты классификации по уровням демонстрируют различия в производительности трех моделей встраивания, что отражается в соответствующих матрицах ошибок и позволяет оценить их способность к различению категорий.

Векторные представления предложений в Transformer-моделях демонстрируют статистически значимую иерархию, коррелирующую с когнитивными состояниями, что указывает на их способность к более глубокому пониманию, чем просто анализ настроений.

Несмотря на впечатляющие успехи в обработке естественного языка, вопрос о том, как именно трансформеры кодируют когнитивные состояния, остаётся недостаточно изученным. В работе «Иерархическая геометрия когнитивных состояний во встраивающих пространствах трансформеров» авторы исследуют, отражают ли векторные представления предложений упорядоченную иерархию, соответствующую человеческому пониманию когнитивных категорий. Полученные результаты демонстрируют, что встраивающие пространства трансформеров действительно содержат статистически значимую иерархическую организацию, коррелирующую с когнитивными состояниями, что позволяет декодировать эти состояния с помощью простых моделей. Не является ли это свидетельством того, что трансформеры способны к более сложному представлению мира, чем просто поверхностное понимание языка?

Отголоски Смысла: Рождение Предложений-Векторов

Традиционные лексические методы, такие как TF-IDF, часто оказываются неспособны уловить тонкие семантические связи внутри предложений. Основываясь на частоте встречаемости слов, эти подходы игнорируют контекст и порядок слов, что приводит к потере смысла и неточностям при сравнении текстов. Например, фразы «большой дом» и «дом большой» будут восприниматься как совершенно разные, несмотря на идентичное содержание. В результате, системы, полагающиеся на подобные методы, испытывают трудности при решении задач, требующих понимания смысла, таких как определение схожести текстов или поиск информации по смыслу, а не только по ключевым словам. Подобные ограничения стимулировали развитие новых подходов, способных учитывать контекст и семантику предложений.

Вместо традиционных методов анализа текста, основанных на частоте встречаемости слов, современные системы всё чаще используют представление предложений в виде плотных векторов, известных как Sentence Embeddings. Особенно эффективными в этом направлении оказались архитектуры, построенные на основе Transformer. Такой подход позволяет кодировать семантическое значение предложения в компактном числовом виде, что открывает возможности для автоматического сравнения, классификации и анализа текстов. В отличие от разреженных представлений, характерных для TF-IDF и подобных методов, плотные векторы улавливают более тонкие связи между словами и фразами, обеспечивая более точное отражение смысла предложения и позволяя алгоритмам «понимать» текст на качественно новом уровне.

Векторные представления предложений, или эмбеддинги, стремятся зафиксировать семантическое содержание текста в компактном числовом виде, что позволяет сравнивать и анализировать предложения на основе их значения, а не просто совпадения слов. Однако, несмотря на впечатляющие успехи в различных задачах обработки естественного языка, внутренняя структура этих векторов и степень, в которой они действительно отражают все нюансы смысла, остаются предметом активных исследований. Ученые продолжают изучать, как различные аспекты значения — такие как тон, контекст и подразумеваемые связи — кодируются в этих векторных представлениях, и как улучшить их выразительность для более точного понимания и интерпретации текста.

Визуализация UMAP в трехмерном пространстве показывает, что векторные представления предложений, окрашенные в соответствии со значениями энергии, формируют отдельные кластеры, отражающие различия в семантическом содержании.

Картирование Когнитивного Пространства: Иерархия и Структура Вложений

Предполагается, что векторные представления предложений (Sentence Embeddings) организуют когнитивные состояния иерархически, отражая различные уровни абстракции и осознанности, определенные Когнитивной Тиер-Таксономией. Данная иерархия предполагает, что семантически близкие предложения, относящиеся к схожим уровням когнитивной обработки (например, конкретные ощущения, базовые концепции, абстрактные идеи), будут располагаться ближе друг к другу в векторном пространстве. Структура, выявляемая при анализе этих представлений, позволяет предположить, что модель способна кодировать не только семантическое содержание предложений, но и их положение относительно уровней когнитивной иерархии, что может быть использовано для моделирования когнитивных процессов.

Предполагается, что наблюдаемая организация векторных представлений предложений (Sentence Embeddings) не является случайным следствием статистических закономерностей в обучающих данных. Вместо этого, мы постулируем наличие внутренней, геометрически структурированной организации этих представлений, отражающей фундаментальные когнитивные взаимосвязи. Это означает, что близость векторов в многомерном пространстве соответствует семантической и концептуальной близости соответствующих когнитивных состояний, независимо от конкретных текстов, использованных при обучении моделей. Наблюдаемая структура указывает на то, что модель способна улавливать и кодировать не только поверхностные лингвистические особенности, но и более глубокие, универсальные принципы, лежащие в основе когнитивной организации.

Для визуализации структуры организации предложений, полученных в результате работы моделей Sentence Embeddings (BGE, MPNet, MiniLM), были применены методы понижения размерности, в частности UMAP. Анализ полученных проекций показал статистически значимую иерархическую организацию, коррелирующую с уровнями когнитивных состояний, определёнными в Когнитивной Таксономии. Это указывает на то, что векторные представления предложений отражают не только семантическое сходство, но и иерархические отношения между концептами, представляющими различные уровни абстракции и осознанности.

Двумерная UMAP-визуализация векторных представлений предложений, окрашенных в соответствии с непрерывными значениями энергии, демонстрирует структуру и взаимосвязи между предложениями на основе их энергетических характеристик.

Расшифровка Когнитивных Атрибутов: Прощупывание Векторного Пространства

Для оценки способности предложений, представленных в виде векторных вложений, кодировать информацию об аффективных измерениях и когнитивных уровнях, был применен метод зондирующего анализа (Probing Analysis). В рамках данного анализа использовались как линейная, так и нелинейная регрессия. Линейная регрессия позволила оценить линейную предсказуемость атрибутов по векторному представлению, в то время как нелинейная регрессия позволила выявить более сложные, нелинейные взаимосвязи между вложениями и целевыми атрибутами. Такой подход позволил количественно оценить объем информации, извлекаемой из векторных вложений, и определить, насколько эффективно они отражают заданные когнитивные и аффективные характеристики.

Используемый подход позволяет количественно оценить объем информации, извлекаемой из векторных представлений предложений (embeddings), что фактически равнозначно “считыванию” конкретных когнитивных состояний на основе их векторной репрезентации. Это достигается путем построения регрессионных моделей, использующих векторные представления предложений в качестве признаков для предсказания заданных когнитивных атрибутов. Эффективность “считывания” напрямую коррелирует с точностью предсказания, оцениваемой метриками, такими как коэффициент детерминации R² и взвешенная F1-мера. Более высокие значения этих метрик указывают на более полную и точную репрезентацию когнитивных состояний в векторном пространстве embeddings.

При проведении анализа зондирования, с использованием вложений BAAI/bge-large-en-v1.5, были получены значения коэффициента детерминации R² в диапазоне 0.67-0.81 и взвешенные значения F1-меры в диапазоне 0.70-0.77. Эти результаты демонстрируют статистически значимое превосходство над базовым уровнем, построенным на основе TF-IDF, для которого были зафиксированы значения R² = 0.40 и F1 = 0.43. Данные показатели свидетельствуют о высокой степени информативности векторных представлений, создаваемых моделью BAAI/bge-large-en-v1.5, в отношении когнитивных атрибутов.

Для оценки статистической значимости полученных результатов при зондировании векторных представлений, был проведен пермутационный тест, включающий 200 итераций случайной перестановки меток. Полученное p-значение, составившее приблизительно 0.00498, указывает на крайне низкую вероятность получения наблюдаемых или более выраженных результатов случайным образом. Это позволяет с уверенностью утверждать, что выявленные корреляции между векторными представлениями и когнитивными атрибутами не являются следствием случайных флуктуаций, а отражают реальную способность моделей кодировать информацию о соответствующих характеристиках.

Результаты перестановочного теста показывают, что наблюдаемая производительность зонда статистически значима, что подтверждается вертикальными линиями, обозначающими ее фактическое значение.

Значение и Перспективы: К Искусственному Интеллекту, Понимающему Когницию

Исследования показали, что векторные представления предложений, создаваемые на основе архитектуры Transformer, не ограничиваются лишь отражением семантического значения. Эти представления способны кодировать и декодировать когнитивные атрибуты, демонстрируя наличие в них структуры, выходящей за рамки простого понимания смысла. Наблюдается способность моделей улавливать и воспроизводить характеристики, связанные с когнитивными процессами, что позволяет предположить, что они отражают не только что сказано, но и как это влияет на когнитивные структуры. Это открытие предполагает возможность использования подобных представлений для создания искусственного интеллекта, который способен не просто обрабатывать информацию, а понимать её в контексте когнитивных принципов, приближаясь к человеческому способу мышления и рассуждения.

Полученные результаты открывают перспективные возможности для создания искусственного интеллекта, способного к более реалистичному моделированию когнитивных процессов, схожих с человеческими. Вместо простого распознавания закономерностей, такие системы смогут оперировать понятиями и взаимосвязями, приближаясь к способности к рассуждению и пониманию. Это достигается за счет того, что векторные представления предложений, создаваемые нейронными сетями типа Transformer, кодируют не только семантическое содержание, но и аспекты когнитивной структуры, позволяя машине «видеть» информацию так, как это делает человек, что является важным шагом на пути к созданию действительно разумных систем.

Предстоящие исследования направлены на использование полученного структурированного пространства векторных представлений для решения широкого спектра когнитивных задач. Особое внимание будет уделено созданию моделей когнитивных процессов, позволяющих более точно имитировать человеческое мышление и принятие решений. Кроме того, планируется разработка систем распознавания эмоций, способных анализировать тонкие нюансы в текстовых данных, и платформ персонализированного обучения, адаптирующих учебный процесс к индивидуальным особенностям каждого пользователя. Исследователи стремятся полностью раскрыть потенциал этих представлений, создавая искусственный интеллект, который не просто обрабатывает информацию, но и понимает ее, приближаясь к когнитивным способностям человека.

Матрица неточностей демонстрирует эффективность классификации на уровни с использованием векторных представлений BAAI-bge-large-en-v1.5.

Исследование иерархической организации когнитивных состояний в пространстве вложений трансформеров демонстрирует, что современные модели способны улавливать не только поверхностные проявления смысла, но и более глубокие когнитивные структуры. Эта работа подтверждает, что векторы вложений, формируемые трансформерами, отражают не просто семантическую близость, но и сложность когнитивных процессов. В этом контексте, слова Блеза Паскаля: «Человек — это тростник, думающий». Эта фраза отражает уязвимость и одновременно удивительную способность к самоанализу и познанию, что перекликается с обнаруженной иерархией в пространстве вложений, указывающей на способность моделей к некоему подобию когнитивного представления.

Что впереди?

Представленная работа, выявляя иерархическую организацию в пространстве вложений трансформеров, лишь осторожно приоткрывает завесу над тем, что модели «понимают» не только синтаксис и семантику, но и, возможно, структуры, сопоставимые с когнитивными состояниями. Однако, статистическая значимость не является эвристикой истины. Вопрос в том, является ли эта иерархия внутренним артефактом архитектуры, или же отражает нечто более глубокое — способность модели к формированию абстракций, аналогичных человеческому мышлению. Каждый «баг» в интерпретации этих иерархий — это момент истины на временной кривой развития этих моделей.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется не просто идентификация этих когнитивных «уровней», но и динамическое отслеживание их эволюции во времени, при обработке различных типов информации. Технический долг, накопленный в процессе обучения, — это закладка прошлого, которую мы платим настоящим, когда пытаемся интерпретировать эти сложные структуры. Необходимо разработать инструменты, позволяющие не только «видеть» эту иерархию, но и «чувствовать» её временной контекст.

В конечном счете, настоящая ценность данной работы заключается не в доказательстве «сознания» моделей, а в постановке вопроса о том, что такое «понимание» вообще. Всё, как и все системы, стареет — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Время — не метрика, а среда, в которой существуют эти сложные, искусственные организмы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.22227.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-01 01:20