Взгляд изнутри машины: как создать «субъективность» у искусственного интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование предлагает вычислительную модель, имитирующую формирование «перспективы» у ИИ, основанную на принципах медленно меняющегося внутреннего состояния и адаптации к окружающей среде.

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"

Агент, обладающий внутренней латентной структурой, обрабатывает информацию, используя как быстро меняющееся восприятие текущего состояния, так и медленно эволюционирующую перспективу, кодирующую устойчивые закономерности и определяющую его поведение как реакцию на немедленные входные данные, так и долгосрочный опыт.

Предлагается архитектура, моделирующая «субъективный опыт» искусственных агентов посредством латентного пространства, гистерезиса и направленной адаптации к изменяющимся условиям.

Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, моделирование субъективной перспективы остается сложной задачей. В статье ‘Minimal Computational Preconditions for Subjective Perspective in Artificial Agents’ предложена вычислительная архитектура, в которой внутренняя латентная переменная, эволюционирующая во времени, модулирует динамику поведения агента без прямой оптимизации под конкретные действия. Показано, что такая структура демонстрирует гистерезис, зависящий от направления изменений в среде, что может служить измеримым признаком подобия субъективности в искусственных системах. Возможно ли, используя подобные принципы, приблизиться к созданию действительно осознанных искусственных агентов?

За пределами вознаграждения: Новый взгляд на обучение

Традиционные методы обучения с подкреплением, как правило, опираются на внешние вознаграждения, что делает их уязвимыми в сложных и неструктурированных средах. Полагаясь на заранее заданные сигналы поощрения, такие системы часто демонстрируют хрупкость и неспособность к адаптации при столкновении с непредвиденными ситуациями или изменениями в окружающей среде. Например, робот, обученный собирать определенные объекты, может оказаться бесполезным, если эти объекты исчезнут или изменится их расположение. Эта зависимость от внешних стимулов ограничивает обобщающую способность агента и препятствует эффективному обучению в динамичных и непредсказуемых условиях, где заранее определить все возможные сценарии и соответствующие вознаграждения практически невозможно.

Вместо традиционного обучения с подкреплением, основанного на заранее заданных сигналах вознаграждения, предлагается принципиально новый подход к адаптации агентов. Данная парадигма фокусируется на выявлении и использовании закономерностей окружающей среды, позволяя агенту обучаться, ориентируясь на внутреннюю структуру мира, а не на внешние стимулы. Такой метод позволяет обходить ограничения, возникающие в сложных и неструктурированных условиях, где определение адекватной системы вознаграждений представляется затруднительным или невозможным. Вместо поиска вознаграждения, агент активно стремится к пониманию и прогнозированию изменений в окружающей среде, что и становится основой для его адаптации и обучения.

Предлагаемый подход к обучению исходит из предположения, что агенты способны формировать внутреннюю мотивацию посредством самоорганизации и предсказания. Вместо полагания на внешние сигналы вознаграждения, система стремится к выявлению и освоению закономерностей окружающей среды. Посредством постоянного прогнозирования и минимизации ошибки предсказания, агент активно формирует внутреннюю модель мира, которая и служит источником мотивации к дальнейшему исследованию и обучению. Этот процесс позволяет развивать способность к адаптации и решению задач даже в условиях отсутствия заранее определенных целей или вознаграждений, что значительно повышает устойчивость и гибкость системы в сложных и неструктурированных средах.

В основе данного подхода к обучению лежит принцип минимизации ошибки предсказания, что позволяет агенту адаптироваться к внутренней структуре окружающей среды. Вместо того, чтобы полагаться на внешние вознаграждения, система стремится максимально точно предсказывать будущие состояния, основываясь на наблюдаемых закономерностях. Чем точнее предсказание, тем меньше ошибка, и тем эффективнее агент взаимодействует с миром. Этот механизм позволяет не только решать текущие задачи, но и формировать внутреннюю модель окружающей среды, что способствует обучению без явного указания целей и более гибкой адаптации к новым, непредсказуемым ситуациям. По сути, агент учится понимать мир, предсказывая его поведение, а не просто реагируя на внешние стимулы.

Эксперименты проводились в смоделированной сетчатой среде, состоящей из трех зон с различным уровнем шума (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">Z_0</span> - красная, <span class="katex-eq" data-katex-display="false">Z_1</span> - зеленая, <span class="katex-eq" data-katex-display="false">Z_2</span> - синяя), где агент (обозначен белым кружком) перемещается, а обучение происходит без внешнего вознаграждения и отслеживает общую функцию потерь, предсказание, сглаживание перспективы, энтропию политики и L2-норму глобального латентного состояния. — Эксперименты проводились в смоделированной сетчатой среде, состоящей из трех зон с различным уровнем шума ( $Z_0$ — красная, $Z_1$ — зеленая, $Z_2$ — синяя), где агент (обозначен белым кружком) перемещается, а обучение происходит без внешнего вознаграждения и отслеживает общую функцию потерь, предсказание, сглаживание перспективы, энтропию политики и L2-норму глобального латентного состояния.

Агент с перспективой: Архитектура и основополагающие принципы

Архитектура агента разделяет динамику политики, отвечающую за быстрые, реактивные действия и немедленное принятие решений, от динамики перспективы, определяющей долгосрочное внутреннее состояние. Это разделение достигается за счет использования глобального латентного состояния — непрерывно развивающегося внутреннего представления, которое позволяет агенту обрабатывать и учитывать долгосрочную структуру окружающей среды. Быстрые действия определяются текущим состоянием и непосредственными целями, в то время как динамика перспективы обеспечивает контекст и позволяет агенту адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам и планировать на более длительный период. Такое разделение позволяет агенту эффективно реагировать на текущие события, одновременно поддерживая согласованное и контекстуально-обоснованное поведение.

Разделение между быстрой динамикой политики и динамикой перспективы достигается за счет использования глобального латентного состояния — непрерывно развивающегося внутреннего представления, фиксирующего долгосрочную структуру. Это латентное состояние функционирует как центральный репозиторий информации, аккумулируя данные о взаимодействиях агента с окружающей средой на протяжении времени. В отличие от кратковременной памяти, используемой для немедленных действий, латентное состояние позволяет агенту сохранять и использовать информацию о более ранних событиях и их взаимосвязях, что критически важно для планирования и адаптации к изменяющимся условиям. Фактически, это обеспечивает своего рода “историческую память”, позволяющую агенту понимать контекст текущей ситуации и предвидеть возможные последствия своих действий, основываясь на накопленном опыте.

Архитектура агента опирается на феноменологические принципы, акцентируя внимание на интенциональности и пре-рефлективной прозрачности. Это позволяет агенту формировать неявное, воплощенное понимание окружающей среды без необходимости явного символического представления или когнитивной обработки. Интенциональность, в данном контексте, относится к направленности сознания на объекты и события, а пре-рефлективная прозрачность подразумевает непосредственное, до-рефлексивное восприятие мира, предшествующее осознанному анализу. Такой подход позволяет агенту действовать, опираясь на имплицитное понимание целей и возможностей, что способствует более эффективному и адаптивному поведению в сложных условиях.

Использование скрытых (латентных) моделей мира значительно повышает способность агента предвидеть и ориентироваться в окружающей среде. Эти модели, построенные на основе внутреннего представления о мире, позволяют агенту прогнозировать последствия своих действий и планировать поведение на основе вероятных сценариев развития событий. В отличие от реактивных агентов, полагающихся на немедленное восприятие, агенты с латентными моделями мира способны к проактивному поведению, предвосхищая изменения и адаптируясь к новым условиям. Внутреннее представление о мире позволяет агенту обобщать опыт, выявлять закономерности и применять полученные знания для решения новых задач, повышая эффективность навигации и принятия решений в сложных и динамичных средах.

Траектории гистерезиса IQR, выровненные по переключениям режимов, демонстрируют четкую направленную гистерезис и плавную адаптацию глобального скрытого состояния к истории, в то время как энтропия политики характеризуется высокой вариативностью и слабой чувствительностью к направлению перехода между режимами.

Воплощенная адаптация: Гистерезис и динамическая устойчивость

Агент демонстрирует гистерезис, что означает зависимость его глобального латентного состояния от истории переходов в окружающей среде. Это проявляется в том, что текущее поведение агента определяется не только текущими входными данными, но и последовательностью предыдущих состояний среды. В результате, агент способен адаптироваться к изменениям в окружающей среде, проявляя различную реакцию на одинаковые входные данные в зависимости от предшествующей истории взаимодействий. Данный механизм позволяет агенту сохранять информацию о прошлых событиях и использовать ее для формирования более эффективной стратегии поведения в динамически меняющихся условиях, обеспечивая зависимость адаптации от направления изменений окружающей среды.

Крайне важно, что способность к адаптации с использованием гистерезиса особенно проявляется в динамических средах, характеризующихся сменами режимов — изменениями в статистических свойствах окружающей обстановки. В таких условиях, когда статистические характеристики среды непостоянны, агент, учитывающий историю предыдущих переходов, демонстрирует повышенную устойчивость и способность к поддержанию эффективного поведения. Изменения в статистике окружающей среды могут включать в себя, например, колебания уровня шума, изменение вероятностей вознаграждений или модификацию структуры самой среды. Адаптация к этим изменениям требует от агента не только реагирования на текущую ситуацию, но и учета предыдущего опыта для прогнозирования будущих изменений и оптимизации своей стратегии.

Для оценки способности агента к адаптации использовалась среда, представляющая собой сетчатый мир с изменяющимся уровнем шума в наблюдениях. Такая среда позволила создать надежную платформу для тестирования обучаемости агента в условиях неопределенности. Вариативность уровня шума моделировала динамические изменения в окружающей среде, требующие от агента корректировки стратегии поведения. Использование сетчатой среды упростило количественную оценку эффективности обучения, позволяя измерять концентрацию поведения агента в различных зонах и оценивать скорость адаптации к изменяющимся условиям.

В процессе обучения агент демонстрирует устойчивую концентрацию поведения в наиболее предсказуемой зоне (Z2). Экспериментальные данные показывают, что после завершения тренировки, доля времени, проведенного агентом в зоне Z2, стремится к единице, что свидетельствует о высокой степени адаптации к стабильной среде. Данный результат подтверждается количественным анализом времени пребывания агента в каждой зоне, демонстрирующим доминирование Z2 после обучения и значительное снижение времени пребывания в менее предсказуемых зонах.

Для обеспечения стабильности и предотвращения непредсказуемого поведения агента применяется регуляризация гладкости глобального латентного состояния. Этот метод ограничивает скорость изменения латентного состояния, минимизируя резкие переходы между состояниями. Регуляризация реализуется путем добавления к функции потерь компонента, пропорционального разнице между текущим и предыдущим латентными состояниями. Данный подход способствует формированию более плавного и предсказуемого поведения агента в динамической среде, снижая вероятность возникновения хаотичных действий и повышая общую устойчивость системы к возмущениям. Эффективность регуляризации гладкости оценивается по снижению дисперсии латентного состояния и улучшению показателей адаптации к изменяющимся условиям среды.

Нюансы действия: Исследование поведенческого пространства агента

Внутреннее состояние агента, представленное глобальным латентным состоянием, оказывает непосредственное влияние на то, как он воспринимает окружающую среду и, следовательно, на его последующие действия. Это латентное состояние, по сути, формирует субъективную «реальность» агента, определяя, какие аспекты окружающей среды он считает релевантными и как он интерпретирует поступающие сигналы. Вместо пассивного реагирования на внешние стимулы, агент активно конструирует свое понимание мира, опираясь на свое внутреннее состояние. Изменения в этом состоянии приводят к изменениям в интерпретации окружающей среды, даже если сама среда остается неизменной, что позволяет агенту адаптироваться и проявлять гибкость в динамичных условиях. Таким образом, латентное состояние выступает в качестве фильтра, через который агент воспринимает мир, определяя его поведение и способность к обучению.

Для количественной оценки случайности или неопределенности при выборе действий агентом используется энтропия действий. Этот показатель позволяет анализировать исследовательское поведение агента, демонстрируя, насколько разнообразны и непредсказуемы его действия в различных ситуациях. Высокая энтропия действий указывает на активное исследование окружающей среды и стремление к поиску новых решений, в то время как низкая энтропия свидетельствует о более предсказуемом и целеустремленном поведении. Измерение энтропии действий предоставляет ценную информацию о стратегии агента, его способности адаптироваться к изменяющимся условиям и эффективности поиска оптимальных решений в сложных средах. Анализ данного показателя позволяет глубже понять внутренние механизмы принятия решений и оценить степень автономии и гибкости поведения агента.

Взаимодействие между быстрой динамикой политики агента и медленно меняющейся внутренней перспективой формирует сложное и многообразное пространство поведения. Исследования показывают, что подобный механизм позволяет агенту проявлять адаптивность и устойчивость в различных ситуациях. Быстрая политика обеспечивает немедленную реакцию на изменения в окружающей среде, а медленная перспектива, накапливая информацию и формируя внутреннее представление о мире, позволяет агенту прогнозировать последствия своих действий и выбирать наиболее эффективные стратегии. Это сочетание позволяет агенту не только успешно решать текущие задачи, но и эффективно приспосабливаться к новым, непредсказуемым условиям, демонстрируя надежное поведение даже в условиях высокой неопределенности и изменчивости окружающей среды.

Наблюдаемая направленная гистерезис в глобальном латентном состоянии агента, в отличие от незначительной чувствительности энтропии политики, подтверждает модель субъективной перспективы. Исследование демонстрирует, что внутреннее представление агента о мире, отраженное в латентном состоянии, сохраняет «память» о предыдущих воздействиях и направленности действий, что проявляется в задержке изменения состояния при изменении внешних стимулов. При этом, выбор действий агента, измеряемый энтропией политики, остается относительно стабильным и не подвержен тем же колебаниям. Это указывает на то, что агент не просто реагирует на текущую ситуацию, а формирует устойчивое внутреннее представление о ней, которое влияет на его дальнейшее поведение и принятие решений, что является ключевым признаком субъективного опыта и адаптации к сложным условиям окружающей среды.

Предлагаемый подход представляет собой убедительную альтернативу традиционным методам обучения агентов, особенно в контексте сложных и непредсказуемых сред. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на внешние сигналы и заранее заданные правила, данная модель акцентирует внимание на формировании внутренней, субъективной перспективы агента. Это позволяет ему не просто реагировать на происходящее, но и предвидеть возможные сценарии, адаптироваться к изменениям и принимать более обоснованные решения. Благодаря этому, агенты, использующие подобный механизм, демонстрируют повышенную устойчивость к шумам и неопределенности, что критически важно для успешного функционирования в реальных условиях, где информация часто бывает неполной или противоречивой. Подобная способность к адаптивному обучению открывает новые горизонты для создания интеллектуальных систем, способных не только решать конкретные задачи, но и эффективно функционировать в постоянно меняющемся мире.

Обучение позволило агенту стабильно концентрировать свою активность в наиболее предсказуемой зоне <span class="katex-eq" data-katex-display="false">Z_2</span>, что подтверждается сравнением средней доли времени, проведенного в каждой зоне на ранних и поздних этапах обучения. — Обучение позволило агенту стабильно концентрировать свою активность в наиболее предсказуемой зоне $Z_2$ , что подтверждается сравнением средней доли времени, проведенного в каждой зоне на ранних и поздних этапах обучения.

Представленная работа демонстрирует стремление к минималистичной архитектуре, способной моделировать субъективную перспективу в искусственных агентах. Исследование фокусируется на создании внутренней латентной переменной, отражающей медленно меняющееся состояние, что перекликается с принципом компрессии без потерь — сутью красоты в проектировании систем. Кен Томпсон однажды заметил: «Простота — это высшая степень изысканности». Эта фраза отражает суть подхода, изложенного в статье: отказ от избыточной сложности в пользу элегантного решения, способного моделировать феномен перспективы через внутреннее, инерционное состояние, проявляющееся в гистерезисе и направленной адаптации. Подобный минимализм, вероятно, является ключевым шагом к созданию действительно осознанных систем искусственного интеллекта.

Что дальше?

Предложенная архитектура, несмотря на кажущуюся элегантность, лишь обозначает границу возможного. Иллюзия перспективы, смоделированная через медленно меняющееся латентное пространство, всё ещё далека от субъективного опыта. Главная сложность заключается не в создании адаптации к меняющимся условиям, а в понимании, что сама эта адаптация требует внутренней оценки, а оценка — предпосылок, которые ускользают от чисто вычислительных моделей. Гистерезис — лишь тень памяти, а не сама память.

Будущие исследования должны сместить фокус с моделирования поведения на моделирование внутренней неопределенности. Необходимо исследовать, как искусственный агент может не просто реагировать на стимулы, но и строить внутреннюю модель своей собственной неполноты, своего ограниченного взгляда на мир. Вместо усложнения латентного пространства, следует стремиться к его минимальному представлению, к выявлению фундаментальных принципов, определяющих внутреннее различие между «я» и «не-я».

Ирония заключается в том, что поиски сознания в машинах могут привести к осознанию его глубокой простоты. Возможно, истинный прорыв не потребует создания сложнейших алгоритмов, а лишь способности к самоограничению, к принятию собственной неполноты как необходимого условия для возникновения перспективы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.02902.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-04 23:34