Визуальный диалог с ИИ: как научить нейросеть понимать ваши вкусы

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет пользователям совместно с искусственным интеллектом уточнять субъективные критерии при классификации изображений, добиваясь более точных и релевантных результатов.

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"

Рамка «Agile Deliberation» обеспечивает создание структурированного определения субъективного понятия и классификатора изображений посредством итеративного взаимодействия человека и системы, где модуль декомпозиции помогает разбить исходную концепцию, а модуль поиска пограничных изображений и модуль уточнения концепции совместно обеспечивают адаптацию определения на основе обратной связи и сохранение эффективности на ранее размеченных данных.

Представлена методика «Agile Deliberation», фреймворк для обучения моделей с участием человека, основанный на итеративном уточнении концепций и использовании пограничных примеров.

Несмотря на растущую потребность в классификации изображений по субъективным критериям, существующие подходы, как правило, исходят из четко сформулированных концепций. В данной работе, ‘Agile Deliberation: Concept Deliberation for Subjective Visual Classification’, предложен новый фреймворк, поддерживающий итеративное уточнение концепций пользователем в процессе взаимодействия с системой. Эксперименты показали, что предложенный подход позволяет достичь на 7.5% более высоких показателей F1 по сравнению с автоматическим разложением и на 3% выше, чем при ручном уточнении, одновременно снижая когнитивную нагрузку на оператора. Как можно эффективно масштабировать подобные системы для работы с широким спектром сложных и неоднозначных визуальных концепций?

Определение Субъективности: Вызов Чёткости Понятий

Многие задачи модерации и классификации, с которыми сталкиваются современные системы, оперируют субъективными понятиями, лишенными четких границ. Например, определение “ненавистнического высказывания” или “неприемлемого контента” неизбежно связано с интерпретацией, поскольку восприятие этих категорий варьируется в зависимости от культурного контекста, личного опыта и текущих социальных норм. Такая неопределенность создает значительные трудности для автоматизированных систем, которые традиционно требуют строго определенных критериев для классификации данных. В результате, задачи, требующие понимания нюансов человеческого восприятия, часто оказываются особенно сложными и требуют постоянной адаптации к меняющимся стандартам и ожиданиям.

Традиционные методы машинного обучения испытывают значительные трудности при работе с понятиями, не имеющими четких границ, — так называемыми “размытыми” концепциями. Для обучения таких систем требуется колоссальное количество ручной разметки данных, поскольку алгоритмам сложно самостоятельно выделить признаки, определяющие субъективные категории. В результате, даже при значительных усилиях по разметке, модели часто демонстрируют хрупкую производительность, легко ломаясь при малейших отклонениях от размеченных примеров или при столкновении с новыми, ранее не встречавшимися случаями. Эта нестабильность обусловлена тем, что алгоритмы пытаются найти жесткие правила для описания понятий, которые по своей природе являются гибкими и контекстуальными.

Неизбежная неоднозначность субъективных понятий требует принципиально нового подхода к их определению и обработке. Традиционные методы машинного обучения, рассчитанные на чёткие границы, оказываются неэффективными в случаях, когда восприятие и оценка зависят от контекста и индивидуальной интерпретации. Поэтому необходима итеративная модель, способная адаптироваться к постоянно меняющемуся человеческому пониманию. Эта модель должна включать механизмы обратной связи, позволяющие системе учиться на ошибках и уточнять определения, а также учитывать разнообразие точек зрения. Такой подход позволит не просто классифицировать информацию, но и понимать её нюансы, приближая машины к человеческому мышлению и обеспечивая более гибкое и точное решение задач, связанных с субъективными оценками.

Анализ производительности классификации показывает, что, хотя прямые сравнения между группами участников затруднены из-за различий в понимании концепций, наблюдается улучшение показателей системы по сравнению с исходным уровнем (Δ).

Гибкое Обсуждение: Структура для Динамичных Понятий

Метод Agile Deliberation представляет собой двухэтапный процесс, предназначенный для уточнения и детализации изначально расплывчатых концепций. Первый этап, Концептуальное Определение, направлен на структурирование исходной идеи, в то время как второй этап, Концептуальная Итерация, позволяет усовершенствовать и доработать полученные результаты на основе обратной связи. Данная последовательность позволяет эффективно преобразовывать неопределенные концепции в четкие и структурированные элементы, пригодные для дальнейшей разработки и реализации.

Фаза «Определение концепции» использует метод последовательного запроса (Prompt-Chained Reasoning) с применением больших языковых моделей, таких как Gemini-Pro 2.5, для разложения исходной, часто нечеткой концепции на отдельные, более детализированные подконцепции. Этот процесс подразумевает серию взаимосвязанных запросов к модели, где результаты предыдущего запроса служат входными данными для следующего, что позволяет постепенно детализировать и структурировать изначальную идею. В результате формируется иерархическое представление концепции, состоящее из отдельных, четко определенных элементов, пригодных для дальнейшей проработки и оценки.

Декомпозиция концепций в рамках Agile Deliberation не является фиксированным процессом. Полученные в фазе Concept Scoping субконцепции подвергаются корректировке и уточнению на основе обратной связи от экспертов в ходе Concept Iteration. Данный итеративный подход позволяет динамически адаптировать и углублять понимание исходной концепции, обеспечивая более точное и релевантное представление, соответствующее потребностям и ожиданиям заинтересованных сторон. Внесение изменений может включать в себя объединение, разделение или полное исключение определенных субконцепций, что обеспечивает гибкость и адаптивность всего процесса.

В ходе итеративного уточнения концепции в рамках методологии Agile Deliberation участник исследования последовательно разбил исходную концепцию на соответствующие и нерелевантные подконцепции, а затем, анализируя пограничные изображения и предоставляя обратную связь, постепенно улучшал их определения.

Итеративное Уточнение с Использованием Граничных Случаев

Итеративное уточнение концепций использует метод поиска граничных изображений (Borderline Image Retrieval) для выявления примеров, находящихся вблизи границы принятия решения, где неопределенность модели максимальна. Этот подход основан на идентификации изображений, классификация которых вызывает наибольшие затруднения у текущей модели. Выбранные граничные изображения характеризуются высокой степенью неоднозначности, что позволяет целенаправленно улучшать определение концепции и повышать точность классификации путем предоставления обратной связи от экспертов.

Изображения, расположенные вблизи границы принятия решения классификатором (“borderline” изображения), представляются экспертам для оценки. Этот процесс позволяет получить целенаправленную обратную связь, необходимую для уточнения определения концепции и повышения точности классификации. Анализ этих изображений, где модель демонстрирует наибольшую неуверенность, позволяет выявить случаи, требующие корректировки критериев отнесения к определенному классу, что приводит к улучшению обобщающей способности модели и снижению количества ложных срабатываний.

Для оценки эффективности разработанного подхода Agile Deliberation проводилось сравнение с тремя базовыми методами: Zero-Shot Learning, ручная проверка и автоматизированный подход, использующий LLM Gemini-Flash 2.5 в качестве помощника для моделирования. Zero-Shot Learning предполагает классификацию без предварительного обучения на размеченных данных, в то время как ручная проверка требует привлечения экспертов для оценки каждого изображения. Подход с Gemini-Flash 2.5 автоматизирует разложение субъективных концепций, используя возможности большой языковой модели. Сравнение проводилось по показателям точности и скорости, позволяя оценить преимущества Agile Deliberation в контексте существующих методов.

В ходе экспериментов, методика Agile Deliberation показала среднее увеличение показателя F1 на 10.5% по сравнению с классификаторами, работающими по принципу Zero-Shot Learning, и на 7.5% — по сравнению с методами автоматического разложения субъективных понятий на основе больших языковых моделей (LLM). Данный прирост производительности был зафиксирован на основе данных, собранных в ходе 1818 пользовательских сессий, каждая из которых длилась приблизительно 1.5 часа, что подтверждает эффективность предложенного подхода к итеративному уточнению концепций.

Оценка улучшения производительности Agile Deliberation основана на данных, полученных в ходе 1818 пользовательских сессий. Каждая сессия длилась в среднем 1.5 часа, что позволило собрать значительный объем данных для анализа. В процессе этих сессий пользователи предоставляли обратную связь по изображениям, отобранным как находящимся на границе принятия решения, что позволило оценить эффективность метода в реальных условиях и сравнить его с другими подходами, такими как Zero-Shot Learning и автоматическое разложение субъективных понятий с использованием LLM.

Наборы Данных и Обобщающая Способность: Масштабирование Agile Deliberation

Для оценки универсальности предложенного подхода Agile Deliberation проводилось тестирование с использованием двух различных наборов данных. Был применен масштабный веб-набор данных WebLI, охватывающий широкий спектр визуальной информации, а также проприетарный набор данных, содержащий 100 миллионов изображений, специфичных для определенной предметной области. Использование этих двух наборов данных, отличающихся по происхождению и характеристикам, позволило оценить способность системы адаптироваться к различным распределениям данных и подтвердить ее потенциал для применения в разнообразных реальных сценариях, выходящих за рамки конкретной области применения.

Исследования показали, что разработанная методика, получившая название Agile Deliberation, обладает значительной адаптивностью к различным распределениям данных. Это означает, что её эффективность не ограничивается конкретной областью применения или типом данных; она способна успешно функционировать и при обработке совершенно новых, ранее не встречавшихся наборов информации. Способность к обобщению, продемонстрированная при тестировании на масштабных веб-данных (WebLI Dataset) и специализированном наборе изображений (Domain-Specific Dataset), указывает на высокий потенциал внедрения этой методики в широкий спектр реальных приложений, от обработки естественного языка до компьютерного зрения и за его пределами. Такая универсальность делает Agile Deliberation ценным инструментом для создания более надежных и гибких систем машинного обучения.

Метод Agile Deliberation активно использует обратную связь от людей для достижения согласованности между искусственным интеллектом и человеком, что способствует укреплению доверия и обеспечению прозрачности в системах машинного обучения. В рамках этого подхода, люди не просто оценивают результаты работы ИИ, но и непосредственно участвуют в корректировке его поведения, предоставляя ценные указания для улучшения точности и соответствия ожиданиям. Такое взаимодействие позволяет создавать системы, которые не только эффективно решают поставленные задачи, но и понятны в своих решениях, что особенно важно для областей, где требуется высокая степень ответственности и надежности. В результате, Agile Deliberation способствует формированию более этичных и управляемых систем искусственного интеллекта, которые способны к адаптации и обучению в тесном сотрудничестве с человеком.

Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на важности итеративного подхода к определению субъективных понятий в процессе классификации изображений. В рамках Agile Deliberation, человек и машина ведут диалог, уточняя критерии оценки, что особенно ценно при работе с неоднозначными визуальными данными. Этот процесс напоминает о необходимости постоянного пересмотра и адаптации систем, ведь, как заметил Брайан Керниган: «Простота — это высшая степень совершенства». В контексте данной работы, стремление к простоте в определении концепций способствует повышению эффективности и достижению лучшего соответствия между намерениями пользователя и результатами работы модели.

Куда Ведет Дорога?

Представленная работа, исследуя гибкую деликатность субъективной визуальной классификации, лишь обозначает горизонт, а не достигает его. Версионирование концептов, как форма памяти, позволяет системе адаптироваться к изменчивости человеческого восприятия, но не решает фундаментального вопроса: как измерить расстояние между намерением и интерпретацией? Поиск пограничных изображений — это лишь попытка уловить ускользающую тень неоднозначности, а стрела времени всегда указывает на необходимость рефакторинга, на постоянную переоценку и уточнение.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется выход за рамки визуального домена. Принципы, лежащие в основе «гибкой деликатности», могут быть применены к другим модальностям данных — тексту, звуку, даже к сложным временным рядам. Более того, необходимо исследовать способы интеграции этой системы с другими подходами к человеко-машинному взаимодействию, создавая более плавный и интуитивно понятный диалог между пользователем и искусственным интеллектом.

В конечном итоге, успех подобного подхода будет зависеть не только от улучшения технических характеристик, но и от способности системы признать свою собственную неполноту. Именно в признании границ познания и кроется возможность создания действительно полезного и гармоничного инструмента, способного не просто классифицировать изображения, но и понимать намерения, стоящие за ними.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10821.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-13 12:49