Искусственный интеллект на ощупь: как научить агентов исследовать мир с пониманием

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет агентам, управляемым искусственным интеллектом, более эффективно ориентироваться в сложных и неполностью известных окружениях, опираясь на собственные убеждения и активно исследуя мир.

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"
В рамках разработанной системы «Align While Search» текущая траектория сопоставляется с числовой уверенностью посредством обновления и проекции: наблюдения корректируют глобальное текстовое убеждение <span class="katex-eq" data-katex-display="false">B^{\mathcal{G}}</span>, которое затем проецируется на апостериорное распределение категориальных действий <span class="katex-eq" data-katex-display="false">b^{\mathcal{S}}(a)[latex], при этом кандидаты в действия оцениваются ожидаемой информационной приростностью [latex]IG</span> (уравнение 3) на основе смоделированных наблюдений <span class="katex-eq" data-katex-display="false"></span>\hat{o}<span class="katex-eq" data-katex-display="false"></span>, а действие с наивысшим рейтингом возвращается базовому агенту.
В рамках разработанной системы «Align While Search» текущая траектория сопоставляется с числовой уверенностью посредством обновления и проекции: наблюдения корректируют глобальное текстовое убеждение B^{\mathcal{G}}, которое затем проецируется на апостериорное распределение категориальных действий b^{\mathcal{S}}(a)[latex], при этом кандидаты в действия оцениваются ожидаемой информационной приростностью [latex]IG (уравнение 3) на основе смоделированных наблюдений \hat{o}[latex], а действие с наивысшим рейтингом возвращается базовому агенту.</figcaption></figure> <p><b>Метод Align While Search (AWS) использует оценку информационного прироста для улучшения способности агентов к поиску и принятию решений в условиях частичной наблюдаемости.</b></p> <p>Несмотря на впечатляющие успехи, современные LLM-агенты часто испытывают трудности в освоении частично наблюдаемых сред, требующих активного исследования и уточнения представления о мире. В данной работе, <i>'Align While Search: Belief-Guided Exploratory Inference for World-Grounded Embodied Agents'</i>, предложен новый подход, использующий принцип максимизации информационного прироста для уточнения вероятностных представлений об окружающей среде и эффективного выбора действий. Разработанный метод позволяет агентам согласовывать свои убеждения с реальным состоянием мира с минимальными вычислительными затратами, превосходя существующие подходы, основанные на масштабировании LLM. Не откроет ли это путь к созданию более автономных и адаптивных агентов, способных к сложному взаимодействию с реальным миром?</p> <hr /> <h2>Погружение в Неопределенность: Искусство Исследования</h2> <p>Многие задачи, с которыми сталкиваются агенты в реальном мире, требуют активного исследования окружающей среды для сбора необходимой информации. Этот процесс неизбежно сопряжен с неопределенностью, поскольку полная картина мира часто недоступна. Агенты вынуждены действовать в условиях неполной информации, что требует от них способности оценивать риски и принимать решения, основанные на вероятностях. Необходимость сбора данных для формирования более точного представления об окружении делает исследование критически важным этапом для успешного выполнения поставленной задачи, даже если это связано с временными затратами или возможными ошибками. Именно поэтому эффективные стратегии исследования являются ключевым элементом в создании интеллектуальных систем, способных адаптироваться к сложным и динамичным условиям.</p> <p>Традиционные алгоритмы принятия решений часто сталкиваются с трудностями при поиске баланса между использованием уже известных данных и исследованием новых возможностей. Стремление к немедленной выгоде - так называемая “эксплуатация” - может привести к тому, что система зациклится на локально оптимальном решении, упуская из виду более перспективные, но требующие дополнительных усилий для обнаружения, стратегии. В результате, агенты, полагающиеся на подобные методы, нередко оказываются неспособны адаптироваться к меняющимся условиям или раскрыть весь потенциал окружающей среды, поскольку не уделяют достаточного внимания сбору новой информации и оценке альтернативных путей развития. Эта проблема особенно актуальна в сложных, динамичных системах, где неполнота данных и неопределенность являются нормой.</p> <p>Эффективное исследование окружающей среды напрямую зависит от поддержания и постоянного обновления так называемого “Состояния Верований” - вероятностного представления знаний агента о мире. Этот подход позволяет учитывать неопределенность и неполноту информации, с которыми сталкивается агент при взаимодействии со средой. Вместо того, чтобы полагаться на фиксированные представления, состояние верований динамически изменяется по мере получения новых данных, отражая уровень уверенности агента в различных возможных состояниях окружающей среды. Чем точнее и полнее это вероятностное представление, тем более обоснованными становятся решения агента о дальнейших действиях, позволяя избегать неоптимальных стратегий и эффективно собирать необходимую информацию для достижения поставленной цели. По сути, состояние верований выступает в качестве внутренней модели мира, позволяющей агенту предсказывать последствия своих действий и адаптироваться к изменяющимся условиям.</p> <p>Особую значимость задача осознанного исследования приобретает в контексте частично наблюдаемых марковских процессов принятия решений (POMDP). В таких системах агент не имеет полного доступа к информации о текущем состоянии окружающей среды, что существенно усложняет процесс принятия оптимальных решений. Вместо прямого наблюдения, агент сталкивается с неполными данными и вынужден строить вероятностную модель мира - так называемое “убеждение” ([latex]Belief State). Эффективное исследование в POMDP требует от агента не просто случайного перемещения по среде, а целенаправленного сбора информации, позволяющей уточнить это убеждение и снизить неопределенность. Именно поэтому стратегии исследования, учитывающие неполноту информации и направленные на активное уменьшение вероятностной неопределенности, являются ключевыми для успешного функционирования агентов в сложных, реальных условиях.

В ходе экспериментов в ALFWorld и VirtualHome алгоритм AWS продемонстрировал превосходство над ReAct и другими базовыми моделями благодаря эффективной навигации, основанной на раннем принятии наиболее вероятной гипотезы и сокращении траектории поиска (например, 4 шага против 8 для ReAct в VirtualHome).
В ходе экспериментов в ALFWorld и VirtualHome алгоритм AWS продемонстрировал превосходство над ReAct и другими базовыми моделями благодаря эффективной навигации, основанной на раннем принятии наиболее вероятной гипотезы и сокращении траектории поиска (например, 4 шага против 8 для ReAct в VirtualHome).

Выравнивание Поиска: Алгоритм, Заточенный на Знание

Метод “Поиск с Выравниванием” (Align While Search, AWS) представляет собой новый подход к принятию решений в условиях исследования, делающий акцент на постоянном уточнении “Состояния Убеждений” агента. В отличие от традиционных методов, которые часто полагаются на статичные модели окружающей среды, AWS динамически обновляет внутреннее представление агента о мире на основе получаемой информации. Это достигается путем непрерывной оценки и коррекции вероятностей различных состояний среды, что позволяет агенту более эффективно адаптироваться к изменяющимся условиям и повышать точность принимаемых решений. Постоянное обновление состояния убеждений является ключевым элементом, обеспечивающим гибкость и эффективность поиска оптимальной стратегии в сложных и неопределенных средах.

Метод ‘Align While Search’ (AWS) использует принципы байесовского управления для достижения оптимального баланса между исследованием (exploration) и использованием (exploitation). В основе лежит оценка уверенности агента в текущих убеждениях относительно состояния окружающей среды. Байесовский подход позволяет агенту количественно оценивать неопределенность и адаптировать стратегию выбора действий, отдавая предпочтение тем, которые максимизируют ожидаемую полезность с учетом текущей вероятностной модели мира. Чем выше уверенность агента в своих убеждениях, тем больше он склоняется к использованию известных стратегий; при низкой уверенности приоритет отдается исследованию новых возможностей для снижения неопределенности и уточнения модели.

Метод использует показатель информационного прироста (Information Gain, IG) для определения приоритетности действий, направленных на максимальное снижение неопределенности относительно состояния окружающей среды. IG вычисляется как разница между априорной энтропией и условной энтропией после выполнения действия. Действия, приводящие к наибольшему снижению энтропии, то есть к наибольшему IG, рассматриваются как наиболее ценные для исследования, поскольку они предоставляют наиболее значимую информацию об окружающей среде и позволяют агенту уточнить свою модель мира. Этот подход обеспечивает целенаправленное исследование, концентрируясь на сборе информации, которая наиболее эффективно уменьшает неопределенность.

Метод ‘Align While Search’ (AWS) расширяет свою функциональность на сценарии ‘Поиска в одном состоянии’ (Single-State Search), где окружающая среда остается неизменной на протяжении всего процесса поиска. В таких ситуациях, в отличие от динамических сред, акцент делается на оптимизацию стратегии поиска в статичном пространстве состояний. AWS использует байесовский контроль и информационный прирост IG для эффективного исследования этого пространства, даже при отсутствии изменений в окружающей среде. Это позволяет агенту более точно определить оптимальное решение, фокусируясь на снижении неопределенности относительно статического состояния окружающей среды, а не на адаптации к её изменениям.

Алгоритм AWS демонстрирует более высокую успешность выполнения задач ALFWorld, используя в 2-5 раз меньше токенов по сравнению с другими передовыми подходами, что подтверждает эффективность направленного исследования в условиях частичной наблюдаемости.
Алгоритм AWS демонстрирует более высокую успешность выполнения задач ALFWorld, используя в 2-5 раз меньше токенов по сравнению с другими передовыми подходами, что подтверждает эффективность направленного исследования в условиях частичной наблюдаемости.

Практическая Проверка: Эффективность в Реальных Условиях

В ходе оценок в 3D средах ‘VirtualHome’ и ‘ALFWorld’ система AWS демонстрирует стабильно высокие результаты в задачах поиска объектов. Достигнутая эффективность составляет 76.0% успешных поисков в ‘ALFWorld’ и 69.6% в ‘VirtualHome’. Данные показатели подтверждают превосходство метода в условиях реалистичных, виртуальных окружений, что делает его перспективным для дальнейшего развития в области робототехники и искусственного интеллекта.

Успешность метода напрямую связана со способностью поддерживать точное ‘Иерархическое Представление Убеждений’ (Hierarchical Belief Representation). Данное представление позволяет системе эффективно моделировать окружающую среду на различных уровнях абстракции, от общих знаний о пространстве до конкретных деталей об объектах и их взаимосвязях. Это, в свою очередь, обеспечивает возможность планирования действий и принятия решений, ориентированных на достижение поставленной цели, с минимальными затратами вычислительных ресурсов. Поддержание актуальности и точности иерархического представления убеждений является ключевым фактором, определяющим эффективность системы в сложных и динамичных условиях.

Механизм “Согласования Наблюдений” (Observation Alignment) в AWS играет ключевую роль в поддержании корректности представления об окружающей среде. Он заключается в сопоставлении текущих наблюдений с внутренними убеждениями системы. В случае расхождений, система автоматически корректирует свои убеждения, используя поступающую информацию от сенсоров и визуальных данных. Этот процесс позволяет AWS эффективно выявлять и устранять ошибки в понимании окружения, что критически важно для успешного выполнения задач, таких как поиск объектов в сложных 3D-средах, и обеспечивает высокую степень надежности и точности в динамически меняющихся условиях.

В рамках данной системы широко используются большие языковые модели (LLM) для оценки действий и обновления системы убеждений. LLM применяются для присвоения баллов различным потенциальным действиям, что позволяет системе выбирать наиболее перспективные варианты. Обновление системы убеждений происходит на основе анализа информации, полученной от LLM, что повышает точность представления об окружающей среде и, как следствие, улучшает общую производительность системы в задачах навигации и поиска объектов. Использование LLM позволяет системе адаптироваться к различным сценариям и эффективно решать задачи в сложных реалистичных средах.

Результаты оценки ранжирования действий на основе IG и точности убеждений показывают, что различные стратегии выбора, основанные на IG, влияют на успешность достижения цели, а точность определения местоположения цели различается в зависимости от её наличия или отсутствия.
Результаты оценки ранжирования действий на основе IG и точности убеждений показывают, что различные стратегии выбора, основанные на IG, влияют на успешность достижения цели, а точность определения местоположения цели различается в зависимости от её наличия или отсутствия.

Взгляд в Будущее: Развитие и Перспективы

Принципы, лежащие в основе подхода ‘AWS’ (Agent with World State), обладают значительным потенциалом для адаптации к более широкому спектру исследовательских задач, особенно в условиях динамично меняющейся и непредсказуемой среды. В отличие от традиционных агентов, полагающихся на статичные планы, ‘AWS’ позволяет агенту постоянно обновлять свою модель мира на основе получаемых наблюдений, что обеспечивает повышенную устойчивость к неожиданным событиям и неполной информации. Такая способность к адаптивному исследованию делает ‘AWS’ перспективным решением для задач, где требуется гибкость и способность к обучению в реальном времени, например, в робототехнике, автономных системах и сложных играх. Дальнейшее развитие и применение принципов ‘AWS’ может привести к созданию более интеллектуальных и эффективных агентов, способных успешно функционировать в самых сложных и непредсказуемых условиях.

Исследования показывают, что объединение архитектуры AWS с другими агентами, функционирующими в процессе вывода, такими как ‘ReAct’, ‘RAP’ и ‘RAFA’, способно открыть новые горизонты в повышении эффективности. Данные агенты, обладающие собственными механизмами рассуждений и действий, могут дополнить AWS, расширяя его возможности в решении сложных задач. В частности, ‘ReAct’ предоставляет инструменты для взаимодействия с внешней средой и генерации обоснований действий, ‘RAP’ фокусируется на планировании и последовательном выполнении задач, а ‘RAFA’ улучшает адаптивность и устойчивость к изменениям. Синергия между этими подходами позволяет создать более гибкую и интеллектуальную систему, способную к более эффективному исследованию и обучению в динамичных условиях, что обещает значительное улучшение результатов в широком спектре приложений.

Основа данной системы на больших языковых моделях (LLM) открывает значительные перспективы для усовершенствования процессов обновления убеждений и выбора действий. Благодаря способности LLM к пониманию и генерации естественного языка, система способна более эффективно интерпретировать поступающую информацию и адаптировать свои убеждения, что приводит к более точным и обоснованным решениям. Дальнейшее развитие алгоритмов обработки естественного языка, включая усовершенствование методов семантического анализа и контекстуального понимания, позволит системе не только лучше понимать мир вокруг, но и предвидеть последствия своих действий, что критически важно для работы в динамичных и непредсказуемых условиях. В перспективе, интеграция с новейшими достижениями в области LLM позволит значительно повысить адаптивность и эффективность системы, расширяя спектр решаемых задач и приближая её к уровню человеческого интеллекта.

Исследования показали, что применение предложенного подхода AWS демонстрирует значительно более эффективную корректировку убеждений в процессе решения задач. В частности, в 84% эпизодов наблюдается общая “заточка” убеждений, что существенно превосходит показатель в 59% для стандартного агента, обученного методом SFT. Количественно это проявляется в кумулятивном снижении энтропии на 0.87 единиц, в то время как для SFT-агента этот показатель составляет всего 0.39. Таким образом, AWS обеспечивает более точную и последовательную фильтрацию информации, приводя к более обоснованным решениям и снижению неопределенности в динамических средах, что указывает на значительное улучшение способности системы к адаптации и обучению.

Исследование демонстрирует, что эффективное взаимодействие с окружающим миром требует не просто сбора информации, но и постоянной проверки и уточнения убеждений. Подход Align While Search, представленный в статье, акцентирует внимание на использовании информационного выигрыша для направления поисковых действий агента, что позволяет ему более эффективно адаптироваться к неопределенности. Как заметил Пол Эрдёш: «Математика - это искусство находить закономерности в хаосе». Эта фраза отражает суть представленной работы - стремление к выявлению структуры в неполных данных, используя механизм информационного выигрыша для оптимизации процесса поиска и формирования адекватной картины мира. Особенно заметна связь с концепцией частичной наблюдаемости, где агент должен активно искать информацию для снижения неопределенности.

Куда Дальше?

Представленный подход, направленный на согласование поиска с убеждениями агента, лишь открывает ящик Пандоры. Очевидно, что текущие реализации опираются на упрощенные модели мира и не учитывают в полной мере непредсказуемость реальной среды. Задача заключается не просто в максимизации информационного прироста, а в разработке механизмов, позволяющих агенту отличать релевантную информацию от шума, особенно в условиях частичной наблюдаемости и неполноты данных. Вопрос о том, как эффективно кодировать и обновлять убеждения агента в динамично меняющемся окружении, остается открытым.

Следующим шагом видится отход от статичных моделей убеждений в пользу систем, способных к самообучению и адаптации. Необходимо исследовать возможности интеграции байесовского вывода с методами обучения с подкреплением, чтобы агент мог не только формировать гипотезы о мире, но и активно проверять их на практике. Ирония в том, что стремление к "выравниванию" агента с миром может привести к созданию систем, обладающих большей свободой действий и способных к неожиданным решениям.

В конечном счете, истинный прорыв потребует переосмысления самой концепции "информационного прироста". Необходимо выйти за рамки простой количественной оценки и учитывать качественные аспекты информации, такие как ее новизна, значимость и контекстуальная релевантность. В противном случае, агент рискует утонуть в море данных, не сумев выделить главное.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24461.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-02 17:45