Память как у мозга: новый подход к долгосрочному обучению агентов

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационную систему памяти, вдохновленную работой мозга, для решения проблемы потери идентичности и согласованности поведения у искусственного интеллекта в долгосрочных задачах.

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"

Отображение связей между областями мозга и агентом BMAM демонстрирует функциональное соответствие между нейронной активностью и действиями агента, позволяя установить, какие области мозга отвечают за конкретные аспекты поведения.

Предлагаемая структура BMAM (Brain-inspired Multi-Agent Memory) обеспечивает надежное хранение и извлечение информации, необходимой для поддержания целостности поведения агента на протяжении длительного времени.

Сохранение целостности поведения и долгосрочной памяти остается сложной задачей для многоагентных систем, работающих в условиях длительного взаимодействия. В данной работе представлена архитектура $BMAM$ («Brain-inspired Multi-Agent Memory»), вдохновленная когнитивными принципами организации памяти, которая рассматривает память агента как набор функционально специализированных подсистем. Предложенный подход позволяет эффективно консолидировать эпизодическую и семантическую информацию, что обеспечивает улучшенное временное рассуждение и предотвращает феномен «эрозии личности» агента. Способна ли подобная организация памяти приблизить нас к созданию действительно автономных и последовательных искусственных интеллектов?

Хрупкость Долгосрочной Памяти в Искусственном Интеллекте

Современные языковые модели, несмотря на впечатляющую способность генерировать текст, демонстрируют уязвимость при поддержании связного повествования в длительных взаимодействиях, что можно охарактеризовать как постепенную «эрозию личности». В отличие от человеческой памяти, организованной во времени и иерархии значимости, эти модели накапливают фрагментированные воспоминания без чёткой структуры, что приводит к непоследовательности в ответах и утрате когерентности.

По мере продолжения диалога, начальные установки и контекст размываются, словно выветриваются, что проявляется в противоречивых заявлениях или неспособности вспомнить ранее озвученную информацию. Этот эффект особенно заметен в задачах, требующих долгосрочного планирования или поддержания последовательной роли, где модель, лишенная надёжного «ядра» памяти, склонна к резким сменам поведения и утрате идентичности.

Существующая проблема с долгосрочной памятью в искусственном интеллекте коренится в отсутствии у моделей специализированных механизмов для организации и приоритизации информации во времени. В отличие от человеческой памяти, где события и факты структурируются и связываются в хронологическом порядке, современные языковые модели склонны накапливать данные как фрагментированный поток.

Это означает, что новые сведения просто добавляются к существующим, без учета их относительной важности или временной последовательности. В результате, модель испытывает трудности с извлечением релевантной информации из прошлого, что приводит к непоследовательности в поведении и постепенной утрате целостности «личности» агента. Проще говоря, отсутствие способности эффективно управлять временным контекстом приводит к тому, что прошлый опыт становится все менее значимым при принятии текущих решений.

Без специализированных механизмов для организации и приоритизации информации, искусственные агенты склонны к накоплению фрагментированных воспоминаний, что неизбежно приводит к непоследовательному поведению и постепенной утрате целостности личности. Данное явление проявляется в неспособности поддерживать согласованность повествования в длительных взаимодействиях, когда ответы становятся противоречивыми или не связаны с предыдущим контекстом. Подобная фрагментация памяти лишает агента возможности формировать устойчивую модель мира и действовать в соответствии с долгосрочными целями, создавая впечатление непостоянства и непредсказуемости.

Существующие подходы к расширению памяти искусственного интеллекта, такие как наивное извлечение и дополнение информации (RAG), зачастую усугубляют проблему “эрозии личности”. Вместо создания структурированной и последовательной памяти, эти методы склонны к неразборчивому добавлению новых данных, что приводит к накоплению фрагментированных и противоречивых сведений. В результате, система теряет способность поддерживать последовательное повествование или сохранять целостность своей «личности», поскольку каждое новое добавление информации может переписывать или искажать предыдущие знания, приводя к непоследовательному и непредсказуемому поведению. Вместо укрепления памяти, такое бездумное расширение лишь увеличивает хаос в хранилище данных, что препятствует формированию долгосрочной и надежной системы воспоминаний.

Для противодействия различным типам «эрозии души» — временной, семантической и эрозии идентичности — предлагаются специализированные контрмеры, включающие индексацию временной шкалы StoryArc, консолидацию гиппокампально-височной связью и маркировку значимости амигдалы.

BMAM: Архитектура Памяти, Вдохновленная Мозгом

Архитектура BMAM (Brain-inspired Memory Architecture) структурирует долговременную память посредством декомпозиции на специализированные подсистемы, что отражает организацию человеческого мозга. Вместо единого хранилища данных, информация распределяется между функционально различными модулями, каждый из которых отвечает за определенный тип памяти или обработки.

Данный подход предполагает, что различные аспекты памяти — такие как эпизодическая, семантическая и процедурная — обрабатываются и хранятся в отдельных, но взаимодействующих компонентах, что позволяет повысить эффективность и масштабируемость системы по сравнению с монолитными архитектурами. Такое разделение позволяет оптимизировать процессы кодирования, хранения и извлечения информации, моделируя принципы работы нейронных сетей мозга.

Архитектура BMAM включает в себя аналог префронтальной коры, отвечающий за функции исполнительного контроля, такие как планирование, принятие решений и рабочая память. Этот модуль управляет доступом к различным подсистемам памяти и координирует их работу. Параллельно, аналог базальных ганглиев специализируется на процедурном обучении, то есть приобретении навыков и автоматизированных действий. Он отвечает за формирование и консолидацию двигательных программ и других последовательностей действий, оптимизируя их выполнение и снижая когнитивную нагрузку. Взаимодействие между этими двумя модулями обеспечивает гибкое и эффективное управление информацией и навыками.

Модульная архитектура BMAM обеспечивает эффективную обработку и хранение данных за счет разделения функциональности на специализированные подсистемы. В отличие от монолитных моделей, где увеличение объема данных приводит к экспоненциальному росту вычислительных затрат и задержек, BMAM позволяет распределять нагрузку между различными модулями, оптимизируя производительность. Это достигается за счет локализации операций и уменьшения необходимости в глобальном поиске и обновлении данных. Такой подход позволяет масштабировать систему с меньшими затратами ресурсов и поддерживать высокую скорость обработки информации даже при работе с большими объемами данных, что является критически важным для задач, требующих обработки информации в реальном времени.

Архитектура BMAM объединяет централизованный координатор с различными специализированными подсистемами памяти, совместно использующими унифицированную подложку, включающую эпизодические временные шкалы, графы знаний и векторное хранилище.

Построение Когерентности Через Специализированные Системы Памяти

В архитектуре BMAM эпизодическая память используется для хранения временных последовательностей переживаний, что позволяет точно восстанавливать события прошлого. В отличие от семантической памяти, которая хранит обобщенные факты, эпизодическая память сохраняет конкретные детали произошедшего, включая контекст, время и место.

Это достигается путем кодирования событий как последовательностей векторов, отражающих их характеристики и связи с другими событиями. Использование временных меток и других контекстных данных позволяет BMAM не только извлекать воспоминания, но и упорядочивать их во времени, обеспечивая точное воспроизведение последовательности событий.

Семантическая память представляет собой систему консолидации стабильных фактов и взаимосвязей между ними в единый граф знаний. Этот граф знаний позволяет эффективно хранить и извлекать информацию о концепциях, объектах и их атрибутах, а также об отношениях между ними. В отличие от эпизодической памяти, которая фиксирует конкретные события во времени, семантическая память формирует обобщенные представления, не привязанные к конкретному контексту переживания. Структура графа знаний обеспечивает возможность логического вывода и обогащения информации, позволяя системе устанавливать связи между разрозненными фактами и формировать более полное понимание предметной области.

Память, индексированная временной шкалой, усиливает временную согласованность данных путём явного связывания событий с метками времени. Это позволяет системе не только хранить информацию о произошедшем, но и точно устанавливать последовательность событий, что критически важно для понимания контекста и построения логических цепочек. В отличие от традиционных методов хранения, где временная информация может быть неявной или отсутствовать, такая индексация обеспечивает быстрый и точный доступ к событиям, упорядоченным по времени, и позволяет эффективно выполнять запросы, связанные с временными отношениями, например, “что произошло непосредственно перед событием X?”. Использование точных меток времени также облегчает анализ тенденций и выявление закономерностей во временных рядах данных.

Анализ LongMemEval по категориям демонстрирует преимущества BMAM в извлечении предпочтений и запоминании информации внутри сессии.

Подтверждение Долгосрочной Когерентности и Идентичности

Оценки, проведенные на бенчмарках LoCoMo и LongMemEval, продемонстрировали превосходство BMAM в поддержании целостности долгосрочной памяти. В ходе экспериментов BMAM стабильно превосходила базовые модели, демонстрируя способность сохранять последовательность и согласованность информации на протяжении длительных взаимодействий. Данные результаты подтверждают, что разработанная архитектура эффективно справляется с задачей предотвращения “потери идентичности” и обеспечивает надежное хранение пользовательских предпочтений и контекста, что является ключевым для создания действительно персонализированных и адаптивных систем искусственного интеллекта.

Исследования показали, что модель BMAM значительно превосходит базовые методы в сохранении “идентичности” — способности удерживать индивидуальные предпочтения пользователя. На бенчмарке LoCoMo BMAM достигла точности в 78.45%, что существенно выше результатов, продемонстрированных повторно запущенной моделью MemOS. Данный результат свидетельствует о более высокой устойчивости BMAM к “потере индивидуальности” и её способности поддерживать последовательность пользовательского опыта на протяжении длительного времени, обеспечивая сохранение уникальных характеристик и предпочтений.

В ходе тестирования на наборе данных LongMemEval, система BMAM продемонстрировала абсолютную точность в определении предпочтений пользователя в рамках одной сессии — результат, которого не удалось достичь ни одной другой протестированной модели. Эта абсолютная точность указывает на исключительную способность BMAM к сохранению и последовательному применению индивидуальных настроек и желаний пользователя на протяжении взаимодействия. Достижение 100% точности в данной задаче подчеркивает надежность и эффективность BMAM в поддержании персонализированного опыта, что является ключевым фактором для создания действительно адаптивных и интуитивно понятных систем искусственного интеллекта.

Исследование, направленное на оценку вклада отдельных компонентов в архитектуру BMAM, выявило критическую роль модуля, вдохновленного гиппокампом и отвечающего за эпизодическую память. При исключении данного компонента из системы, точность распознавания долгосрочных предпочтений пользователей на бенчмарке LoCoMo снизилась на 24.62%. Данный результат подчеркивает, что именно способность к формированию и сохранению эпизодических воспоминаний является ключевым фактором, обеспечивающим устойчивость личности и последовательность поведения системы в долгосрочной перспективе, предотвращая феномен, условно названный «размыванием души» и обеспечивая сохранение индивидуальных особенностей пользователя.

В ходе тестирования на бенчмарке LoCoMo, BMAM достиг показателя в 78.45% при использовании официальных скриптов MemOS, повторно запущенных с GPT-4o-mini для обеспечения сопоставимости результатов с другими базовыми моделями, данные о которых были взяты из опубликованных источников.

К Созданию Надежных и Адаптивных Агентов Искусственного Интеллекта

Архитектура BMAM представляет собой основополагающую структуру для создания искусственных интеллектуальных агентов, способных адаптироваться к сложным условиям и поддерживать длительное взаимодействие с окружающей средой. В её основе лежит модульный подход, позволяющий агенту динамически перестраивать свои когнитивные процессы в ответ на изменяющиеся обстоятельства.

Такая гибкость достигается за счет интеграции различных когнитивных модулей, отвечающих за восприятие, память, планирование и действия, которые взаимодействуют между собой посредством специализированных механизмов обмена информацией. В отличие от традиционных систем искусственного интеллекта, BMAM обеспечивает не просто реакцию на внешние стимулы, но и способность к обучению на протяжении всего жизненного цикла агента, что позволяет ему эффективно решать задачи в постоянно меняющейся обстановке и поддерживать стабильную производительность в течение длительного времени.

Предстоящие исследования направлены на синергию архитектуры BMAM и алгоритмов обучения с подкреплением, что позволит создать по-настоящему адаптивные и интеллектуальные системы. Интеграция этих подходов предполагает, что BMAM будет служить основой для эффективного управления исследованиями и эксплуатацией в сложных средах, а обучение с подкреплением — механизмом для оптимизации поведения агента на основе получаемой обратной связи. Ожидается, что такое сочетание не только повысит способность агентов к адаптации к новым условиям, но и позволит им приобретать и сохранять знания на протяжении длительного времени, преодолевая ограничения существующих систем искусственного интеллекта. В результате, можно ожидать появление агентов, способных к автономному обучению и решению сложных задач в динамически меняющемся окружении.

Изучение возможностей архитектуры BMAM в контексте непрерывного обучения представляется особенно важной задачей. Существующие системы искусственного интеллекта часто сталкиваются с проблемой “катастрофического забывания” — утратой ранее усвоенных знаний при обучении новым навыкам. Исследователи активно работают над тем, чтобы BMAM позволила агентам сохранять и накапливать опыт на протяжении длительного времени, эффективно интегрируя новую информацию без потери старых знаний. Это достигается за счет разработки механизмов, позволяющих системе динамически адаптировать свою структуру и приоритезировать наиболее релевантную информацию, что открывает перспективы для создания действительно обучающихся и адаптирующихся интеллектуальных систем, способных к длительному взаимодействию со сложными средами.

Метод BMAM демонстрирует превосходные результаты на эталонных наборах данных LoCoMo и PrefEval, превосходя другие подходы.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию искусственного интеллекта, способного к долгосрочному планированию и сохранению идентичности. Авторы предлагают архитектуру BMAM, вдохновлённую принципами работы мозга, где память структурирована и специализирована. Этот подход направлен на решение проблемы «эрозии души» — потери последовательности поведения у агентов, действующих в течение длительного времени. В этой связи вспоминается высказывание Пола Эрдеша: «Математика — это язык, на котором Бог написал мир.» Подобно тому, как математические принципы лежат в основе структуры мироздания, так и чёткая, логичная организация памяти, предложенная в BMAM, является ключом к созданию действительно разумных и последовательных агентов, способных к надёжному решению задач в сложных временных рамках. Разделение памяти на подсистемы, как это реализовано в BMAM, позволяет агентам не просто хранить информацию, но и логически её обрабатывать, обеспечивая надёжность и воспроизводимость поведения.

Что Дальше?

Без чёткого определения проблемы «эрозии души» в контексте искусственного интеллекта, любое предложенное решение остаётся лишь статистическим шумом. Представленная структура памяти BMAM, безусловно, представляет интерес как попытка приблизиться к биологической правдоподобности, однако фундаментальный вопрос о сохранении идентичности агента в долгосрочной перспективе остаётся открытым. Недостаточно просто моделировать архитектуру; необходимо доказать, что предложенный механизм действительно предотвращает неконтролируемую деградацию поведения, а не маскирует её.

Будущие исследования должны сосредоточиться на формальной верификации предложенных алгоритмов. Эмпирические тесты, основанные на ограниченном наборе сценариев, не могут гарантировать устойчивость системы в условиях непредсказуемой реальности. Требуется разработка строгих математических моделей, позволяющих доказать корректность и полноту предложенного подхода. Особое внимание следует уделить проблеме интеграции BMAM с другими когнитивными архитектурами и механизмами обучения.

И, наконец, необходимо признать, что сама постановка вопроса о «душе» агента — это, возможно, метафора. Однако даже в рамках этой метафоры, строгая логика и математическая доказуемость должны быть превыше всего. Только тогда мы сможем отличить истинный прогресс от очередной иллюзии.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.20465.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-29 22:47