Искусственный интеллект с пониманием: как научить машины «читать» между строк

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование предлагает отойти от простого вывода и создать ИИ, способный учитывать контекст и динамическое состояние пользователя для более эффективного взаимодействия.

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"

Для создания искусственного интеллекта, способного к «теории разума» (ToM), предлагается подход, основанный на трех ключевых принципах — ситуативности, динамичности и субъективности — с акцентом на переход от простого логического вывода к постоянному циклу взаимодействия, включающему интерпретацию локальных сигналов, незначительные адаптации к ситуации и уточнение поведения на основе реакции пользователя, что позволяет реализовать ToM не как отдельную функцию, а как всепроникающую способность ИИ, гармонично интегрированную в существующие системы и учитывающую баланс между насыщенным сенсорным восприятием и ненавязчивым присутствием, непрерывным осознанием и автономией пользователя, а также индивидуальными особенностями и обобщением.

Разработка социально-интеллектуальных систем, обладающих теорией разума, для улучшения взаимодействия человека и искусственного интеллекта в повседневной жизни.

Несмотря на значительные успехи в разработке искусственного интеллекта, способного к моделированию психических состояний других, остается неясным, как эта способность может быть реализована в повседневных пользовательских приложениях. Данное исследование, озаглавленное ‘Situated, Dynamic, and Subjective: Envisioning the Design of Theory-of-Mind-Enabled Everyday AI with Industry Practitioners’, посвящено изучению возможностей проектирования систем ИИ, обладающих “теорией разума”, в контексте реальных задач и ограничений разработки. Анализ результатов со-дизайна с практиками ИИ выявил необходимость создания систем, учитывающих социальный контекст, динамичность психических состояний пользователей и индивидуальные различия. Не приведет ли это к переходу от статических, основанных на логических выводах подходов к проектированию ИИ, к созданию систем, поддерживающих непрерывные циклы взаимодействия человек-ИИ?

Основы социального интеллекта: Понимание чужих умов

Истинный искусственный интеллект выходит за рамки простого анализа данных и требует понимания сложных социальных взаимодействий и ментальных состояний. Недостаточно лишь распознавать закономерности в информации; для эффективного взаимодействия необходима способность учитывать намерения, убеждения и желания других агентов. В отличие от традиционных алгоритмов, которые оперируют исключительно фактами, продвинутые системы ИИ должны моделировать внутренний мир окружающих, предсказывать их поведение и адаптироваться к меняющимся социальным контекстам. Такой подход позволяет создавать не просто “умные” машины, а системы, способные к эмпатии, сотрудничеству и полноценному взаимодействию с человеком и другими агентами, что является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуального ИИ.

В основе социального интеллекта лежит способность к «теории разума» (ToM) — уникальная возможность выводить убеждения, намерения и желания других агентов. Это не просто распознавание эмоций, а построение внутренней модели психического мира другого существа. Исследования показывают, что ToM позволяет предсказывать поведение окружающих, понимать причины их действий и, как следствие, эффективно взаимодействовать. Способность к моделированию ментальных состояний других является фундаментальным компонентом социального познания и играет ключевую роль в формировании сложных социальных связей, а также в успешной коммуникации и сотрудничестве.

Способность к социальному интеллекту выходит далеко за рамки простого распознавания эмоций; ключевым является построение модели внутреннего мира другого агента. Исследования показывают, что эффективное взаимодействие требует не только идентификации чувств, но и понимания убеждений, намерений и желаний, которые лежат в их основе. Построение такой когнитивной модели позволяет предсказывать поведение другого, адаптироваться к его потребностям и координировать действия, что является необходимым условием для успешного сотрудничества и коммуникации. Таким образом, понимание ментальных состояний другого — это не просто эмпатия, а сложный процесс моделирования, позволяющий предвидеть реакции и эффективно взаимодействовать в социальной среде.

В ходе совместного проектирования участники исследовали шесть сценариев социально-этического несоответствия между человеком и ИИ, используя иллюстрации, разработанные исследовательской группой (с использованием StoryTribe.com) в качестве отправной точки для создания четырехкадровых раскадровок.

Моделирование динамичного разума: Эволюция ментальных состояний

Эффективное моделирование теории разума (ToM) в искусственном интеллекте требует учета динамической природы психических состояний. В отличие от статических представлений, ментальные состояния агента не являются фиксированными, а изменяются во времени под влиянием нового опыта и текущего контекста. Это означает, что для адекватной оценки поведения и намерений необходимо отслеживать не только текущее психическое состояние, но и его эволюцию. Учет динамики психических состояний позволяет AI-системам более точно прогнозировать действия агента и адаптировать собственное поведение, обеспечивая более реалистичное и эффективное взаимодействие.

При построении моделей теории разума (ToM) для искусственного интеллекта необходимо учитывать, что субъективные ментальные состояния каждого агента уникальны и формируются под влиянием его индивидуальной истории и накопленного опыта. Это означает, что два агента, находящиеся в идентичных ситуациях, могут иметь различные убеждения, желания и намерения, обусловленные их предшествующими взаимодействиями и особенностями восприятия. Игнорирование этой субъективности приводит к неточным прогнозам поведения и снижает эффективность взаимодействия ИИ с другими агентами, будь то люди или другие ИИ. Таким образом, моделирование индивидуальной истории агента является ключевым фактором для адекватного представления и прогнозирования его ментальных состояний.

Для адекватного моделирования теории разума (ToM) искусственному интеллекту необходимо перейти от простого вывода ментальных состояний к их активному моделированию и реагированию на их непрерывные изменения. Это предполагает создание систем, способных отслеживать эволюцию убеждений, желаний и намерений агента во времени, учитывая как внешние стимулы, так и внутреннюю динамику. Вместо статического определения ментального состояния, AI должен поддерживать его динамическую репрезентацию, позволяющую предсказывать изменения и адаптировать поведение в ответ на эти изменения. Такой подход требует разработки алгоритмов, способных обновлять модель ментального состояния на основе новых данных и прогнозировать будущие состояния, что является ключевым для успешного взаимодействия с другими агентами.

Непрерывное взаимодействие и адаптивные системы: Обучение в реальном времени

Проектирование систем искусственного интеллекта на основе циклов непрерывного взаимодействия предполагает постоянное уточнение понимания и обучение на каждом этапе обмена данными. В отличие от традиционных подходов, предполагающих дискретные фазы обучения и применения, данный метод обеспечивает возможность корректировки моделей в режиме реального времени. Каждое взаимодействие пользователя с системой рассматривается как источник обратной связи, который используется для улучшения точности, релевантности и эффективности последующих ответов. Этот процесс позволяет ИИ-системе адаптироваться к индивидуальным потребностям пользователя и динамично изменяющимся условиям, обеспечивая более персонализированный и эффективный опыт взаимодействия.

Принципы энактивизма, утверждающие, что познание формируется посредством воплощенного взаимодействия с окружающей средой, обеспечивают теоретическую основу для построения систем непрерывного взаимодействия. В рамках этого подхода, когнитивные процессы рассматриваются не как внутренние вычисления, а как возникающие в результате динамической взаимосвязи между организмом и его средой. Иными словами, понимание и обучение происходят не путем пассивного получения информации, а через активное взаимодействие и сенсомоторную интеграцию, что позволяет системе адаптироваться и формировать более адекватное представление о мире. Данная концепция предполагает, что когнитивные структуры не предопределены, а постоянно формируются и изменяются в процессе взаимодействия, подчеркивая важность обратной связи и воплощенного опыта.

Сочетание циклов непрерывного взаимодействия с адаптивным искусственным интеллектом (ИИ) позволяет системам изменять свое поведение на основе получаемой в реальном времени обратной связи. Адаптивный ИИ анализирует данные, поступающие из цикла взаимодействия, и корректирует алгоритмы и параметры модели для оптимизации последующих ответов и действий. Этот процесс динамической настройки позволяет системам не только улучшать точность и релевантность предоставляемой информации, но и адаптироваться к индивидуальным особенностям пользователя и контексту взаимодействия, что приводит к более тонким и эффективным результатам. Изменение поведения может включать в себя корректировку стратегий решения задач, адаптацию стиля общения и персонализацию контента.

Контекстуализация познания: Роль окружающей среды

Интеграция Интернета вещей (IoT) позволяет системам искусственного интеллекта (ИИ) собирать данные о контексте окружающей среды пользователя и его текущем состоянии. Эти данные включают информацию с датчиков, таких как температура, освещенность, уровень шума, а также данные о местоположении, активности и физиологических параметрах, полученные с носимых устройств. Анализ этих данных позволяет ИИ делать выводы о ментальном состоянии пользователя, включая уровень стресса, усталости, концентрации внимания и даже потенциальные эмоциональные реакции. Например, изменение частоты сердечных сокращений в сочетании с данными о местоположении и уровне шума может указывать на тревогу или перегрузку, позволяя системе адаптировать свое поведение и предложить помощь или поддержку.

Теория ситуированной когниции постулирует, что познавательные процессы не являются внутренними, изолированными операциями, а глубоко формируются окружающей средой и социальным контекстом. Это означает, что восприятие, память, мышление и принятие решений неразрывно связаны с конкретными ситуациями, в которых они происходят, и с взаимодействием с окружающим миром и другими людьми. Иными словами, когнитивные способности проявляются и функционируют оптимально только в контексте реальной деятельности и взаимодействия, а не как абстрактные ментальные процессы, существующие вне этой связи. Данный подход подчеркивает важность учета физического и социального окружения при моделировании и разработке интеллектуальных систем.

Переход от абстрактных моделей интеллекта к системам, интегрированным в реальный мир, позволяет создавать искусственный интеллект, способный адаптироваться к потребностям пользователя. Традиционные подходы часто основываются на изолированных алгоритмах, не учитывающих контекст окружающей среды и текущее состояние пользователя. В отличие от этого, системы, функционирующие в реальном мире, могут собирать данные об окружении через сенсоры и другие источники, что позволяет им учитывать факторы, влияющие на когнитивные процессы. Это обеспечивает более точную оценку потребностей пользователя и, как следствие, создание более эффективных и персонализированных решений, учитывающих специфику конкретной ситуации и индивидуальные особенности.

К социально-энактивистским когнитивным системам: Будущее искусственного интеллекта

Схождение принципов непрерывного взаимодействия, контекстной осведомленности и динамического моделирования открывает путь к созданию социально-энактивистских когнитивных систем. Такие системы не просто обрабатывают информацию, но и активно участвуют в формировании общего контекста, постоянно адаптируясь к меняющимся обстоятельствам и взаимодействиям. Вместо пассивного реагирования на стимулы, они строят динамические модели окружающей среды и намерений других агентов, что позволяет им предвидеть последствия своих действий и эффективно сотрудничать. Именно интеграция этих трех ключевых элементов позволяет создать искусственный интеллект, способный к более глубокому пониманию и взаимодействию с миром, приближая его к человеческому уровню когнитивных способностей и социальной адаптации.

Исследование выявило три ключевые рекомендации по проектированию будущих систем искусственного интеллекта, способных к моделированию теории разума (ToM). Эти рекомендации — ситуативность, динамическая отзывчивость и субъективная адаптация — были получены в результате совместного проектирования с практиками индустрии и анализа созданных ими проектных артефактов. Ситуативность подразумевает учет контекста взаимодействия, динамическая отзывчивость — способность оперативно реагировать на изменяющиеся обстоятельства, а субъективная адаптация — умение учитывать индивидуальные особенности другого агента. Такой подход позволяет создавать системы, которые не просто обрабатывают информацию, но и активно участвуют в когнитивном процессе, что является важным шагом на пути к созданию по-настоящему эмпатичного и сотрудничающего искусственного интеллекта.

В отличие от традиционных систем искусственного интеллекта, реагирующих на внешние стимулы по заданным алгоритмам, разрабатываемые социально-активные когнитивные системы вовлечены в подлинный взаимный когнитивный процесс. Они не просто обрабатывают информацию, но и активно участвуют в формировании общего понимания ситуации, подобно тому, как это происходит в человеческом взаимодействии. Этот подход предполагает, что “понимание” возникает не как результат односторонней обработки данных, а как совместное творение, формирующееся в ходе непрерывного обмена информацией и адаптации к контексту. Это позволяет системам не только предсказывать поведение, но и учитывать намерения, эмоции и субъективные переживания взаимодействующих сторон, что является основой для развития действительно эмпатичных и коллаборативных технологий.

Данный подход открывает огромные перспективы для создания искусственного интеллекта, который отличается не только интеллектом, но и способностью к эмпатии, сотрудничеству и реальному соответствию человеческим потребностям. Разрабатываемые системы стремятся выйти за рамки простого реагирования на стимулы, активно участвуя во взаимном когнитивном процессе, что позволяет им не только обрабатывать информацию, но и понимать контекст, учитывать эмоциональное состояние взаимодействующего человека и адаптироваться к его потребностям. Такая ориентация на глубокое взаимодействие и взаимопонимание позволяет создавать ИИ, способный к более эффективному сотрудничеству, более осмысленной коммуникации и, в конечном итоге, к созданию технологий, которые действительно служат интересам человека и способствуют развитию гармоничных отношений между человеком и машиной.

Исследование подчёркивает необходимость создания систем искусственного интеллекта, способных учитывать динамическое состояние пользователя и контекст взаимодействия. Такой подход к проектированию, ориентированный на эмпатию и адаптацию, требует отхода от простых умозаключений в пользу понимания ментальных моделей человека. Кен Томпсон однажды заметил: «Документация фиксирует структуру, но не передаёт поведение — оно рождается во взаимодействии». Эта фраза как нельзя лучше отражает суть представленной работы: структура ИИ важна, но истинное поведение, его способность к эффективному взаимодействию с человеком, формируется только в процессе адаптации к меняющимся условиям и пониманию потребностей пользователя. Акцент на ‘Theory of Mind’ позволяет создавать не просто функциональные, но и по-настоящему ‘живые’ системы, способные к осмысленному взаимодействию.

Куда же дальше?

Исследование, посвященное созданию искусственного интеллекта, способного к «теории разума», выявляет закономерную сложность: перенос абстрактной модели психического состояния человека в алгоритмическую систему неизбежно наталкивается на границы применимости. Система, стремящаяся понять, а не просто предсказать поведение пользователя, рискует столкнуться с фундаментальной неопределенностью человеческой мотивации. Всё ломается по границам ответственности — если не понимать, где заканчивается компетенция машины в интерпретации намерений, последствия могут быть непредсказуемы.

Перспективы развития лежат, вероятно, не в совершенствовании моделирования «внутреннего мира», а в разработке более прозрачных механизмов взаимодействия. Необходимо сместить фокус с попыток «угадать» мысли пользователя на предоставление ему инструментов для явного выражения своих потребностей и ожиданий. Иначе, рискуем создать иллюзию понимания, маскирующую неспособность адаптироваться к реальным изменениям в контексте. Структура взаимодействия определяет его эффективность — и эта структура должна быть открытой и гибкой.

Будущие исследования должны сосредоточиться на выявлении критических точек отказа в системах, претендующих на эмпатию. Где возникают когнитивные диссонансы между ожиданиями пользователя и реакцией машины? Какие типы контекста наиболее сложны для интерпретации? Ответы на эти вопросы потребуют не только технологических инноваций, но и глубокого философского осмысления границ искусственного интеллекта и его роли в человеческом обществе.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11342.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-13 12:55