Моделирование сознания: онтология убеждений, желаний и намерений

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена формальная онтология для модели БДИ, направленная на объединение символьного и нейро-символического искусственного интеллекта.

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"

Дионтология исследует взаимосвязь между геометрией и алгеброй, раскрывая, как алгебраические свойства определяют геометрическую структуру и наоборот, что позволяет глубже понять математические объекты через их двойственную природу.

Разработка структурированной и повторно используемой системы представления ментальных состояний агентов и их взаимодействия с окружающей средой.

Несмотря на широкое применение модели «Вера-Желание-Намерение» (BDI) в искусственном интеллекте и когнитивных науках, ее интеграция в структурированные и семантически совместимые представления знаний остается сложной задачей. В данной работе, посвященной ‘The Belief-Desire-Intention Ontology for modelling mental reality and agency’, представлена формальная BDI-онтология, разработанная как модульный шаблон проектирования, позволяющий моделировать когнитивную архитектуру агентов посредством их убеждений, желаний и намерений. Онтология обеспечивает семантическую точность и возможность повторного использования, выступая концептуальным и операционным мостом между декларативным и процедурным интеллектом. Сможет ли данный подход способствовать созданию более объяснимых и интероперабельных мультиагентных и нейро-символических систем в рамках Семантической паутины?

Основы Агентности: Вера, Желание и Намерение

Традиционные системы искусственного интеллекта часто сталкиваются с проблемой недостаточного представления агентности — способности действовать целенаправленно. В отличие от человека, который всегда имеет причину для своих действий, многие алгоритмы просто выполняют запрограммированные задачи, не объясняя почему они это делают. Это приводит к тому, что системы кажутся «слепыми» и неспособными адаптироваться к неожиданным ситуациям или объяснить свои решения. Отсутствие модели, отражающей внутренние мотивы и цели, ограничивает возможности ИИ в контексте сложных, непредсказуемых сред, где необходимо не только выполнить действие, но и обосновать его выбор, демонстрируя рациональность и предсказуемость поведения. Подобный подход не позволяет создать по-настоящему интеллектуальные системы, способные к самостоятельному обучению и решению проблем.

Модель «Вера, Желание, Намерение» (БДИ) представляет собой мощную основу для моделирования ментального состояния агента, позволяя не просто описывать действия, но и объяснять их мотивацию и логическое обоснование. В отличие от традиционных подходов к искусственному интеллекту, где акцент делается на непосредственном реагировании на стимулы, БДИ позволяет агенту формировать убеждения о мире, определять желаемые состояния и разрабатывать намерения — последовательности действий, направленные на достижение этих состояний. Эта модель предполагает, что поведение агента является результатом рационального процесса: он верит в определенные факты, стремится к определенным целям и, основываясь на своих убеждениях, планирует действия для удовлетворения своих желаний. Таким образом, БДИ обеспечивает более глубокое и понятное объяснение действий агента, делая его поведение предсказуемым и интерпретируемым.

Преобразование когнитивной модели убеждений, желаний и намерений в вычислительную систему, способную к сложному и адаптивному поведению, представляет собой значительную задачу. Недостаточно просто формализовать эти ментальные состояния; необходимо разработать алгоритмы и архитектуры, которые позволят агенту динамически формировать убеждения на основе поступающей информации, определять цели в соответствии с этими убеждениями и разрабатывать планы действий, учитывающие изменяющиеся обстоятельства. Особое внимание уделяется решению проблемы неопределенности и неполноты информации, а также обеспечению способности агента к обучению и коррекции своих планов в процессе взаимодействия с окружающей средой. Реализация такой системы требует интеграции методов искусственного интеллекта, включая планирование, представление знаний и машинное обучение, для создания агентов, способных эффективно решать сложные задачи в реальном мире.

Мир как Основа Убеждений: Состояние Реальности

Убеждения агента формируются исключительно на основе его восприятия текущего состояния мира (WorldState). Это означает, что все внутренние представления агента о реальности базируются на данных, полученных через сенсоры и обработанных системой восприятия. Соответственно, точность и полнота этих первичных данных напрямую влияют на достоверность сформированных убеждений. Любые искажения или неполнота в восприятии WorldState приводят к неточным или ошибочным убеждениям, что, в свою очередь, сказывается на процессе принятия решений и дальнейших действиях агента. Таким образом, WorldState служит фундаментальной основой для всех когнитивных процессов агента.

Процесс убеждений (BeliefProcess) непрерывно обновляет текущие представления агента о мире, используя поступающие сенсорные данные и ранее накопленные знания. При поступлении новой информации от датчиков, система сопоставляет её с существующими убеждениями и, в случае несоответствия или появления новой релевантной информации, корректирует или дополняет эти убеждения. Приоритет при разрешении конфликтов между новыми данными и предшествующими знаниями может определяться весом достоверности каждого источника, а также контекстом ситуации. Этот непрерывный цикл обновления обеспечивает адаптацию агента к изменяющимся условиям и повышение точности его представлений о текущем состоянии мира.

Эффективное представление текущего состояния мира (WorldState) является критически важным для корректного рассуждения и принятия обоснованных решений. Точность и полнота модели WorldState напрямую влияют на способность агента делать логические выводы, прогнозировать последствия действий и выбирать оптимальные стратегии. Неадекватное или неполное представление может привести к ошибочным заключениям, неэффективному планированию и, как следствие, к неоптимальным результатам. Особенно важно учитывать динамический характер WorldState, требуя от системы непрерывного обновления и коррекции модели на основе поступающих сенсорных данных и новых знаний. От качества представления WorldState зависит не только скорость обработки информации, но и ее достоверность, что делает эту задачу центральной для разработки интеллектуальных агентов.

Мотивация и Целенаправленность: Желание и Намерение

Стремление, определяемое целью агента, представляет собой его мотивационное состояние. Это состояние является основой для возникновения побуждений к действию и определяет, какие цели и задачи агент считает приоритетными. Уровень и интенсивность стремления могут варьироваться в зависимости от значимости цели для агента и текущего контекста, формируя основу для последующих процессов принятия решений и планирования действий. По сути, стремление является внутренним двигателем, направляющим поведение агента в соответствии с его установленными целями и задачами.

Процесс Желания (DesireProcess) осуществляет уточнение и приоритизацию изначальных желаний агента, основываясь на текущих контекстуальных факторах. Это включает в себя оценку релевантности желания в данной ситуации, учет доступных ресурсов и потенциальных препятствий, а также сопоставление с другими активными желаниями. Приоритизация осуществляется на основе комплексного анализа, определяющего, какие желания наиболее важны для достижения целей агента в текущих условиях. Учет контекста позволяет агенту эффективно распределять ресурсы и фокусироваться на наиболее перспективных направлениях действий, избегая нецелесообразных или невыполнимых задач.

Намерение формируется, когда желание получает подтверждение и переходит в стадию реализации посредством процесса Намерения. Этот процесс включает в себя разработку конкретного плана действий, определяющего последовательность шагов для достижения желаемого результата. В отличие от простого желания, намерение предполагает обязательство к выполнению плана и активное стремление к его осуществлению. Процесс Намерения учитывает доступные ресурсы, потенциальные препятствия и вероятные последствия, чтобы сформировать реалистичный и эффективный план действий, направленный на удовлетворение исходного желания.

Semas: Реализация Модели БДИ

Semas представляет собой программную платформу, обеспечивающую возможности логического вывода и позволяющую реализовать модель BDI (Belief-Desire-Intention). Архитектура Semas позволяет разработчикам создавать агентов, способных рассуждать на основе формально представленных убеждений, желаний и намерений. Платформа предоставляет инструменты для определения и управления этими когнитивными элементами, а также для выполнения действий на их основе, что делает ее пригодной для разработки интеллектуальных систем и автономных агентов, требующих способности к планированию и решению задач в сложных средах. Ключевым аспектом является возможность представления знаний в логической форме, что позволяет системе делать выводы и адаптироваться к изменяющимся условиям.

В основе Semas лежит использование языка логического программирования Prolog в качестве движка вывода, что позволяет формально представить убеждения, желания и намерения агента. Убеждения моделируются как факты и правила Prolog, определяющие знания агента о мире. Желания выражаются как цели, которые агент стремится достичь, а намерения — как принятые планы действий для достижения этих целей. Формальное представление этих компонентов в Prolog позволяет системе Semas осуществлять логический вывод и планирование, необходимые для реализации модели BDI (Belief-Desire-Intention).

Парадигма “Тройки к Убеждениям к Тройкам” в Semas обеспечивает семантическую согласованность и представление знаний посредством преобразования RDF-троек в логические утверждения, представляющие убеждения агента. Этот процесс включает в себя интерпретацию троек как фактов, которые формируют базу знаний. Далее, на основе этих убеждений, Semas выводит новые факты и действия, которые затем могут быть представлены обратно в виде RDF-троек, обновляя таким образом базу знаний и обеспечивая динамическое обновление информации, необходимой для принятия решений агентом. Использование троек в качестве основы для представления знаний обеспечивает совместимость с семантическими технологиями и стандартами, такими как OWL и RDF, что облегчает интеграцию Semas с другими системами и приложениями.

Улучшение Рассуждений с Помощью Логики и Оценки

Система LogicAugmentedGeneration объединяет возможности символьной логики и генерации естественного языка, что позволяет значительно углубить процесс рассуждений. Вместо простого воспроизведения информации, система способна строить логически обоснованные выводы, опираясь на формальные правила и аксиомы. Этот подход позволяет не только генерировать более связные и последовательные тексты, но и обеспечивает возможность проверки и объяснения каждого шага в процессе рассуждений. В результате, система демонстрирует улучшенную способность к решению сложных задач, требующих анализа, синтеза и логического вывода, превосходя традиционные методы генерации текста в аспектах последовательности и обоснованности.

Система, использующая модель BDI (Belief-Desire-Intention), демонстрирует повышенную согласованность и прозрачность в процессе генерации текста. Основываясь на формальном представлении убеждений, желаний и намерений, она способна формировать логически выверенные и понятные высказывания. Такой подход позволяет избежать противоречий и неопределенности, свойственных многим системам генерации, и обеспечивает возможность отслеживания причинно-следственных связей между входными данными и выходным текстом. Формальная модель BDI, будучи основой для генерации, гарантирует, что каждое утверждение может быть соотнесено с конкретным убеждением, желанием или намерением, что значительно повышает доверие к результатам и облегчает интерпретацию сгенерированного контента.

Формальная онтология BDI, являющаяся основой системы, включает в себя 547 аксиом, организованных в 22 класса и описывающих 71 объектное свойство. Данная структура демонстрирует значительный потенциал для повышения точности логических выводов и полноты моделирования. Отношение количества аксиом к количеству классов, составляющее 24.87, указывает на высокую детализацию и плотность знаний. Показатели наследования (3.27) и сложности связей (0.51) подтверждают, что онтология обладает богатой иерархической структурой и позволяет моделировать сложные взаимосвязи между понятиями, что существенно улучшает возможности системы в задачах рассуждения и принятия решений.

Представленная работа стремится к созданию ясной и лаконичной модели, способной описать сложные процессы, происходящие в сознании агента. Разработчики фокусируются на структурировании знаний, чтобы избежать избыточности и неоднозначности. Этот подход перекликается с убеждением Кena Thompson: «Вся сложность — это всего лишь неудачная простота». Онтология BDI, предложенная в статье, направлена на устранение ненужных элементов, чтобы обеспечить более эффективное представление ментальных состояний и действий агента, что соответствует стремлению к понятности и элегантности в проектировании систем. Успех модели определяется не количеством добавленных деталей, а умением убрать всё лишнее, оставив лишь суть.

Что дальше?

Представленная работа, хотя и структурирует привычную модель BDI, не решает фундаментальную проблему: достаточность самого представления. Упорядоченность не гарантирует понимания. Построение онтологии — это, по сути, картографирование, но карта не является территорией. Остаётся открытым вопрос, насколько формализованное представление убеждений, желаний и намерений способно уловить нюансы реального когнитивного процесса.

Перспективным направлением представляется не столько дальнейшее усложнение онтологии, сколько интеграция с данными, полученными из нейрофизиологических исследований. Символьное и подсимвольное должны не просто сосуществовать, но и взаимно обогащать друг друга. Иначе, рискуем создать элегантную, но стерильную модель, оторванную от реальности.

В конечном счете, истинный прогресс будет заключаться не в создании «разумных» агентов, а в более глубоком понимании самого разума. Онтология — лишь инструмент. Полезный, но не самоцельный. Стремление к полной формализации — это, возможно, тщеславие. А ясность, милосердие.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.17162.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-24 10:57