Судзуме-чан: Ваш Персональный Помощник в Мире Информации

Автор: Денис Аветисян

Новый портативный агент с искусственным интеллектом призван стать мостом между цифровыми знаниями и повседневной жизнью, делая взаимодействие с ИИ более естественным и человечным.

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"

Демонстрация системы позволяет пользователям взаимодействовать с ней непосредственно на месте, при этом архитектура системы обеспечивает поддержку подобного взаимодействия и представляет собой основу для дальнейшего развития функциональности.

Представлен концепт ‘физического информационного узла’, использующего большие языковые модели для асинхронного обмена знаниями и повышения социальной вовлеченности.

Несмотря на растущую доступность информации, ощущение личного взаимодействия часто необходимо для глубокого понимания и эффективного обмена знаниями. В данной работе, посвященной разработке ‘Suzume-chan: Your Personal Navigator as an Embodied Information Hub’, предлагается концепция «воплощенного информационного центра» — компактного, интерактивного агента, способного к обучению на основе устных объяснений и диалоговому взаимодействию. Suzume-chan, использующий возможности больших языковых моделей и генерации с расширенным поиском, призван сократить психологическую дистанцию и сделать обмен знаниями более человечным. Возможно ли создание действительно «теплого» интерфейса, способного изменить наше взаимодействие с искусственным интеллектом?

Поиск Истины за Эмоциями: Открытие Физических Информационных Центров

Традиционные системы искусственного интеллекта, стремясь к установлению эмоциональной связи с пользователем, зачастую упускают из виду главное — передачу достоверной и полезной информации. Этот акцент на эмпатии, хотя и важен для создания комфортного взаимодействия, приводит к тому, что практическая ценность подобных агентов снижается. Вместо эффективного посредника в получении знаний, пользователь получает, по сути, собеседника, умеющего сочувствовать, но не способного предоставить глубокий анализ или экспертные данные. Данный дисбаланс между эмоциональным интеллектом и фактическими знаниями создает серьезный пробел в возможностях применения ИИ в областях, требующих высокой точности и компетентности, таких как образование, здравоохранение и научные исследования.

Предлагается новый подход к созданию искусственного интеллекта, заключающийся в разработке “Физических Информационных Центров” — воплощенных агентов, предназначенных для опосредования экспертных знаний и обеспечения асинхронного обучения. В отличие от традиционных систем, ориентированных прежде всего на эмоциональную связь, эти агенты акцентируют внимание на предоставлении точной и проверенной информации. Они призваны стать надежными проводниками знаний, доступными в любое время и в любом месте, позволяя пользователям самостоятельно осваивать новые навыки и расширять свой кругозор. Такая модель предполагает, что физическое воплощение агента способствует повышению доверия и облегчает процесс обучения, делая знания более доступными и понятными для широкой аудитории.

Исследования показывают, что физическое воплощение агента играет ключевую роль в формировании доверия и обеспечении доступности информации. В отличие от чисто цифровых интерфейсов, воплощенные агенты, присутствующие в физическом пространстве, способны устанавливать более прочные связи с пользователями. Это связано с тем, что люди подсознательно воспринимают физическое присутствие как признак надежности и искренности. Такой подход особенно важен при передаче сложных знаний, поскольку позволяет пользователю более эффективно усваивать информацию, опираясь не только на слова, но и на невербальные сигналы и контекст взаимодействия. Воплощенные агенты, выступая в роли посредников между экспертными знаниями и пользователем, способствуют более глубокому пониманию и долгосрочному запоминанию материала, делая процесс обучения более естественным и интуитивно понятным.

Suzume-chan: Архитектура для Асинхронного Посредничества Знаний

Система Suzume-chan использует фреймворк Retrieval-Augmented Generation (RAG) для объединения возможностей больших языковых моделей (LLM) с целенаправленным поиском знаний. В рамках RAG, при получении запроса, система сначала извлекает релевантную информацию из внешнего источника знаний, а затем использует LLM для генерации ответа, основанного как на запросе, так и на извлеченных данных. Это позволяет LLM предоставлять более точные, контекстуально уместные и обоснованные ответы, чем если бы они полагались исключительно на собственные внутренние знания. По сути, RAG расширяет возможности LLM, предоставляя им доступ к актуальной и специализированной информации, необходимой для решения конкретной задачи.

В системе Suzume-chan для хранения и эффективного поиска объяснений используется векторная база данных. Вместо хранения текстовых данных в традиционном формате, объяснения преобразуются в векторные представления, или эмбеддинги, с помощью моделей машинного обучения. Эти векторные представления кодируют семантическое значение объяснений, позволяя системе находить наиболее релевантные фрагменты знаний на основе семантического сходства, а не просто по ключевым словам. Такой подход обеспечивает контекстуально точные ответы, поскольку система способна извлекать информацию, близкую по смыслу к запросу пользователя, даже если точные термины не совпадают. Эффективность поиска в векторной базе данных значительно выше, чем в традиционных базах данных, особенно при работе с большими объемами информации.

В основе генерации естественного языка в системе Suzume-chan лежат открытые языковые модели, такие как GPT-OSS-120B и Llama. Эти модели обеспечивают возможность формирования связных и релевантных ответов на запросы. Для обработки и транскрибирования устных запросов используется модель Whisper, преобразующая аудиосигнал в текстовый формат, который затем передается для дальнейшей обработки и генерации ответа. Использование открытых моделей позволяет обеспечить прозрачность и возможность адаптации системы под конкретные задачи и требования.

Система Suzume-chan развернута на базе Mac Studio, оснащенного 128 ГБ унифицированной памяти, что необходимо для эффективной работы ресурсоемких моделей, таких как GPT-OSS-120B и Llama. Данная аппаратная конфигурация, подробно описанная в представленной научной работе, позволяет обрабатывать большие объемы данных и выполнять сложные вычисления, связанные с поиском и генерацией ответов на запросы пользователей. Использование унифицированной памяти обеспечивает быстрый доступ к данным как для центрального процессора, так и для графического процессора, что критически важно для производительности системы.

Эмпирическая Проверка: WISS 2025 и Сбор Данных в Форме Диалога

В рамках исследования, проводимого на конференции WISS 2025, развернут физический агент Suzume-chan для сбора обратной связи от пользователей относительно удобства использования и эффективности системы. Оценка проводится непосредственно в процессе взаимодействия пользователей с Suzume-chan, что позволяет получить данные о реальном опыте использования в контексте конференции. Полученные данные будут использоваться для количественной и качественной оценки производительности Suzume-chan и выявления областей для дальнейшей оптимизации и улучшения.

В рамках исследования отказались от традиционных статических анкет в пользу проведения Conversational Surveys — интерактивных опросов, осуществляемых непосредственно в диалоге с агентом Suzume-chan. Данный подход позволяет собирать данные в более естественной и динамичной форме, адаптируя вопросы и последовательность их подачи в зависимости от ответов пользователя. В отличие от фиксированных анкет, Conversational Surveys способствуют более полному и детализированному сбору информации, минимизируя влияние предвзятости, связанной с формулировками вопросов и форматом ответов. Это обеспечивает возможность получения более репрезентативных данных об опыте взаимодействия пользователей с Suzume-chan.

Для получения более глубокого качественного анализа пользовательского опыта в рамках исследования, проводятся полуструктурированные интервью, которые модерируются и проводятся физическим агентом Suzume-chan. В отличие от стандартных опросников, данный метод позволяет задавать открытые вопросы и адаптировать ход интервью в зависимости от ответов пользователя. Suzume-chan использует локальные большие языковые модели (LLM) и механизмы извлечения информации (RAG) для обработки ответов и формирования последующих вопросов, что обеспечивает более гибкий и информативный сбор данных. Полученные данные будут использованы для качественной оценки удобства использования и эффективности Suzume-chan, а также для выявления областей для дальнейшего улучшения.

В данной работе представлен Suzume-chan — автономный физический агент, предназначенный для взаимодействия с пользователями и сбора обратной связи. В основе Suzume-chan лежат локальные большие языковые модели (LLM) и фреймворки извлечения информации из документов (RAG), что позволяет агенту обрабатывать запросы и генерировать ответы непосредственно на устройстве, без необходимости подключения к облачным сервисам. Использование локальных LLM обеспечивает конфиденциальность данных и позволяет адаптировать поведение агента к конкретным условиям и задачам, в то время как RAG-фреймворки обеспечивают доступ к релевантной информации для формирования более точных и информативных ответов.

К Сети Suzume: Коллективные Знания и Асинхронное Обучение

Представляется концепция “Сети Сузуме” — системы, в которой агенты обмениваются опытом, полученным с согласия пользователей, и формируют коллективные знания. Эта сеть выходит за рамки индивидуальных взаимодействий, позволяя накапливать и распространять информацию, основанную на реальных ситуациях и переживаниях. Особенностью является возможность обобщения и систематизации данных, поступающих от различных агентов, что приводит к формированию более полной и достоверной картины мира. Благодаря обмену опытом, агенты смогут учиться друг у друга, адаптироваться к новым условиям и решать сложные задачи, недоступные для отдельных участников. Такой подход предполагает создание динамичной базы знаний, постоянно пополняющейся и обновляющейся за счет вклада каждого агента, что открывает новые перспективы для развития искусственного интеллекта и создания более интеллектуальных систем.

Предлагаемая сеть, названная в честь японской малиновки — Сузуме, обеспечивает возможность асинхронного обмена опытом и знаниями, преодолевая ограничения времени и пространства. Это означает, что доступ к экспертным оценкам и навыкам становится возможным в любой момент и из любой точки мира, вне зависимости от текущего местоположения специалиста или его доступности в данный момент. Такой подход позволяет создавать уникальные возможности для обучения и повышения квалификации, когда пользователь может получить необходимые знания, не завися от синхронного присутствия эксперта. Благодаря этому, ценный опыт и компетенции становятся доступными для широкой аудитории, формируя принципиально новую систему распространения знаний и навыков, где географические и временные барьеры больше не являются препятствием для обучения и развития.

Предлагаемый подход имеет значительные последствия для сфер образования, обучения и сохранения знаний, способствуя созданию более доступной и равноправной образовательной среды. Благодаря возможности обмена опытом и коллективному накоплению знаний, возникающая сеть позволяет преодолеть ограничения, связанные с географической удаленностью и временными рамками. Это открывает новые возможности для персонализированного обучения, позволяя каждому получать доступ к необходимой экспертизе вне зависимости от места проживания или графика. Сохранение коллективного опыта становится более эффективным, поскольку знания не теряются с уходом отдельных экспертов, а аккумулируются и передаются следующим поколениям. Такая система способствует развитию непрерывного обучения и расширению возможностей для самообразования, что в конечном итоге ведет к повышению общего уровня знаний и навыков в обществе. Более того, она способствует созданию более инклюзивной образовательной системы, где каждый имеет равные возможности для получения качественного образования.

Представленная в данной работе архитектура “Suzume-chan” с объемом унифицированной памяти в 128ГБ является ключевым шагом к созданию распределенной сети обмена опытом и знаниями. Использование унифицированной памяти позволяет эффективно обрабатывать и хранить большие объемы данных, необходимых для моделирования взаимодействий и передачи информации между агентами сети. Такой подход позволяет преодолеть ограничения, связанные с географической удаленностью и временными рамками доступа к экспертным знаниям, создавая основу для асинхронного обучения и обмена опытом. Объем памяти, реализованный в “Suzume-chan”, обеспечивает возможность хранения обширных контекстуальных данных и сложных моделей поведения, что критически важно для функционирования полноценной сети коллективного разума и последующего расширения ее возможностей.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию не просто функциональных систем искусственного интеллекта, но и к наделению их способностью к естественному взаимодействию с человеком. Suzume-chan, выступая в роли ‘Физического Информационного Хаба’, подчеркивает важность воплощения ИИ в физической форме для улучшения асинхронного обмена знаниями. Как однажды заметил Тим Бернерс-Ли: «Интернет — это для людей, а не наоборот». В данном исследовании это находит отражение в акценте на человеко-ориентированном взаимодействии и создании ИИ, который дополняет, а не заменяет человеческие возможности, что соответствует принципам изначального видения Интернета как инструмента расширения человеческого потенциала.

Что дальше?

Без чёткого определения критериев «человекоцентричности» взаимодействия, любое внедрение воплощенных агентов рискует стать лишь косметическим улучшением интерфейса. Представленная работа, хотя и демонстрирует принципиальную возможность создания «физического информационного узла», оставляет открытым вопрос о том, действительно ли добавление физической формы повышает эффективность передачи знаний, или же это иллюзия, вызванная новизной подхода. Необходимо строгое, количественное измерение влияния воплощения на скорость обучения, запоминаемость и глубину понимания.

Следующим шагом представляется не просто увеличение объема знаний, доступных агенту, а разработка формальных моделей, позволяющих верифицировать корректность и непротиворечивость информации. Иначе, Suzume-chan, как и любой другой агент, основанный на больших языковых моделях, обречена повторять ошибки, заложенные в исходных данных. Простое увеличение масштаба данных не является решением, если не существует механизма проверки их истинности.

И, наконец, необходимо признать, что истинная проблема заключается не в создании «умных» агентов, а в разработке алгоритмов, способных эффективно фильтровать и представлять информацию в соответствии с когнитивными ограничениями человека. Пока мы не научимся задавать правильные вопросы, любой, даже самый изящный, интерфейс останется лишь инструментом для генерации шума.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.09932.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-12 19:58