Искусственный интеллект: Возвращение к действию

Автор: Денис Аветисян

Статья исследует возможности создания более адаптивных и устойчивых систем искусственного интеллекта, вдохновленных принципами активного познания и воплощенного разума.

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"

Интеграция концепций энактива, сенсомоторных контингенций и автопоэза в алгоритмы обучения с подкреплением для создания действительно автономного ИИ.

Современные подходы к искусственному интеллекту (ИИ) зачастую игнорируют ключевую роль воплощенного опыта и активного взаимодействия с окружающей средой. В статье ‘Toward Enactive Artificial Intelligence’ предлагается интеграция энактических принципов восприятия и познания в системы ИИ, рассматривающих познание как неразрывный процесс действия и переживания. Авторы утверждают, что включение таких концепций, как воплощенность, автономия и неразделимость действия и восприятия, может значительно повысить адаптивность и надежность искусственного интеллекта, особенно в рамках обучения с подкреплением. Сможет ли энактический подход стать основой для создания принципиально нового поколения интеллектуальных систем, способных к подлинному пониманию и взаимодействию с миром?

За гранью репрезентаций: Когда теория не работает на практике

На протяжении десятилетий когнитивная наука опиралась на представления о том, что восприятие мира строится на основе внутренних моделей и репрезентаций. Согласно этой точке зрения, мозг постоянно создает своего рода «карту» реальности, которая используется для интерпретации сенсорных данных и планирования действий. Эта концепция предполагает, что для взаимодействия с окружающей средой необходима предварительная «загрузка» информации о ней, что позволяет предсказывать и реагировать на различные стимулы. Однако, данная парадигма сталкивается с трудностями при объяснении спонтанности и гибкости человеческого поведения, особенно в ситуациях, когда требуется немедленная адаптация к новым условиям, что заставляет ученых искать альтернативные подходы к пониманию процессов познания.

Традиционные когнитивные модели, основанные на представлении внутреннего мира, испытывают трудности при объяснении гибкости и приспособляемости умелых действий, особенно в новых, незнакомых ситуациях. Вместо того чтобы полагаться на заранее сформированные, детальные модели, опытные практики зачастую демонстрируют непосредственную, контекстуально-зависимую реакцию, обходя потребность в сложных вычислениях и переборе вариантов. Это проявляется в способности спортсмена мгновенно адаптироваться к меняющимся условиям игры, или в мастерстве музыканта, импровизирующего в реальном времени. Такая спонтанность предполагает, что познание не ограничивается простым соответствием внутреннего представления внешнему миру, а включает в себя динамическое взаимодействие с окружающей средой, где восприятие и действие неразрывно связаны и формируются в процессе взаимодействия.

Традиционные когнитивные модели, основанные на представлении мира посредством внутренних моделей, сталкиваются с серьезными ограничениями в контексте сложности и эффективности. Для обработки даже умеренно сложных ситуаций таким системам требуется экспоненциальный рост вычислительных ресурсов. Это вызывает вопросы о биологической правдоподобности: мозг, ограниченный в энергии и размерах, вряд ли способен поддерживать столь ресурсоемкие процессы. Более того, зависимость от заранее сформированных представлений замедляет реакцию на новые, непредсказуемые обстоятельства, поскольку требует постоянного обновления и адаптации этих моделей. В результате, акцент на репрезентациях как основном механизме познания представляется все менее убедительным в свете необходимости быстрого и эффективного взаимодействия с динамично меняющимся окружением.

Воплощенное познание: Когда тело диктует правила

Воплощенное познание (embodied cognition) подчеркивает, что когнитивные процессы не являются исключительно результатом обработки информации в мозге, но тесно связаны с телесными взаимодействиями и сенсомоторной активностью. В отличие от традиционной модели, рассматривающей восприятие как пассивное получение «входных данных», воплощенное познание утверждает, что восприятие — это динамический процесс, формируемый текущим состоянием тела, его возможностями для действия и историей взаимодействия с окружающей средой. Таким образом, когнитивные функции, такие как категоризация, принятие решений и даже абстрактное мышление, не являются независимыми от телесного опыта, а, напротив, укоренены в нем и опосредованы сенсорно-моторными механизмами.

Энактивная когниция утверждает, что познание, восприятие и действие не являются независимыми процессами, а взаимно конституируют друг друга. Это означает, что восприятие не является пассивным приемом информации, а активно формируется с целью осуществления действий. Действия, в свою очередь, изменяют сенсорную информацию, которую мы получаем, тем самым формируя последующее восприятие и возможности для дальнейших действий. В этой модели, восприятие и действие рассматриваются как единый, непрерывный цикл, где первично не “ввод” данных, а возможность взаимодействия с окружающей срерой и адаптации к ней посредством действий.

В рамках теории воплощенного познания и энактивизма, сенсомоторные контингенции рассматриваются как фундаментальный аспект восприятия. Это закономерности изменения сенсорных сигналов, возникающие в результате действий организма. Восприятие не является пассивным приемом информации, а активно конструируется через предсказуемые связи между действиями и возникающими сенсорными последствиями. Например, зрительное восприятие стабильности объекта зависит не только от получаемого изображения, но и от способности организма активно менять свою точку зрения и предсказывать, как изменится изображение в результате этих действий. Именно эти предсказуемые изменения в сенсорном вводе, обусловленные действиями, и формируют основу нашего восприятия.

Философская база энактивистского подхода восходит к феноменологии Эдмунда Гуссерля, который делал акцент на непосредственном, переживаемом опыте (Erlebnis) как первичной данности сознания. В отличие от когнитивных моделей, предполагающих наличие внутренних репрезентаций, феноменология Гуссерля утверждает, что сознание всегда направлено на нечто — на объект опыта — и этот опыт является непосредственным, а не опосредованным внутренними моделями. Гуссерль критиковал представление о сознании как о пассивном приемнике информации, подчеркивая его активную, конституирующую роль в формировании опыта. В рамках этого подхода, восприятие и осознание рассматриваются не как процессы реконструкции внутренних представлений, а как динамические взаимодействия с миром, основанные на непосредственном опыте и интенциональности.

Автономия и самоорганизация: Что заставляет системы жить

Автопоэз — это концепция, описывающая способность системы производить и поддерживать собственную организацию, что является ключевым фактором для понимания автономии. В рамках этой теории, живые системы рассматриваются не как пассивные объекты, реагирующие на внешние воздействия, а как активные единицы, постоянно воспроизводящие собственные границы и структуры из внутренних процессов. Самовоспроизводство и самоподдержание организации является определяющей характеристикой автопоэтических систем, отличающей их от неживых объектов и позволяющей им существовать как отдельные, саморегулирующиеся сущности. Этот процесс включает в себя непрерывное создание компонентов, которые, в свою очередь, участвуют в производстве самой системы, формируя замкнутый цикл.

Живые системы отличаются от простых механизмов тем, что не являются пассивными получателями информации из внешней среды. Вместо этого, они выступают активными агентами, непрерывно обновляющими свои границы и внутреннюю структуру посредством внутренних процессов. Этот процесс самообновления и самоподдержания организации является ключевым признаком автономии и позволяет системе поддерживать свою идентичность и функциональность, несмотря на внешние воздействия и изменения. Постоянное возобновление структурных элементов обеспечивает устойчивость системы и ее способность адаптироваться к новым условиям, отличая ее от объектов, чье состояние определяется исключительно внешними факторами.

Экологический подход Джеймса Гибсона дополняет концепцию автопоэза, подчеркивая, что поведение организмов определяется не внутренними представлениями, а возможностями для действия, предоставляемыми окружающей средой — так называемыми «аффордансами». Аффордансы — это не субъективные оценки, а объективные свойства среды, которые определяют, какие действия возможны для данного организма, учитывая его морфологию и способности. Например, плоская поверхность «аффордирует» ходьбу или опору, а рукоятка — захват. Таким образом, поведение возникает как прямое взаимодействие организма с аффордансами среды, а не как результат обработки информации и планирования действий.

Морфологические вычисления демонстрируют, что физическое тело само по себе способно упрощать управление и формировать действия, снижая потребность в сложных внутренних репрезентациях. Этот подход предполагает, что многие аспекты управления движением и взаимодействием с окружающей средой не требуют детального планирования или моделирования со стороны центральной нервной системы. Вместо этого, характеристики тела — его масса, жесткость, форма, распределение сил — активно участвуют в процессе управления, определяя возможные варианты движения и автоматически стабилизируя систему. Например, структура скелета и мышц позволяет осуществлять сложные движения с меньшими вычислительными затратами, а эластичные элементы тела могут накапливать и высвобождать энергию, упрощая динамическое управление. Таким образом, тело выступает не просто как объект, которым управляет мозг, но и как активный участник в процессе управления, снижая когнитивную нагрузку и повышая эффективность действий.

Обучение и адаптация: Как системы учатся на опыте

Активное предугадывание представляет собой новаторский подход к пониманию познания, утверждающий, что восприятие и действие не являются отдельными процессами, а тесно связаны в единой петле минимизации ошибки предсказания. Согласно этой теории, мозг постоянно генерирует модели окружающего мира и прогнозирует сенсорные входные данные; расхождения между прогнозами и фактическим опытом рассматриваются как “ошибки предсказания”, которые побуждают организм корректировать свои действия или обновлять свои модели. Этот процесс не только позволяет организму адаптироваться к окружающей среде, но и активно формировать свое восприятие реальности. В согласии с энактивистскими принципами, активное предугадывание подчеркивает, что познание возникает не пассивно, в ответ на внешние стимулы, а активно конструируется посредством действий и взаимодействия с миром, делая акцент на важности воплощенного познания и непрерывной обратной связи между организмом и средой.

Обучение с подкреплением и непрерывное обучение представляют собой ключевые механизмы адаптации к меняющимся условиям окружающей среды. В основе этих подходов лежит принцип, согласно которому агент, взаимодействуя с миром, стремится максимизировать получаемое вознаграждение. Этот процесс, подобный естественному отбору, позволяет агенту корректировать свое поведение на основе полученного опыта. Сигналы вознаграждения служат своего рода обратной связью, направляя обучение и позволяя агенту постепенно осваивать оптимальные стратегии. Непрерывное обучение, в свою очередь, позволяет агенту сохранять и расширять накопленные знания, эффективно адаптируясь к новым задачам и непрерывно совершенствуя свои навыки, избегая «забывания» ранее усвоенной информации. Такой подход к обучению особенно важен в динамичных средах, где постоянная адаптация является ключом к успеху.

Внутренняя мотивация, являясь ключевым аспектом адаптивного поведения, демонстрирует способность агентов к обучению и развитию навыков без необходимости внешнего подкрепления. Исследования показывают, что стремление к новизне, решению сложных задач и освоению новых умений является самодостаточным двигателем познания. Такой подход позволяет системам не только приспосабливаться к изменяющимся условиям, но и активно исследовать окружающую среду, формируя собственные стратегии и модели поведения. В отличие от обучения, основанного на наградах, внутренняя мотивация акцентирует внимание на процессе обучения как таковом, стимулируя любопытство и творческое решение проблем, что особенно важно для создания автономных и гибких интеллектуальных систем. Этот механизм обеспечивает постоянное совершенствование навыков и расширение возможностей агента, позволяя ему эффективно функционировать даже в условиях неопределенности и отсутствия явных указаний.

Когнитивные процессы, согласно принципам воплощенного познания, не являются изолированными операциями в “пустой” голове, а глубоко укоренены в конкретной деятельности, использовании инструментов и социальных взаимодействиях. Исследования показывают, что познание возникает как результат динамического взаимодействия организма с окружающей средой, где восприятие и действие неразрывно связаны. Это означает, что абстрактные, символические представления, традиционно считающиеся основой мышления, играют второстепенную роль; вместо этого, информация обрабатывается непосредственно в контексте действия и социального обмена. Таким образом, понимание происходит не через создание внутренних моделей мира, а через активное участие в нем, что подчеркивает важность внешних факторов и опыта для формирования познавательных способностей.

В исследовании закономерностей энактической искусственной inteligencji прослеживается знакомая картина: стремление к созданию систем, способных не просто обрабатывать данные, но и взаимодействовать с миром посредством воплощенного опыта. Авторы справедливо отмечают, что текущие подходы, даже в области обучения с подкреплением, часто игнорируют фундаментальную взаимосвязь между действием и восприятием. Как однажды заметил Эдсгер Дейкстра: «Программирование — это не столько о создании программ, сколько о решении проблем». В контексте энактической когниции, это означает, что разработка ИИ должна сосредоточиться не на алгоритмах, имитирующих интеллект, а на создании автономных агентов, способных адаптироваться к окружающей среде через сенсомоторные контингенции. В противном случае, все эти «революционные» технологии лишь добавят новый слой абстракции к уже существующему техдолгу.

Что дальше?

Предложенный подход, стремящийся к воплощению принципов энактивизма в архитектуре искусственного интеллекта, неизбежно сталкивается с тем, что любая абстракция умирает от продакшена. Теоретическая элегантность связей между сенсомоторными контингенциями и обучением с подкреплением, безусловно, привлекательна, но за ней последует неизбежный этап борьбы с шумом реального мира, непредсказуемостью датчиков и ограничениями вычислительных ресурсов. Автопоэзис — красивая идея, но задеплоить самовоспроизводящуюся систему — задача, требующая осторожности.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на преодоление разрыва между теоретическими моделями энактивизма и практическими алгоритмами обучения. Особое внимание потребуется уделить разработке метрик, позволяющих оценить «воплощенность» и «автономность» агентов. Вероятно, возникнет потребность в новых подходах к проектированию систем восприятия, которые не просто обрабатывают данные, а активно формируют их посредством действия. Всё, что можно задеплоить — однажды упадёт, но зато красиво умирает.

В конечном счёте, вопрос заключается не в том, можно ли создать искусственный интеллект, который «понимает» мир, а в том, насколько эффективно он может адаптироваться к нему. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом, и данная область не станет исключением. И это, в общем-то, закономерно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2605.24238.pdf

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

Смотрите также:

2026-05-26 18:09