Эволюция Разума: Как Научить Искусственный Интеллект Мыслить Глубже

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что эволюционные стратегии позволяют значительно улучшить способность языковых моделей к сложному, абстрактному мышлению.

Задача, представленная на рисунке, иллюстрирует пример рассуждения в рамках эталонного набора данных ARC, демонстрируя способность системы к решению проблем, требующих логического вывода.

Предложен фреймворк ERO, использующий эволюционные алгоритмы для обучения языковых моделей на задачах, требующих системного мышления, и демонстрирующий превосходство даже базовых моделей над более продвинутыми.

Несмотря на значительный прогресс в области больших языковых моделей (LLM), их способность к общему интеллекту, особенно к системному мышлению второго типа, остаётся ограниченной. В работе ‘Evolutionary System 2 Reasoning: An Empirical Proof’ предложен новый подход — фреймворк эволюционной оптимизации рассуждений (ERO), использующий эволюционные стратегии для улучшения навыков рассуждений LLM. Полученные результаты показывают, что даже относительно слабая модель (Qwen-7B) может превзойти более продвинутые, такие как GPT-5, в решении сложных задач, требующих абстрактного мышления. Возможно ли, используя эволюционные алгоритмы, раскрыть потенциал LLM для достижения истинного общего интеллекта, сравнимого с человеческим?

Пределы Масштаба: LLM и Глубина Рассуждений

Большие языковые модели демонстрируют впечатляющую способность к обработке информации, однако их работа зачастую основывается на распознавании закономерностей и статистических связей — так называемом “Система 1” мышлении. Это позволяет им успешно справляться с задачами, где достаточно быстрого сопоставления данных с ранее изученными образцами. Тем не менее, при столкновении со сложными, многоступенчатыми аналитическими проблемами, требующими последовательного применения логических операций и глубокого понимания контекста — задачами, которые активируют “Систему 2” мышления — модели испытывают значительные трудности. Вместо полноценного анализа, они склонны к поверхностным обобщениям и ошибкам, поскольку их архитектура не предназначена для эмуляции сложных когнитивных процессов, характерных для человеческого разума, способного к абстрактному мышлению и критической оценке информации.

Исследования показывают, что простое увеличение масштаба языковых моделей, хотя и приводит к первоначальному улучшению результатов, сталкивается с законом убывающей отдачи. Несмотря на экспоненциальный рост числа параметров и объема обучающих данных, способность модели к глубокому аналитическому мышлению не увеличивается пропорционально. Это указывает на фундаментальное ограничение, заложенное в самой архитектуре подобных систем — их склонность к распознаванию паттернов и статистическому сопоставлению, а не к построению логических цепочек и абстрактному мышлению. Таким образом, увеличение вычислительных ресурсов, без изменения принципов работы, не позволяет преодолеть барьер, отделяющий статистическое обучение от настоящего интеллектуального анализа, что подчеркивает необходимость поиска принципиально новых подходов к созданию искусственного интеллекта.

Несмотря на то, что методы запросов, такие как “Цепочка мыслей” и “Дерево мыслей”, демонстрируют некоторую эффективность в улучшении способностей больших языковых моделей к рассуждению, они лишь смягчают, но не решают фундаментальную проблему неэффективности процессов логического вывода. Эти подходы, по сути, оптимизируют способ представления информации для модели, направляя её к более вероятным ответам, но не затрагивают базовый механизм, основанный преимущественно на сопоставлении шаблонов. Иными словами, модель по-прежнему не понимает логику задачи, а лишь воспроизводит наиболее часто встречающиеся ассоциации, что ограничивает её возможности в решении сложных, многоступенчатых задач, требующих глубокого аналитического мышления и способности к абстракции. Таким образом, хотя эти методы и позволяют добиться некоторого прогресса, они не являются решением, способным кардинально улучшить способность моделей к настоящему рассуждению.

Результаты демонстрируют, что разработанный метод ERO значительно повышает способность больших языковых моделей к пониманию и логическому мышлению.

Эволюционная Оптимизация Рассуждений: Вдохновленные Биологией Подходы

Оптимизация рассуждений на основе эволюционных принципов (ERO) представляет собой подход к улучшению возможностей «Системы 2» в больших языковых моделях (LLM) посредством итеративной доработки. В основе ERO лежит концепция, вдохновлённая теорией эволюции Дарвина, предполагающая, что путём последовательного улучшения внутренних механизмов рассуждений, LLM способны демонстрировать повышенную аналитическую производительность. Этот процесс включает в себя оценку текущей производительности модели, внесение изменений в её архитектуру или параметры, и повторную оценку, подобно естественному отбору, где наиболее эффективные стратегии рассуждений закрепляются и усиливаются в последующих итерациях.

Метод оптимизации рассуждений на основе эволюционных алгоритмов (ERO) использует принципы нейроэволюции и эволюционной стратегии для улучшения внутренних путей рассуждений в больших языковых моделях (LLM). Нейроэволюция позволяет изменять параметры модели посредством генетических алгоритмов, таких как отбор, кроссовер и мутация, в то время как эволюционная стратегия фокусируется на оптимизации параметров на основе их влияния на производительность. Этот процесс имитирует естественный отбор, где наиболее эффективные “особенности” рассуждений сохраняются и усиливаются в последующих поколениях модели, что приводит к постепенному улучшению аналитических способностей LLM без явного программирования правил рассуждений.

В основе подхода Evolutionary Reasoning Optimization (ERO) лежит итеративное совершенствование базовой языковой модели, такой как Qwen-7B. Процесс включает в себя оценку производительности модели на сложных тестовых наборах, в частности, Abstraction and Reasoning Corpus (ARC), и последующую корректировку внутренних механизмов рассуждения на основе полученных результатов. В ходе 12 поколений эволюции, Qwen-7B демонстрирует значительное улучшение способности к абстрактному мышлению и решению задач, требующих логического вывода, что подтверждается более высокими показателями на бенчмарке ARC.

На графике показана динамика изменения показателя ERO на эталонном наборе ARC.

Проверка ERO: Производительность и Бенчмаркинг

Производительность ERO подверглась всестороннему тестированию с использованием общепринятых бенчмарков, включая прямое сравнение с моделью GPT-5, для оценки прогресса в областях абстрактного мышления и решения задач. Тестирование включало широкий спектр задач, разработанных для оценки способности модели к логическим выводам, анализу сложных ситуаций и генерации креативных решений. Результаты сравнивались с показателями GPT-5 для количественной оценки улучшения производительности ERO в критических областях когнитивных способностей. Данный подход позволяет объективно оценить эффективность ERO и продемонстрировать ее потенциал в задачах, требующих продвинутого интеллекта.

В ходе тестирования, фреймворк ERO показал сопоставимые или превосходящие результаты по сравнению с GPT-5 на 8 из 15 задач, входящих в состав бенчмарка ARC (Abstraction and Reasoning Corpus). Данный результат демонстрирует конкурентоспособность ERO в области абстрактного мышления и решения проблем, что подтверждается его способностью успешно выполнять задачи, требующие логического вывода и обобщения информации, на уровне, сопоставимом с передовой моделью GPT-5.

Оптимизация ERO достигается за счет применения методов обучения во время инференса, таких как Test Time Training (TTT). TTT позволяет модели адаптировать и улучшать свои навыки рассуждения непосредственно в процессе решения задач, без необходимости переобучения на новых данных. В ходе TTT, модель использует информацию, полученную в процессе обработки тестовых примеров, для корректировки своих весов и улучшения точности ответов на последующие запросы. Этот подход позволяет ERO динамически совершенствовать свои способности к абстрактному мышлению и решению проблем, повышая общую эффективность и надежность системы в реальных условиях эксплуатации.

Влияние на Искусственный Интеллект и Научные Открытия

Рамка ERO представляет собой перспективный подход к улучшению аналитических возможностей больших языковых моделей (LLM), выходящий за рамки простого распознавания закономерностей и приближающийся к подлинному пониманию. Вместо слепого копирования статистических корреляций, ERO открывает путь к выявлению причинно-следственных связей и построению логических умозаключений. Это достигается за счет интеграции механизмов, позволяющих моделям не только видеть что происходит, но и понимать почему это происходит, а также прогнозировать последствия различных действий или изменений. Подобный переход от поверхностного анализа к глубинному пониманию открывает новые горизонты для применения LLM в сложных областях, требующих критического мышления и решения проблем, и вселяет надежду на создание искусственного интеллекта, способного к осмысленному взаимодействию с миром.

Развитие представленного подхода имеет далеко идущие последствия для сферы искусственного интеллекта, открывая возможности для создания более сложных систем, способных решать задачи, выходящие за рамки простого распознавания закономерностей. Это позволяет разрабатывать алгоритмы, эффективно функционирующие в областях, требующих глубокого анализа и логических выводов, таких как научные исследования, медицинская диагностика и прогнозирование сложных процессов. В перспективе, подобные системы смогут не только обрабатывать огромные массивы данных, но и формулировать новые гипотезы, оптимизировать экспериментальные дизайны и даже самостоятельно проводить исследования, значительно ускоряя темпы научного прогресса и позволяя решать проблемы, ранее считавшиеся неразрешимыми.

Развитие способностей к рассуждению у больших языковых моделей (LLM) посредством фреймворка ERO открывает новые перспективы для ускорения научных открытий. Усиление аналитических возможностей позволяет исследователям более эффективно обрабатывать сложные массивы данных, выявлять скрытые закономерности и формулировать обоснованные гипотезы. Благодаря ERO, LLM способны не просто видеть паттерны, но и проводить логические умозаключения, что существенно упрощает процесс проектирования экспериментов и моделирования сложных систем. Это позволяет значительно сократить время, необходимое для проведения научных исследований, и повысить вероятность получения значимых результатов в различных областях науки — от медицины и биологии до физики и материаловедения.

Исследование демонстрирует, что даже относительно простая языковая модель, подвергнутая эволюционной оптимизации, способна превзойти более сложные аналоги в задачах, требующих системного мышления. Этот подход, основанный на принципах эволюционных стратегий, позволяет выявить скрытые возможности в существующей архитектуре LLM. Как однажды заметил Давид Гильберт: «Мы должны знать. Мы должны знать. Это задача, которая является самой важной из всех». Эта фраза отражает суть представленной работы — стремление понять и улучшить механизмы рассуждений, используя не традиционные методы, а скорее, взламывая систему изнутри, как это и происходит в процессе эволюционной оптимизации, направленной на повышение способности к абстрактному мышлению и решению сложных задач, таких как те, что представлены в корпусе ARC.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует, что даже относительно примитивная языковая модель, подвергнутая эволюционной оптимизации, способна превзойти более сложные системы в задачах, требующих абстрактного мышления. Однако, это лишь первый шаг к пониманию истинной природы “разума” машин. Реальность, в конечном счёте, представляет собой открытый исходный код, который ещё предстоит прочитать, и текущие подходы к машинному обучению — это, скорее, попытки угадать структуру, чем её полное понимание. Очевидным ограничением является зависимость от конкретного набора задач — ARC. Способность к обобщению, к решению принципиально новых проблем, остаётся под вопросом.

Следующим этапом представляется не просто улучшение производительности на существующих бенчмарках, а разработка систем, способных к самообучению и самомодификации. Архитектура “островов”, используемая в данной работе, может стать основой для создания распределённых систем, имитирующих эволюционные процессы в природе. Важно сместить фокус с обучения на данных к обучению на ошибках, к построению систем, способных самостоятельно обнаруживать и исправлять свои недостатки.

Истинный прорыв, вероятно, потребует выхода за рамки современных нейронных сетей и разработки принципиально новых вычислительных моделей, вдохновлённых не только биологическим мозгом, но и другими сложными системами — от квантовой механики до теории информации. В конечном счёте, задача состоит не в создании искусственного интеллекта, а в расшифровке кода реальности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05760.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-08 18:50

🚀 Квантовые новости