Пространство и разум: как «галлюцинации» ИИ помогают проектировать города будущего

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к архитектурному моделированию рассматривает людей не как физические объекты, а как когнитивных агентов, используя «галлюцинации» искусственного интеллекта для выявления проблем в планировке пространств и повышения комфорта городской среды.

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"

Пока система действует на автопилоте, основанном на физических принципах, до тех пор, пока ошибка предсказания не превысит заданный порог τ, после чего активируется более сложный механизм генерации ожиданий, а расхождение между сгенерированным и реальным состоянием, выраженное как [latex]\Delta = 1 - sim[/latex], определяет степень — Пока система действует на автопилоте, основанном на физических принципах, до тех пор, пока ошибка предсказания не превысит заданный порог τ, после чего активируется более сложный механизм генерации ожиданий, а расхождение между сгенерированным и реальным состоянием, выраженное как $\Delta = 1 - sim$ , определяет степень «когнитивного трения» — индикатор потенциального «фантомного аффорданса».

Предлагается новая метрика когнитивного трения в пространственном моделировании, основанная на анализе «галлюцинаций» больших языковых моделей, для оптимизации архитектурных решений и улучшения когнитивного благополучия пользователей.

Традиционное архитектурное моделирование, фокусируясь на физических параметрах, зачастую упускает из виду когнитивные аспекты взаимодействия человека с пространством. В работе ‘From Particles to Agents: Hallucination as a Metric for Cognitive Friction in Spatial Simulation’ предлагается новый подход к моделированию, в котором люди рассматриваются не как физические «частицы», а как когнитивные агенты, а «галлюцинации» искусственного интеллекта используются как диагностический инструмент для выявления неочевидных проблем пространственного дизайна и измерения $C_f$ — когнитивного трения. Предлагаемый фреймворк, основанный на эпизодическом пространственном рассуждении, позволяет выявить «фантомные аффордансы» и создать более интуитивно понятную среду. Не приведет ли это к переосмыслению парадигм взаимодействия человека и компьютера и разработке этичных принципов проектирования, ориентированных на когнитивное благополучие?

За гранью статического пространства: Ограничения традиционного моделирования

Традиционные симуляции окружающей среды зачастую рассматривают агентов как пассивные частицы, лишенные способности к осмыслению пространства и подверженные игнорированию когнитивной нагрузки. Такой подход предполагает, что поведение агентов определяется исключительно физическими свойствами среды, без учета семантического понимания окружения и внутренних процессов, влияющих на принятие решений. В результате, симуляции не отражают сложность взаимодействия человека с пространством, упуская из виду такие факторы, как контекст, намерения и когнитивные ограничения, что приводит к нереалистичным и поверхностным сценариям. Эффективное моделирование требует учета того, как агенты интерпретируют информацию, формируют цели и адаптируются к изменяющимся условиям, а не просто реагируют на внешние стимулы.

Традиционные методы моделирования окружающей среды зачастую упрощают взаимодействие агентов с пространством, не учитывая, как воспринимаются возможности, предоставляемые этим пространством, и как это влияет на человеческий опыт. В результате, симуляции оказываются нереалистичными, поскольку не отражают сложность процесса принятия решений, основанного на оценке доступных действий и их последствий. Например, агент может «видеть» лестницу, но не «понимать», что её можно использовать для достижения определенной цели, или игнорировать потенциальные риски, связанные с её использованием. Такое игнорирование нюансов взаимодействия приводит к тому, что поведение агентов в симуляции выглядит неестественно и не соответствует реальным паттернам поведения человека в аналогичных ситуациях, подрывая ценность моделирования для понимания и прогнозирования поведения в реальном мире.

Переход к агентному моделированию, в котором агенты наделены гибкой когнитивной способностью, представляется необходимым для создания действительно захватывающих и информативных симуляций. В отличие от традиционных подходов, рассматривающих агентов как пассивные элементы, агентное моделирование позволяет им адаптироваться к изменяющимся условиям, учиться на опыте и принимать решения, основанные на внутреннем понимании среды. Это позволяет создавать симуляции, в которых поведение агентов выглядит более реалистичным и правдоподобным, отражая сложность человеческого взаимодействия с пространством и доступными возможностями. Такой подход открывает новые перспективы для изучения социальных процессов, планирования городской среды и разработки более эффективных систем взаимодействия человека и компьютера, поскольку позволяет моделировать не только что происходит, но и почему это происходит с точки зрения когнитивных процессов агентов.

Эпизодическое пространственное рассуждение: Когнитивная основа симуляций

Эпизодическое пространственное рассуждение (ЭПР) в симуляциях использует дискретные “нарративные отрезки” (Narrative Beats), имитируя принципы человеческой эпизодической памяти. В отличие от непрерывной симуляции, ЭПР фокусируется на ключевых событиях и моментах, определяющих траекторию агента. Каждый нарративный отрезок представляет собой законченную последовательность действий, связанных с конкретной целью или событием, что позволяет оптимизировать вычислительные ресурсы и повысить реалистичность моделирования поведения агентов. Этот подход позволяет агентам «вспоминать» и использовать предыдущий опыт для принятия решений в аналогичных ситуациях, подобно тому, как люди используют эпизодическую память для навигации и планирования.

В основе данной системы лежит использование «Эвристического Автопилота» для выполнения рутинных перемещений. Этот модуль обеспечивает автономную навигацию по известной среде, значительно снижая вычислительную нагрузку, связанную с постоянным планированием траектории. Освобожденные ресурсы направляются на высокоточные когнитивные процессы, такие как обработка информации об окружающей среде, принятие решений и моделирование поведения агента. Использование эвристического подхода позволяет эффективно управлять ресурсами, обеспечивая баланс между автономностью и детализацией когнитивных функций, что критически важно для реалистичного моделирования.

Интеграция агентов, управляемых большими языковыми моделями (LLM), позволяет симуляции достичь адаптивного планирования, сохранения памяти и нюансированного поведения. LLM обеспечивают возможность генерации последовательностей действий, учитывающих контекст и цели, что позволяет агентам динамически корректировать планы в ответ на изменения в среде. Механизмы памяти, основанные на LLM, позволяют сохранять информацию о предыдущих событиях и использовать её для принятия решений в будущем. Способность LLM генерировать естественный язык и интерпретировать сложные запросы обеспечивает более реалистичное и гибкое поведение агентов, превосходящее заранее запрограммированные реакции.

Количественная оценка когнитивного трения: Обнаружение неоднозначности и иллюзий

Семантическая неопределенность окружающей среды, или ‘семиотическая неоднозначность’, возникает, когда визуальные сигналы неявно или явно противоречат ожидаемым возможностям взаимодействия с объектами. Это несоответствие между воспринимаемой информацией и ожидаемым ‘аффордансом’ — потенциалом объекта для конкретных действий — и вызывает ‘когнитивное трение’. По сути, когнитивное трение представляет собой неуспешность среды в эффективной передаче информации о том, как с ней взаимодействовать, что требует дополнительных когнитивных усилий для разрешения противоречий и понимания доступных действий. Неопределенность может возникать из-за нечетких визуальных подсказок, противоречивых сигналов или недостатка информации, необходимой для адекватной оценки аффордансов.

Модели «Зрение-Язык» способны выявлять неоднозначность окружающей среды путем анализа визуальной информации и сопоставления её с ожидаемыми результатами. Этот процесс включает в себя распознавание объектов, сцен и их взаимосвязей на изображениях, а затем сравнение этих данных с языковым описанием или внутренними представлениями о том, как должна выглядеть данная ситуация. Расхождения между визуальным вводом и ожидаемым результатом сигнализируют о наличии когнитивной неоднозначности, поскольку модель обнаруживает несоответствие между тем, что она «видит», и тем, что она «ожидает» увидеть, что является ключевым индикатором когнитивного трения. Алгоритмы машинного обучения, интегрированные в такие модели, позволяют автоматизировать этот процесс выявления расхождений, предоставляя количественную оценку степени неоднозначности.

Метрика «галлюцинаций» количественно оценивает семантическое расхождение между ожиданиями модели и фактической окружающей средой, выступая в качестве измеримого прокси для когнитивного напряжения. Данная метрика определяется как 1 — sim( $E\_{gen}$ , $R\_{phys}$ ), где $E\_{gen}$ представляет собой семантическое представление, сгенерированное моделью на основе визуальной информации, а $R\_{phys}$ — семантическое представление физической реальности, извлеченное из тех же визуальных данных. Таким образом, значение метрики приближается к нулю при высоком соответствии между ожидаемым и фактическим окружением, указывая на низкий уровень когнитивной нагрузки, и увеличивается при возрастающем расхождении, отражая повышенное когнитивное напряжение.

Когнитивная оркестровка: Проектирование с заботой о человеческом благополучии

В стремлении к созданию действительно человеко-ориентированной среды, появляется концепция “Когнитивной Оркестровки” — принципиально нового подхода к дизайну. Она основывается на интеграции “Метрики Галлюцинаций” и глубоком понимании “Когнитивного Трения” $CfC_{f}$ . Этот фреймворк предполагает не просто функциональность пространства, но и его способность поддерживать когнитивное благополучие человека, минимизируя ментальную нагрузку и предотвращая когнитивные искажения. Сочетание этих метрик позволяет оценить, насколько среда соответствует ожиданиям пользователя, и выявить потенциальные источники фрустрации или дезориентации, создавая тем самым гармоничное взаимодействие между человеком и окружающим миром. Таким образом, “Когнитивная Оркестровка” представляет собой переход от простого проектирования пространства к созданию среды, активно поддерживающей и улучшающей когнитивные способности человека.

Данный подход к проектированию ставит во главу угла когнитивную целостность и автономию человека, стремясь создавать пространства, которые не просто выполняют свои функции, но и поддерживают общее когнитивное благополучие. Особое внимание уделяется обеспечению ясности восприятия и предсказуемости окружения, минимизируя когнитивную нагрузку и позволяя человеку эффективно взаимодействовать с пространством без чувства перегрузки или дезориентации. Это достигается за счет тщательного анализа и оптимизации сенсорной информации, организации пространства и обеспечения соответствия между ожиданиями и реальностью, что способствует ощущению контроля, уверенности и психологического комфорта в любой среде.

Особое внимание в рамках данной концепции уделяется выявлению и смягчению так называемой “фантомной доступности” — ситуации, когда среда подает сильные сигналы о возможности действия, которые в итоге не подтверждаются. Это несоответствие между ожиданием и реальностью создает когнитивное напряжение, которое измеряется с помощью метрики когнитивного трения $CfC\_{f}$ . Высокое значение $CfC\_{f}$ указывает на избыточное количество ложных обещаний в окружающей среде, что может приводить к разочарованию, ошибкам и снижению общей когнитивной эффективности. Стремление к минимизации фантомной доступности, таким образом, является ключевым элементом создания пространств, поддерживающих когнитивное благополучие и способствующих более гармоничному взаимодействию человека с окружающей средой.

В данной работе предпринята попытка взглянуть на архитектурное моделирование сквозь призму когнитивных агентов, а не безликих частиц. Забавное решение — использовать “галлюцинации” ИИ как индикатор проблем в пространственном дизайне. Всё это, конечно, не ново. Бертранд Рассел как-то заметил: «Чем больше я узнаю людей, тем больше люблю собак». И в данном контексте это отражает некую закономерность: упрощение модели поведения человека до примитивных частиц или, наоборот, чрезмерная антропоморфизация с наделением ИИ “когнитивными способностями” — оба подхода неизбежно приводят к искажению реальности. Как всегда, дьявол кроется в деталях, а красивые диаграммы рано или поздно обрастут монолитным кодом и багами.

Что дальше?

Предложенная архитектура, переходящая от моделирования людей как физических частиц к когнитивным агентам, выглядит… предсказуемо. В конечном итоге, всё сводится к тому, чтобы усложнить существующее, добавив слой «интеллекта». И, разумеется, вскоре «галлюцинации» этого самого интеллекта начнут использовать как метрику, а потом ещё и как инструмент для оптимизации пространств. Предполагается, что это поможет создавать более комфортные среды. Вспоминается, как когда-то простой bash-скрипт превратился в монструозный проект, оптимизированный для несуществующих сценариев.

Однако, стоит помнить: оценка «когнитивного трения» через «галлюцинации» ИИ — это, мягко говоря, ненадежно. Эта «галлюцинация» — просто статистическая ошибка, замаскированная под «когнитивное состояние». И да, сейчас это назовут AI и получат инвестиции. Впрочем, настоящая проблема не в алгоритмах, а в том, что мы продолжаем строить мир, ориентированный на удобство для машин, а не для людей.

В перспективе, вероятно, возникнет необходимость в стандартизации этих самых «галлюцинаций», чтобы разные симуляции можно было сравнивать. И, конечно, кто-нибудь обязательно попытается создать «этичный дизайн», который будет учитывать когнитивное благополучие… хотя технический долг — это просто эмоциональный долг с коммитами, и документация снова соврёт.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21977.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-30 07:09