Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что современные языковые модели испытывают трудности даже с базовым планированием и отслеживанием состояния, несмотря на впечатляющие успехи в других областях.
Анализ способности больших языковых моделей решать задачу 8-puzzle выявляет ограничения в их способности к последовательному рассуждению и действиям в динамических средах.
Несмотря на впечатляющие успехи в различных областях, способность больших языковых моделей (LLM) к планированию и отслеживанию состояний остается неясной. В работе ‘On the Limits of Innate Planning in Large Language Models’ исследованы эти возможности на примере классической задачи — головоломки «15», требующей последовательного планирования и отслеживания изменений. Полученные результаты демонстрируют, что даже при использовании различных стратегий подсказок и обратной связи, текущие LLM испытывают значительные трудности в решении подобных задач, проявляя хрупкость внутренних представлений состояний и слабость эвристического планирования. Какие механизмы необходимы для обеспечения LLM более надежными способностями к планированию и действиям в последовательных средах?
Исследование границ разума: LLM и задача 8-пазл
Несмотря на значительный прогресс в области обработки естественного языка, современные большие языковые модели (LLM) испытывают трудности при решении задач, требующих систематического мышления и планирования. В то время как LLM демонстрируют впечатляющую способность генерировать связный и грамматически правильный текст, они часто не могут последовательно отслеживать состояния, прогнозировать последствия действий и разрабатывать многошаговые стратегии для достижения конкретной цели. Данное ограничение проявляется в неспособности моделей эффективно решать задачи, требующие логического вывода и планирования, что подчеркивает разрыв между лингвистической компетенцией и истинным когнитивным мышлением. Таким образом, LLM, хотя и способны имитировать интеллект в разговорном контексте, зачастую не обладают необходимыми механизмами для решения проблем, требующих последовательного и рационального планирования.
Классическая задача «8-пазл», представляющая собой головоломку с перемещением плиток, служит строгим испытанием для больших языковых моделей (LLM) в области отслеживания состояния и планирования последовательности действий. Решение этой задачи требует не просто распознавания шаблонов, но и последовательного анализа текущего состояния головоломки, предвидения последствий каждого хода и выстраивания оптимальной стратегии для достижения цели. Способность LLM успешно справляться с «8-пазл» демонстрирует их умение удерживать в памяти изменяющееся состояние задачи и генерировать логичную цепочку действий, что является ключевым аспектом истинного рассуждения и планирования, а неудача выявляет ограничения в понимании причинно-следственных связей и способности к абстрактному мышлению.
Исследования, посвященные оценке возможностей больших языковых моделей (LLM) при решении задачи «восьми головоломок», выявили фундаментальные ограничения в их способности к логическому мышлению, несмотря на впечатляющую беглость речи и понимание языка. Данная головоломка, требующая последовательного планирования и отслеживания состояний, служит строгим тестом для искусственного интеллекта. Примечательно, что ни одна из протестированных моделей не продемонстрировала успешность решения более чем в 70% случаев, что указывает на устойчивые трудности в задачах, требующих планирования и последовательных действий. Этот результат подчеркивает, что владение языком не гарантирует способности к эффективному решению проблем, требующих стратегического мышления и планирования.
Первичная оценка: Zero-Shot подход и базовые результаты
Первоначальные попытки решения головоломки «8-пазл» с использованием «zero-shot prompting» показали ограниченную эффективность. Модели демонстрировали низкий процент успешных решений, что указывает на необходимость более структурированных подходов к решению задачи. Отсутствие предварительного обучения или конкретных инструкций по шагам приводило к ошибкам в поддержании корректного состояния игры и, как следствие, к неудачам в достижении целевого состояния. Это подчеркивает важность разработки методов, которые направляют LLM в процессе решения, обеспечивая последовательное и логичное выполнение действий.
При оценке производительности больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-5, Gemini-2.5-Pro и Llama 3.1 8B-Instruct, в контексте решения головоломки «8-пазл», было выявлено последовательное затруднение в поддержании корректного состояния игры на протяжении всего процесса решения. Модели демонстрировали склонность к совершению недопустимых ходов или к внесению ошибок в представление текущей конфигурации головоломки, что приводило к невозможности достижения целевого состояния. Данная проблема проявлялась у всех протестированных моделей и указывала на их ограниченные возможности в отслеживании и обновлении информации о состоянии игры при каждом шаге.
Первоначальные эксперименты по решению головоломки «8-пазл» с использованием больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-5, Gemini-2.5-Pro и Llama 3.1 8B-Instruct, показали, что ни одна из моделей не достигла успеха более чем в 70% случаев. Эти результаты установили четкую базовую линию производительности, демонстрируя необходимость в дополнительных методах или структурированном подходе для эффективного решения головоломки. Ограниченная успешность указывает на то, что LLM испытывают трудности с поддержанием корректного состояния игры на протяжении всего процесса решения, что требует внешнего вмешательства или модификации архитектуры для повышения надежности и точности.
Систематическая обратная связь: направляя LLM к решению
Для улучшения производительности языковой модели (LLM) при решении головоломки «8-пазл» была реализована методика систематической обратной связи. Этот подход подразумевает последовательное предоставление целевых указаний, направленных на коррекцию ошибок и оптимизацию процесса планирования. В рамках данной методики применялись различные типы обратной связи, включая повторную обратную связь для установления базового уровня, конкретную обратную связь с указанием допущенных ошибок и предлагающую обратную связь, содержащую подсказки. Целью являлось не только исправление текущих ошибок, но и формирование у модели способности к самостоятельному решению аналогичных задач в будущем.
Для улучшения производительности языковой модели при решении головоломки «8-пазл» была применена система последовательной обратной связи. Начальный этап включал «повторяющуюся обратную связь», предназначенную для установления базового уровня производительности модели. Затем применялась «специфическая обратная связь», детально описывающая допущенные ошибки в процессе решения. На заключительном этапе использовалась «предлагающая обратная связь», предоставляющая модели намеки и направляющие подсказки для корректировки стратегии и повышения эффективности поиска решения. Последовательное применение этих методов позволило постепенно улучшить способность модели к решению головоломки.
Для повышения эффективности обучения языковой модели при решении головоломки «8-пазл» был внедрен внешний валидатор ходов. Данный компонент контролирует допустимость каждого предлагаемого моделью хода, отбрасывая невозможные действия. Это позволило значительно снизить когнитивную нагрузку на модель, исключив необходимость оценки допустимости каждого хода и сконцентрировав её вычислительные ресурсы исключительно на планировании последовательности действий для достижения цели. Использование внешнего валидатора также предотвращает возникновение ошибок, связанных с недопустимыми состояниями, и способствует более стабильному и быстрому обучению.
Использование методики ‘Chain-of-Thought Prompting’ (подсказки с цепочкой рассуждений) позволило модели языка (LLM) явно демонстрировать ход своих мыслей при решении головоломки 8-puzzle. Это, в свою очередь, значительно упростило задачу предоставления целевого отклика, поскольку позволило анализировать не только конечный результат, но и промежуточные шаги рассуждений модели. Выявление конкретных ошибок в логике рассуждений позволило формулировать более точные и эффективные подсказки, направленные на исправление неверных стратегий и улучшение общей производительности LLM при решении задачи.
Остаются проблемы: зацикливание и недопустимые ходы
Анализ поведения языковых моделей показал склонность к повторению одних и тех же действий без достижения прогресса в решении головоломки, что получило название “зацикливание”. Модели часто попадали в такие циклы, несмотря на попытки избежать повторения ранее достигнутых состояний. Данное явление проявлялось даже при реализации механизмов, направленных на отслеживание и исключение повторяющихся шагов, что указывает на сложность поддержания последовательной и корректной логики решения в процессе взаимодействия с игровым окружением.
Анализ работы языковых моделей показал, что они часто генерировали недопустимые ходы в задаче решения головоломки «15-пазл». Это свидетельствует о недостаточной способности моделей отслеживать текущее состояние игры и о неполном понимании правил головоломки. Неспособность корректно оценивать допустимость хода приводит к генерации действий, которые не соответствуют логике игры и не приближают к решению, что является значительным ограничением в процессе поиска оптимального пути.
Анализ поведения языковых моделей показал, что простое предоставление обратной связи недостаточно для решения задачи 8-пазла. Неспособность поддерживать последовательное представление игрового состояния является фундаментальной проблемой, препятствующей прогрессу. Модели склонны к повторению действий без достижения решения и совершению недопустимых ходов, что указывает на необходимость улучшения внутренних механизмов отслеживания состояния игры, а не только корректировки на основе внешних сигналов. Для повышения эффективности требуется разработка методов, обеспечивающих более надежное и точное представление текущей конфигурации головоломки внутри модели.
Наблюдаемые паттерны неудач, включающие зацикливание и генерацию недопустимых ходов, существенно ограничивали общую производительность языковых моделей при решении головоломки «8». Экспериментальные данные показали, что даже при использовании различных методов обратной связи, модели не смогли превысить уровень успешности в 70%. Это указывает на то, что основная проблема заключается не в отсутствии обратной связи как таковой, а в неспособности моделей поддерживать последовательную и точную репрезентацию текущего состояния игры, что приводит к повторению действий или нарушению правил головоломки.
Исследование, посвященное ограничениям больших языковых моделей в задачах планирования, подтверждает важность четкой структуры и ясности идей. Как отмечал Андрей Колмогоров: «Математика — это искусство логичного мышления». Данное утверждение находит отражение в выявленных трудностях LLM с отслеживанием состояний и планированием последовательных действий при решении 8-пазла. Неспособность моделей эффективно справляться с задачами, требующими последовательного рассуждения, подчеркивает, что масштабируемость не достигается за счет увеличения вычислительной мощности, а зависит от внутренней логики и структуры алгоритмов. Эффективное решение требует не просто обработки информации, а создания целостной картины, где каждая часть логически связана с другой.
Куда двигаться дальше?
Представленные результаты, демонстрирующие затруднения современных больших языковых моделей в решении задач, требующих последовательного планирования, подчеркивают фундаментальную проблему: имитация интеллекта не равно его проявлению. Модели, впечатляющие в генерации текста, оказываются неспособными к надежному отслеживанию состояния и построению долгосрочных планов даже в простых средах, подобных головоломке «8». Это напоминает попытку построить город, где каждый дом возводится изолированно, без учета общей инфраструктуры.
Вместо того чтобы сосредотачиваться на дальнейшем увеличении масштаба моделей, необходимо переосмыслить архитектуру и методы обучения. Ключевым направлением представляется разработка систем, способных к формированию и обновлению внутренних представлений о мире, а не только к статистическому сопоставлению входных и выходных данных. Элегантный дизайн рождается из простоты и ясности — возможно, ответ кроется в более компактных, но глубоко интегрированных системах, имитирующих принципы когнитивной архитектуры.
Истинным испытанием станет не решение головоломки «8», а создание системы, способной адаптироваться к новым, непредсказуемым ситуациям, извлекать уроки из ошибок и строить планы, учитывающие долгосрочные последствия. Хорошая система — живой организм; нельзя чинить одну часть, не понимая целого. Эволюция структуры, а не поверхностные улучшения, определит будущее искусственного интеллекта.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21591.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
- Архитектура фермента: от генерации каркаса к адресной каталитической эффективности.
- Белки в коде: от структуры к динамике
- Квантовая активность: моделирование диссипации в активных системах
2025-11-29 22:31