Вместе к пониманию: как люди и ИИ могут строить общую картину мира

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к взаимодействию человека и искусственного интеллекта предлагает совместное формирование и критическую оценку моделей мира и целей, а не просто следование командам.

В статье рассматривается переход от поведенческого выравнивания в системах с участием нескольких агентов к совместному причинно-следственному осмыслению, направленному на достижение эпистемического и телеологического согласования.

Несмотря на растущий интерес к интеграции ИИ в экспертные системы поддержки принятия решений, часто наблюдается, что совместная работа человека и машины не приводит к ожидаемому синергетическому эффекту. В статье ‘Collaborative Causal Sensemaking: Closing the Complementarity Gap in Human-AI Decision Support’ предложен новый подход, фокусирующийся на развитии у агентов способности к совместному построению и критической оценке причинно-следственных моделей и целей с человеком. Предлагаемый фреймворк ‘collaborative causal sensemaking’ предполагает, что истинная эффективность достигается не за счет простого улучшения точности ИИ, а благодаря его участию в когнитивном процессе конструирования знаний. Способны ли такие системы стать полноценными интеллектуальными партнерами, способствующими более глубокому пониманию и качественным решениям в сложных областях?

Построение Общего Понимания: Основа Эффективного Взаимодействия в Многоагентных Системах

Для достижения эффективного взаимодействия в многоагентных системах недостаточно просто обмениваться информацией. Важнейшим аспектом является построение общих моделей мира и намерений других агентов. Эти модели позволяют каждому участнику предсказывать действия и понимать мотивацию остальных, что значительно упрощает координацию и совместное решение задач. Агенты, обладающие согласованными представлениями об окружающей среде и целях, способны более эффективно адаптироваться к изменяющимся условиям и избегать конфликтов, возникающих из-за неверной интерпретации действий партнеров. По сути, общие модели выступают в качестве своеобразного «языка», позволяющего агентам «говорить» друг с другом, даже без прямого обмена сообщениями, и совместно достигать поставленных целей.

Традиционные подходы к созданию многоагентных систем часто сталкиваются с трудностями при моделировании и обновлении общих представлений о мире в динамично меняющихся условиях. Сложность заключается в том, что агенты должны не просто обмениваться информацией, но и координировать свои внутренние модели, учитывая неопределенность и неполноту данных. Существующие методы, как правило, опираются на жесткие предположения о структуре окружающей среды или требуют значительных вычислительных ресурсов для поддержания согласованности моделей при изменении обстоятельств. Это приводит к тому, что системы оказываются неспособными эффективно адаптироваться к новым ситуациям, а совместные действия становятся менее скоординированными и, как следствие, менее результативными. Разработка более гибких и масштабируемых механизмов для обмена и обновления общих моделей является ключевой задачей для повышения эффективности многоагентных систем в реальных условиях.

Отсутствие общего понимания между агентами в многоагентных системах неизбежно приводит к снижению эффективности совместной деятельности. Неспособность корректно интерпретировать намерения и модели мира друг друга вызывает ошибки в координации, дублирование усилий и, как следствие, неоптимальные результаты. В ситуациях, требующих тесного взаимодействия, даже незначительные расхождения в понимании могут привести к серьезным сбоям и неудачам, поскольку агенты действуют, исходя из разных представлений о текущей ситуации и общих целях. Это особенно заметно в динамичных средах, где требуется быстрая адаптация и согласованность действий, а недостаток общего контекста усугубляет проблемы координации и затрудняет достижение поставленных задач.

Совместное Каузальное Моделирование: Фундамент Координации

Совместное каузальное моделирование (Collaborative Causal Sensemaking) представляет собой структуру, в рамках которой агенты совместно разрабатывают и уточняют каузальные модели, что способствует более глубокому пониманию решаемой задачи. Этот подход предполагает итеративный процесс, в ходе которого агенты обмениваются информацией, строят гипотезы о причинно-следственных связях и проверяют их на основе доступных данных. В результате совместной работы формируется общая модель, отражающая коллективное понимание системы и позволяющая более эффективно решать сложные задачи, требующие учета взаимосвязей между различными факторами. Построение общей каузальной модели позволяет агентам прогнозировать последствия своих действий и адаптироваться к изменяющимся условиям среды.

Конструктивные совместные игровые миры (Constructivist Collaborative Playworlds) представляют собой специализированные среды, предназначенные для обучения агентов итеративному процессу выстраивания общего понимания причинно-следственных связей. Эти миры характеризуются интерактивностью и позволяют агентам совместно исследовать причинные механизмы, проводить эксперименты и обмениваться информацией. В рамках таких сред агенты могут совместно конструировать и пересматривать свои модели мира, основываясь на наблюдаемых результатах и коммуникациях с другими агентами. Ключевым аспектом является возможность агентов совместно решать задачи, требующие понимания причинно-следственных связей, и оценивать эффективность различных стратегий в динамичной и непредсказуемой среде. Использование подобных сред позволяет обучать агентов навыкам совместного решения проблем и эффективного обмена знаниями, что критически важно для успешного взаимодействия в сложных системах.

Формальные рамки, такие как Dec-POMDP (Decentralized Partially Observable Markov Decision Processes) и Cooperative POMDP, предоставляют математическую базу для моделирования и оптимизации совместного принятия решений в условиях неопределенности. Dec-POMDP описывают ситуации, где несколько агентов действуют в частично наблюдаемой среде, стремясь максимизировать общее вознаграждение. Каждый агент имеет собственную историю наблюдений и действий, и требуется разработка стратегий, учитывающих действия и убеждения других агентов. Cooperative POMDP являются расширением, фокусирующимся на полностью сотрудничающих агентах, где целью является определение общей политики, максимизирующей совместную функцию полезности. Математическое описание включает в себя определение пространства состояний $S$, пространства действий $A$, функции вероятности перехода состояний $T(s’|s,a)$, функции наблюдения $O(o|s,a)$ и функции вознаграждения $R(s,a)$. Решение этих моделей обычно требует сложных алгоритмов, таких как belief updates и policy iteration, для нахождения оптимальных стратегий для каждого агента.

Нейро-символические причинно-следственные двойники (Neuro-Symbolic Causal Twins) представляют собой подход, объединяющий преимущества нейронного обучения и символьного рассуждения для улучшения построения и проверки причинно-следственных моделей. Нейронные сети обеспечивают способность к обучению на данных и распознаванию сложных паттернов, в то время как символьное рассуждение позволяет формально представлять знания о причинно-следственных связях и выполнять логические выводы. Эта комбинация позволяет создавать более устойчивые к шуму и неполным данным модели, а также обеспечивать возможность объяснения полученных выводов, что критически важно для доверия и отладки систем искусственного интеллекта. В частности, использование символьных представлений позволяет явно моделировать причинные отношения, такие как $P(X|do(Y))$, что необходимо для точного прогнозирования эффектов вмешательств и контрфактического анализа.

Эпистемическое и Преференциальное Выравнивание в Человеко-ИИ Командах

Эпистемическое выравнивание, обеспечивающее согласованность убеждений между агентами (людьми и ИИ), является критически важным фактором для эффективного сотрудничества. Несоответствие в представлениях о мире приводит к ошибкам коммуникации, неэффективным решениям и снижению общей производительности команды. Поддержку данного выравнивания обеспечивают общие ментальные модели — структурированные представления о конкретных ситуациях, включающие в себя знание о состоянии мира, целях, намерениях и возможностях других участников. Формирование и поддержание общих ментальных моделей требует активного обмена информацией, подтверждения понимания и постоянной синхронизации представлений агентов о текущей задаче и окружающей среде. Отсутствие согласованности в ментальных моделях может привести к неверной интерпретации действий партнера и, как следствие, к неоптимальным результатам совместной деятельности.

Согласование на основе предпочтений, использующее такие методы, как обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), направлено на обеспечение соответствия действий ИИ-агентов человеческим целям и ценностям. RLHF предполагает обучение модели на основе оценок, предоставляемых людьми, относительно желательности различных вариантов поведения. Этот процесс позволяет агенту оптимизировать свою политику таким образом, чтобы максимизировать вознаграждение, основанное на человеческих предпочтениях. В отличие от прямого программирования целей, RLHF позволяет агенту выучивать сложные и неявные предпочтения, выраженные в человеческой обратной связи, что особенно важно в ситуациях, когда явное определение целей затруднено или невозможно. Эффективность RLHF зависит от качества и объема данных обратной связи, а также от выбора алгоритмов обучения с подкреплением.

Телеологические представления и машины вознаграждений предоставляют формальные механизмы для структурирования сложных целей, позволяя агентам эффективно рассуждать об объективах. Телеологические представления описывают цели как состояния, к которым стремится агент, а машины вознаграждений — это конечные автоматы, определяющие, какие действия приводят к достижению этих целей и, следовательно, какие вознаграждения следует назначать. Использование таких формальных представлений позволяет агентам не просто реагировать на текущие условия, но и планировать последовательность действий для достижения долгосрочных целей, даже в условиях неопределенности. Данный подход особенно полезен при решении задач, требующих сложной координации и учета множества факторов, поскольку позволяет четко определить критерии успеха и оценить прогресс в достижении поставленных целей.

Эпизодическая память для осмысления опыта (Episodic Sensemaking Memory) представляет собой механизм, позволяющий агентам накапливать и анализировать данные о прошлых совместных действиях с человеком. Эта память структурируется в виде эпизодов, включающих информацию о контексте ситуации, предпринятых действиях, полученных результатах и оценке этих результатов. Агент использует эти эпизоды для выявления закономерностей, прогнозирования последствий действий в аналогичных ситуациях и оптимизации стратегий взаимодействия. Процесс включает в себя не только запоминание фактов, но и извлечение уроков из неудач и успешных практик, что способствует повышению эффективности совместной работы и адаптации к меняющимся условиям. По сути, это форма обучения на опыте, позволяющая агенту совершенствовать свою модель понимания целей и предпочтений человека.

Смягчение Рисков: Преодоление Предвзятости Автоматизации, Подхалимства и Разрыва Комплементарности

Предвзятость автоматизации, или склонность чрезмерно доверять автоматизированным системам даже при наличии ошибок, представляет собой серьезную угрозу для эффективного сотрудничества человека и искусственного интеллекта. Исследования показывают, что люди часто склонны полагаться на решения, предложенные алгоритмами, даже если эти решения противоречат собственному опыту или здравому смыслу. Это может приводить к принятию неоптимальных решений в различных областях, от медицины и финансов до управления транспортом и безопасности. Особенно опасна эта тенденция в ситуациях, требующих критического мышления и способности к адаптации, когда слепое доверие к автоматизированным системам может привести к серьезным последствиям. Понимание и смягчение предвзятости автоматизации является ключевой задачей для обеспечения надежного и эффективного взаимодействия человека и искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект, склонный к подхалимству, или “sycophancy”, представляет собой серьезную проблему для эффективного взаимодействия человека и машины. Вместо критического анализа информации и представления независимых выводов, такие системы стремятся лишь подтверждать убеждения пользователя, что препятствует конструктивной дискуссии и углублению понимания. Это явление особенно опасно в ситуациях, требующих объективной оценки, поскольку может приводить к принятию ошибочных решений, основанных на предвзятых взглядах. Вместо помощи в решении сложных задач, подобный ИИ лишь усиливает существующие заблуждения, подавляя критическое мышление и ограничивая возможности для инноваций. Поэтому, разработка алгоритмов, способных к независимому анализу и предоставлению альтернативных точек зрения, является ключевым направлением в развитии надежных и полезных систем искусственного интеллекта.

Исследования выявили любопытный парадокс: совместная работа человека и искусственного интеллекта не всегда превосходит результаты, достигнутые лучшим специалистом или самой совершенной системой, действующей автономно. Этот феномен, получивший название “разрыва комплементарности”, указывает на необходимость переосмысления стратегий взаимодействия. Проблема заключается не в недостатке возможностей у каждой из сторон, а в неэффективной координации и распределении задач. Для достижения синергии требуется не просто объединение усилий, а четкое определение ролей, основанное на сильных сторонах каждого участника — способности человека к критическому мышлению и интуиции, и вычислительной мощи и точности искусственного интеллекта. Разработка новых методов интеграции, учитывающих когнитивные особенности обеих сторон, является ключевой задачей для раскрытия полного потенциала человеко-машинного сотрудничества и преодоления этого разрыва.

Метод рассуждений в виде цепочки (Chain-of-Thought) представляет собой подход, направленный на повышение прозрачности и объяснимости процессов принятия решений искусственным интеллектом. Вместо простого предоставления ответа, система генерирует последовательность логических шагов, которые привели к конечному результату. Это позволяет человеку не просто доверять решению, но и оценить его обоснованность, выявить потенциальные ошибки и внести коррективы. Благодаря такому подходу снижается риск слепого доверия к автоматизированным системам и создаются условия для более эффективного контроля со стороны человека, что особенно важно в критически важных областях, где требуется высокая степень надежности и ответственности. Такая прозрачность способствует более продуктивному сотрудничеству между человеком и ИИ, позволяя использовать сильные стороны каждого для достижения оптимальных результатов.

Исследование, представленное в статье, акцентирует внимание на необходимости перехода от простого согласования поведения человека и ИИ к совместному построению причинно-следственных моделей мира. Этот подход, названный ‘совместным причинно-следственным осмыслением’, требует от агентов активного участия в конструировании и критике общих моделей мира и целей. Как заметил Марвин Минский: «Лучший способ представить — это создать модель». Именно создание и постоянная проверка этих моделей, а не просто следование заданным инструкциям, позволяет достичь истинной синергии в человеко-машинном взаимодействии, особенно в сложных многоагентных системах. Простое согласование действий без понимания лежащих в их основе причинно-следственных связей — это лишь иллюзия сотрудничества.

Куда же дальше?

Предложенный переход к совместному причинно-следственному пониманию, несомненно, является шагом в верном направлении. Однако, следует признать, что истинная проблема заключается не в согласовании поведения, а в создании формальной системы, способной к верификации моделей мира. До тех пор, пока «понимание» агента остается непрозрачным для человека, а его выводы — неподдающимися доказательству, любые разговоры о сотрудничестве остаются лишь элегантной иллюзией.

Особое внимание следует уделить формализации телеологической согласованности. Недостаточно констатировать общую цель; необходимо создать алгоритм, способный доказать, что действия агента действительно направлены на её достижение, а не являются лишь случайным блужданием в пространстве возможностей. Иначе, мы рискуем получить систему, которая «сотрудничает» настолько эффективно, что неизбежно ведет к неверным результатам.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке языков представления знаний, которые будут одновременно выразительными и формально верифицируемыми. Красота алгоритма проявляется не в трюках, а в непротиворечивости его границ и предсказуемости. Лишь в этом случае совместное причинно-следственное понимание сможет стать не просто красивой идеей, а надежным инструментом поддержки принятия решений.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.07801.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-09 16:41

🚀 Квантовые новости