Искусственный интеллект в биосфере: адаптивное обучение на практике

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет ИИ-агентам в области наук о жизни оптимизировать стратегии в реальном времени, основываясь на обратной связи от пользователей.

Наблюдается закономерная зависимость между количеством запросов и суммарной наградой, демонстрирующая, как с увеличением числа итераций растет и общая полученная выгода.

В статье представлен фреймворк, использующий контекстные бандиты и семплирование Томпсона для адаптивного выбора стратегий, максимизирующего удовлетворенность пользователей без необходимости в размеченных данных.

Несмотря на стремительное развитие генеративных ИИ-агентов в сфере наук о жизни, адаптация к разнообразным запросам и предпочтениям пользователей остается сложной задачей. В работе, посвященной ‘Optimizing Life Sciences Agents in Real-Time using Reinforcement Learning’, предложен новый подход, сочетающий в себе алгоритмы Thompson Sampling и контекстные бандиты для оптимизации стратегий работы ИИ-агентов. Предложенная система позволяет динамически подбирать оптимальную стратегию генерации ответов, инструменты поиска и профиль эксперта, опираясь исключительно на обратную связь от пользователей, без использования размеченных данных. Сможет ли подобный подход обеспечить принципиально новый уровень персонализации и эффективности ИИ-ассистентов в биомедицинских исследованиях и клинической практике?

Отход от Реактивных Систем: Рождение Агентного ИИ

Традиционные языковые модели демонстрируют впечатляющие возможности в генерации текста, однако их функциональность ограничена реакцией на запросы и не включает в себя способность к самостоятельным действиям или взаимодействию с окружающим миром. Эти модели, как правило, выдают ответ на основе полученного ввода, не имея возможности инициировать действия, планировать шаги для достижения определенной цели или использовать внешние инструменты. В отличие от них, более продвинутые системы стремятся выйти за рамки пассивного ответа, позволяя искусственному интеллекту активно взаимодействовать с окружающей средой и выполнять задачи, что открывает новые перспективы в автоматизации и решении сложных проблем. Данное ограничение подчеркивает необходимость разработки принципиально новых подходов к созданию искусственного интеллекта, способного к проактивному поведению и адаптации к динамично меняющимся условиям.

Происходит фундаментальный сдвиг в области искусственного интеллекта: генеративные ИИ-агенты выходят за рамки простого ответа на запросы и начинают самостоятельно преследовать поставленные цели. В отличие от традиционных языковых моделей, которые пассивно генерируют текст, эти агенты способны активно взаимодействовать с окружающей средой, планировать последовательность действий и использовать различные инструменты для достижения результата. Это не просто улучшение существующих систем, а качественно новый подход, открывающий возможности для автоматизации сложных задач, требующих принятия решений и адаптации к изменяющимся условиям. Такой переход подразумевает, что ИИ становится не просто помощником, предоставляющим информацию, а автономным исполнителем, способным решать проблемы и достигать целей без постоянного вмешательства человека.

Для реализации потенциала генеративных ИИ-агентов требуется создание принципиально новых архитектур, способных управлять сложными взаимодействиями с окружающей средой. Эти фреймворки должны обеспечивать не только выбор оптимальных инструментов для решения поставленных задач, но и динамическую адаптацию к изменяющимся условиям и непредвиденным обстоятельствам. Речь идет о системах, способных планировать последовательность действий, оценивать их эффективность и корректировать стратегию в режиме реального времени. Такие системы должны уметь анализировать контекст, определять релевантные ресурсы и эффективно использовать их для достижения поставленных целей, подобно тому, как человек адаптируется к сложной и непредсказуемой обстановке. Подобный подход открывает путь к созданию ИИ, способного не просто отвечать на запросы, но и самостоятельно решать проблемы и достигать сложных целей в динамично меняющемся мире.

Адаптивный Выбор Стратегий: Мощь Контекстных Бандитов

Контекстуальные бандиты представляют собой надежный метод адаптивного выбора стратегий, позволяющий агентам обучаться, какие действия приносят наибольшее вознаграждение в конкретных контекстах. В отличие от традиционных алгоритмов машинного обучения, требующих фиксированного набора стратегий, контекстуальные бандиты динамически корректируют выбор действий на основе текущей ситуации. Этот подход особенно эффективен в средах, где оптимальная стратегия меняется в зависимости от входных данных. Алгоритм оценивает ожидаемое вознаграждение для каждого действия в заданном контексте и выбирает действие с максимальной оценкой, используя стратегии, такие как $\epsilon$-жадный выбор или UCB (Upper Confidence Bound). Со временем, на основе получаемой обратной связи, агент уточняет эти оценки и улучшает свою способность выбирать наиболее эффективные действия в различных ситуациях.

Эффективность агента, использующего алгоритм контекстных бандитов, напрямую зависит от адекватного определения и понимания его “пространства контекстов” — полного набора ситуаций, с которыми он может столкнуться. Это пространство представляет собой множество возможных входных данных, описывающих текущую ситуацию. Чем точнее определено это пространство и чем полнее учтены все его аспекты, тем лучше агент сможет выбирать оптимальную стратегию действий в каждой конкретной ситуации. Недостаточное или неверное определение пространства контекстов приводит к неоптимальным решениям и снижению общей производительности агента, поскольку он не сможет адекватно реагировать на разнообразие входных данных и использовать накопленный опыт.

Извлечение значимых признаков из запросов, или контекстная признаковая экстракция, является критически важным этапом для точного представления контекста алгоритму contextual bandit. Этот процесс предполагает преобразование исходных данных запроса в числовой вектор, отражающий релевантные характеристики ситуации. Качество этих признаков напрямую влияет на способность алгоритма правильно сопоставлять контекст с оптимальной стратегией. Например, при работе с поисковыми запросами, признаками могут быть ключевые слова, геолокация пользователя, время суток или тип устройства. Недостаточное или некорректное извлечение признаков приводит к неполному или искаженному представлению контекста, снижая эффективность обучения и ухудшая общую производительность системы принятия решений.

Баланс Исследования и Использования: Применение Метода Томсона

Метод $Thompson Sampling$ представляет собой принципиальный байесовский подход к решению проблемы баланса между исследованием ($exploration$) и использованием ($exploitation$) в рамках контекстных бандитов. В отличие от жадных алгоритмов, которые всегда выбирают действие с наивысшей текущей оценкой, $Thompson Sampling$ основывается на вероятностном моделировании. Для каждого действия поддерживается распределение вероятностей, отражающее неопределенность в его эффективности. На каждом шаге алгоритм отбирает действие, семплируя значение из этого распределения, что позволяет с определенной вероятностью выбирать неоптимальные действия для получения дополнительной информации и уточнения оценок. Это обеспечивает эффективное исследование пространства действий, одновременно максимизируя ожидаемую награду.

Алгоритм Thompson Sampling использует сопряженные априорные распределения Бета-Бернулли для представления вероятностных убеждений о качестве каждого действия. В контексте задачи, каждое действие рассматривается как испытание Бернулли, где успех обозначает получение положительной обратной связи (награды), а неудача — отрицательной. Априорное распределение Бета позволяет задать начальные вероятности успеха для каждого действия. По мере получения новых данных, распределение Бета обновляется на основе наблюдаемых наград, используя правило Байеса. Это обновление позволяет алгоритму поддерживать вероятностную оценку качества каждого действия, учитывая как априорные знания, так и полученный опыт. Таким образом, $P(action\_quality | observed\_rewards)$ вычисляется на основе $P(observed\_rewards | action\_quality)$ и априорного распределения $P(action\_quality)$.

Агент обучается на основе обратной связи от пользователей, используя функцию вознаграждения для присвоения значений действиям и итеративного уточнения своей стратегии. Функция вознаграждения определяет, насколько «хорошо» то или иное действие, основываясь на полученном результате. Система, как правило, демонстрирует отчетливые закономерности в оптимизации стратегии уже после 20-30 запросов, что позволяет оценить эффективность выбранных действий и скорректировать дальнейшее поведение. Данное количество запросов необходимо для формирования статистически значимой оценки вероятностей успеха каждого действия и последующей адаптации стратегии на основе этих оценок.

Реальное Влияние и Перспективы Развития

Адаптивная платформа открывает значительные перспективы для применения в сфере наук о жизни, позволяя создавать интеллектуальных агентов, способных оказывать помощь в решении сложных задач. В частности, речь идет о поддержке процессов открытия лекарственных препаратов, где система может анализировать огромные объемы данных для выявления потенциальных кандидатов, а также об ассистировании в принятии клинических решений, предлагая врачам наиболее оптимальные стратегии лечения, основанные на индивидуальных особенностях пациента и последних научных достижениях. Подобные инструменты не только ускоряют научные исследования и повышают их эффективность, но и способствуют персонализации медицины, обеспечивая более точную диагностику и лечение.

Оценка кумулятивной награды является ключевым показателем эффективности агента и позволяет непрерывно совершенствовать его работу. Разработанная система, отслеживая суммарное вознаграждение, демонстрирует значительное улучшение пользовательского опыта — повышение удовлетворенности на 15-30% по сравнению со случайным выбором стратегий при обработке запросов в области наук о жизни. Такой подход позволяет агенту адаптироваться к меняющимся требованиям и динамически выбирать оптимальные решения, обеспечивая более точные и релевантные результаты в сложных задачах, таких как поиск лекарств и поддержка принятия клинических решений.

Несмотря на продемонстрированную эффективность, разработанная система сталкивается с необходимостью учитывать явление нестационарности — изменение оптимальной стратегии со временем. Это связано с тем, что условия в области наук о жизни динамичны: появляются новые данные, меняются протоколы исследований и даже сами вопросы, требующие ответа, эволюционируют. Поэтому для поддержания высокой производительности система нуждается в непрерывном обучении и адаптации, используя механизмы, способные отслеживать эти изменения и корректировать свои стратегии в режиме реального времени. Игнорирование нестационарности может привести к снижению точности и релевантности предоставляемых результатов, что критически важно в контексте, где от решений зависит здоровье и благополучие пациентов.

Внедрение Агентного ИИ: Роль Strands

Платформа AWS Strands Agents представляет собой комплексную структуру, предназначенную для разработки и внедрения автономных интеллектуальных систем в производственной среде. Она объединяет в себе необходимые инструменты и сервисы для создания агентов, способных самостоятельно выполнять задачи и взаимодействовать с пользователями, значительно упрощая процесс разработки и развертывания. В отличие от традиционных подходов, требующих значительных усилий по интеграции различных компонентов, Strands предоставляет готовое решение, включающее в себя управление памятью, планирование действий и взаимодействие с внешними инструментами. Это позволяет организациям быстро переходить от прототипирования к полноценному развертыванию, снижая риски и затраты, связанные с внедрением новых AI-технологий. Благодаря своей масштабируемости и надежности, платформа позволяет создавать агентов, способных эффективно функционировать в сложных и динамичных производственных условиях.

Система AWS Strands Agents значительно упрощает процесс разработки и развертывания интеллектуальных агентов, предоставляя организациям возможность быстрого прототипирования и внедрения. Благодаря масштабируемой инфраструктуре, Strands позволяет преодолеть сложности, связанные с традиционными подходами к созданию AI-систем, избавляя от необходимости самостоятельно решать задачи, связанные с обеспечением надежности, безопасности и производительности. Это позволяет сосредоточиться непосредственно на логике агента и его взаимодействии с пользователем, существенно сокращая время выхода продукта на рынок и открывая возможности для оперативной адаптации к меняющимся потребностям бизнеса. Таким образом, Strands выступает катализатором для инноваций, позволяя организациям активно использовать потенциал агентного ИИ для автоматизации сложных задач и повышения эффективности работы.

Новая технология открывает возможности для создания принципиально нового поколения приложений, основанных на искусственном интеллекте. Эти системы способны не просто реагировать на запросы пользователей, но и предвидеть их потребности, оказывая проактивную помощь и автоматизируя сложные задачи. Благодаря этому, становится возможным перенести интеллектуальные возможности в самые разные сферы — от автоматизации рутинных бизнес-процессов до создания персональных цифровых помощников, способных адаптироваться к индивидуальным предпочтениям и предлагать оптимальные решения. Подобные приложения, действуя автономно и самообучаясь, способны значительно повысить эффективность работы и освободить ресурсы для более творческих и стратегических задач.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует элегантный подход к оптимизации стратегий агентов в сфере наук о жизни. Применение контекстных бандитов и метода Thompson Sampling позволяет достичь адаптивности без необходимости в размеченных данных, что является значительным шагом вперёд. Это напоминает слова Дональда Дэвиса: «Если вы можете описать проблему достаточно точно, решение само приходит». В данном случае, точное описание проблемы — это необходимость адаптации стратегий агентов на основе неявной обратной связи от пользователей. Алгоритм, подобно математической теореме, доказывает свою эффективность через оптимизацию вознаграждения и повышение удовлетворенности пользователей, избегая эмпирических подходов и фокусируясь на корректности и доказуемости решения.

Куда же дальше?

Представленный подход, использующий контекстные бандиты и сэмплирование Томпсона для адаптации стратегий агентов в области наук о жизни, безусловно, представляет интерес. Однако, не стоит обольщаться кажущейся простотой. Истинная сложность кроется не в количестве строк кода, а в пределах масштабируемости. Очевидным ограничением является предположение о стационарности среды. В реальных биологических системах, как известно, стационарность — это иллюзия. Необходимо исследовать методы адаптации к изменяющимся условиям, возможно, с использованием рекуррентных нейронных сетей для моделирования временных зависимостей.

Более того, текущая метрика — удовлетворенность пользователя — вызывает скепсис. Удовлетворение — понятие субъективное и часто иррациональное. Вместо этого, следует стремиться к объективным показателям эффективности, таким как точность прогнозов или снижение ошибок. Необходимо разработать методы, позволяющие агентам не просто “угадывать” оптимальную стратегию, а доказывать её корректность на основе математических принципов.

Будущие исследования должны сосредоточиться на преодолении этих ограничений. Простое увеличение объема данных или использование более сложных моделей — это путь в никуда. Необходимо стремиться к элегантности и математической чистоте, чтобы создать алгоритмы, которые не просто «работают на тестах», а обладают фундаментальной устойчивостью и масштабируемостью.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.03065.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-04 07:01

🚀 Квантовые новости