Язык НормКод: Обеспечение прозрачности и контроля в AI-планировании

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к построению планов для искусственного интеллекта позволяет отслеживать потоки данных и повышает надежность сложных систем.

NormCode — это полуформальный язык и платформа исполнения, обеспечивающая явную изоляцию данных в AI-планировании для повышения аудируемости, надежности и прозрачности LLM-ориентированных рабочих процессов.

Многошаговые рабочие процессы, использующие последовательные вызовы больших языковых моделей, часто страдают от накопления контекста, приводящего к галлюцинациям и потере точности. В данной работе представлена NormCode — полуформальный язык для построения планов логических выводов, обеспечивающий изоляцию данных на каждом этапе и исключающий взаимное влияние шагов. NormCode разделяет семантические (основанные на LLM) и синтаксические операции, позволяя отслеживать стоимость и надежность каждого шага, и существует в трех форматах для поддержки прогрессивной формализации от эскиза до производства. Может ли подобный подход обеспечить необходимую прозрачность и надёжность в критически важных областях, таких как юридический анализ, медицинская диагностика или финансовое моделирование?

Пределы Контекста: Проблема Современного Искусственного Интеллекта

Современные агенты, основанные на больших языковых моделях, несмотря на свою вычислительную мощь, сталкиваются с проблемой “загрязнения контекста”. По мере накопления шагов рассуждений, в процессе решения задачи, модель начинает генерировать менее надежные и точные ответы. Это происходит из-за того, что каждое новое утверждение, добавленное в контекст, потенциально искажает или размывает изначальную информацию, необходимую для правильного вывода. В результате, длинные цепочки рассуждений, хотя и кажутся логичными на первый взгляд, могут привести к ошибкам и непредсказуемым результатам, снижая общую надежность и достоверность работы агента. Данное явление особенно критично в задачах, требующих высокой точности и последовательности действий.

Существующие фреймворки, такие как LangChain и AutoGPT, зачастую не обладают эффективными механизмами для изоляции этапов логического вывода. В результате, при выполнении сложных задач, когда каждый шаг рассуждений добавляется к общему контексту, возникает проблема “загрязнения” этого контекста. Это приводит к тому, что последующие шаги опираются на накопленные, возможно, нерелевантные или ошибочные данные, что снижает надежность и точность конечного результата. Отсутствие четкой изоляции усложняет построение сложных, многоступенчатых систем искусственного интеллекта, требующих последовательного и верифицируемого выполнения задач, поскольку каждый этап становится все более зависимым от предыдущих, потенциально искаженных, выводов.

Отсутствие изоляции в современных системах искусственного интеллекта существенно ограничивает создание сложных, многоступенчатых решений, требующих последовательных и подтверждаемых результатов. В частности, при выполнении длительных цепочек рассуждений, ошибки и неточности, возникающие на ранних этапах, накапливаются и искажают конечный вывод. Это особенно критично в областях, где важна надежность и воспроизводимость, таких как научные исследования, финансовый анализ или медицинская диагностика. Невозможность четко отделить отдельные этапы логических операций препятствует отладке и верификации процесса принятия решений, что делает подобные системы уязвимыми и непредсказуемыми в критических ситуациях. Таким образом, преодоление этой проблемы является ключевым шагом к созданию более интеллектуальных и надежных систем искусственного интеллекта.

NormCode: Изоляция Контекста в Планировании ИИ

NormCode представляет собой полуформальный язык, разработанный для планирования в условиях изоляции контекста, что напрямую решает проблему “загрязнения” контекста в системах искусственного интеллекта. Традиционные системы часто сталкиваются с проблемой неконтролируемого распространения информации между различными этапами планирования, что приводит к непредсказуемым результатам и затрудняет отладку. NormCode обеспечивает строгую изоляцию данных, гарантируя, что информация, используемая на одном этапе, не влияет на последующие этапы без явного определения. Это достигается за счет четкой структуры языка и ограничений на доступ к данным, что позволяет создавать более надежные и предсказуемые системы планирования, особенно в сложных и критически важных приложениях.

В основе NormCode лежит понятие “Вывод” (Inference) — чётко определённая единица рассуждений с явно указанными входами и выходами. Каждый Вывод представляет собой самодостаточный модуль, что способствует модульности системы и облегчает отслеживание логической цепочки принятия решений. Входные данные для каждого Вывода строго определены, а выходные данные служат входными для последующих Выводов, создавая чёткую и контролируемую структуру рассуждений. Такая архитектура позволяет детально анализировать процесс планирования, выявлять потенциальные ошибки и обеспечивать воспроизводимость результатов, поскольку каждый шаг обоснован конкретными входными и выходными данными.

Язык NormCode обеспечивает изоляцию данных между отдельными логическими выводами (Inferences) посредством строгого контроля потока информации. Это достигается за счет явного определения входов и выходов каждого Inference, исключая возможность несанкционированного доступа к данным, используемым в других этапах планирования. Такая изоляция предотвращает “утечку” информации и гарантирует, что каждый Inference функционирует на основе только предоставленных ему входных данных, обеспечивая тем самым воспроизводимость и согласованность процесса рассуждений на протяжении всех шагов планирования. Использование изолированных Inferences позволяет избежать ситуаций, когда изменения в одном этапе непредсказуемо влияют на результаты последующих этапов.

Референтная Система: Структурирование Данных для Изоляции

В NormCode система «Система Ссылок» обеспечивает инкапсуляцию и управление данными посредством именованных осей, формирующих структурированное представление. Данная архитектура позволяет организовать данные таким образом, чтобы предотвратить несанкционированный доступ и обеспечить изоляцию данных, что критически важно для безопасности и предсказуемости работы системы. Использование именованных осей способствует логической организации данных, упрощая их поиск и манипулирование, а также позволяет точно определить область видимости и доступности каждого элемента данных.

В системе NormCode, “Восприятие Знаков” (Perceptual Signs) представляют собой облегченные указатели на данные, которые откладывают загрузку фактических данных до момента обращения. Этот подход позволяет значительно повысить эффективность использования памяти и снизить ее общий объем, поскольку данные загружаются только тогда, когда это необходимо для выполнения операций. Реализация отложенной загрузки означает, что большая часть данных может оставаться в неактивном состоянии, пока не потребуется, что особенно важно при работе с большими объемами информации и ограниченными ресурсами памяти. Таким образом, «Восприятие Знаков» является ключевым компонентом оптимизации производительности системы и обеспечения масштабируемости.

В системе NormCode как синтаксические операции (детерминированная обработка данных), так и семантические операции (рассуждения на основе ИИ, использующие агентов на базе больших языковых моделей) выполняются в изолированной среде. Это обеспечивает контролируемый доступ к данным и предотвращает нежелательные побочные эффекты, возникающие при взаимодействии различных типов операций. Изоляция гарантирует, что манипуляции с данными, выполняемые детерминированными алгоритмами, не повлияют на процессы, связанные с использованием моделей ИИ, и наоборот, а также повышает безопасность и предсказуемость всей системы.

Полная Экосистема: От Разработки до Верификации

Система NormCode представляет собой комплексную экосистему, охватывающую весь жизненный цикл разработки планов. Она базируется на трех ключевых форматах файлов: .ncds для авторского определения планов, .ncd для их непосредственного исполнения и .ncn для формальной верификации. Такая структура позволяет не только создавать и запускать планы, но и тщательно проверять их корректность и безопасность, обеспечивая надежность и предсказуемость работы систем искусственного интеллекта. Взаимосвязь этих форматов обеспечивает бесшовный переход от этапа разработки к исполнению и последующей проверке, что существенно повышает качество и доверие к создаваемым планам.

В основе системы лежит компонент “Оркестратор”, который управляет последовательностями агентов — своеобразными конвейерами логических выводов. Он обеспечивает не только корректное выполнение каждого этапа, но и отслеживание зависимостей между ними, гарантируя, что выводы выполняются в нужном порядке. Благодаря этому, сложные планы разбиваются на управляемые этапы, где каждый последующий этап основывается на результатах предыдущего, что позволяет создавать надежные и предсказуемые цепочки рассуждений. “Оркестратор” динамически планирует и запускает эти последовательности, оптимизируя процесс и обеспечивая эффективное использование ресурсов для достижения поставленной цели.

Система NormCode предоставляет возможность формальной спецификации и верификации планов, что является ключевым фактором для повышения доверия к надежности и безопасности систем искусственного интеллекта. Вместо традиционного эмпирического тестирования, основанного на большом количестве сценариев, данная платформа позволяет задать чёткие, математически обоснованные требования к поведению ИИ. Это достигается за счет возможности точного описания желаемых результатов и последующей автоматической проверки соответствия этим требованиям. Таким образом, ошибки и уязвимости обнаруживаются на этапе разработки, а не в процессе эксплуатации, что существенно снижает риски и обеспечивает предсказуемость поведения системы даже в сложных и критических ситуациях. В конечном итоге, подобный подход способствует созданию более ответственных и заслуживающих доверия решений в области искусственного интеллекта.

Самохостинг и Будущее Архитектуры ИИ

НормКод спроектирован с принципиальной возможностью самохостинга, что означает, что сама система может быть реализована с использованием самой себя. Данный подход демонстрируется на примере компилятора, который является планом, написанным на языке НормКод. Такая архитектура не только расширяет выразительные возможности языка, позволяя определять сложные операции внутри самой системы, но и обеспечивает уникальную гибкость и потенциал для автоматической оптимизации и эволюции. Самохостинг позволяет НормКоду эффективно адаптироваться к новым задачам и аппаратным платформам, поскольку изменения в языке могут быть реализованы и протестированы внутри самой системы, без необходимости внешних инструментов или зависимостей. Это создает замкнутый цикл разработки и улучшения, повышая надежность и эффективность всей системы.

Возможность самоопределения операций значительно расширяет выразительность NormCode, позволяя описывать сложные вычисления непосредственно внутри языка. Подобно языку планирования действий PDDL, NormCode не ограничивается простыми командами, а предоставляет механизм для определения произвольных алгоритмов и процедур. Это означает, что вместо жестко заданных функций, система способна создавать и выполнять программы, записанные на самом NormCode, что открывает путь к метапрограммированию и адаптации к различным задачам без необходимости внешнего вмешательства или перекомпиляции. Такая внутренняя гибкость делает NormCode не просто языком программирования, а платформой для создания самообучающихся и самооптимизирующихся систем.

В ходе исследований, представленных в научной работе, система NormCode продемонстрировала абсолютную точность — 100% — при выполнении задач сложения в различных системах счисления (база-X). Этот результат не только подтверждает надежность и стабильность функционирования NormCode, но и служит конкретным измерителем производительности, позволяющим объективно оценивать её возможности. Способность к безошибочному выполнению базовых арифметических операций является фундаментальным аспектом, демонстрирующим потенциал системы для реализации более сложных вычислительных процессов и самовоспроизводящихся алгоритмов. Такая точность в простейших задачах создает прочную основу для дальнейших исследований и расширения функциональности NormCode.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию систем, где структура не просто определяет поведение, но и обеспечивает прозрачность потока данных. NormCode, как полуформальный язык, направлен на изоляцию контекста в планировании ИИ, что особенно важно в сложных LLM-потоках. Этот подход перекликается с высказыванием Эдсгера Дейкстры: «Дисциплина — это выбор между тем, что легко, и тем, что правильно». Разработчики NormCode выбирают сложность явной изоляции данных ради повышения надёжности и аудируемости, признавая, что упрощение не всегда является оптимальным решением, особенно когда речь идёт о критически важных системах. Акцент на аудите и прозрачности данных подчёркивает важность понимания не только что система делает, но и как она это делает.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, хоть и предлагает определённую степень контроля над сложными процессами планирования на основе больших языковых моделей, не решает фундаментальную проблему: иллюзию понимания. Язык NormCode, как и любой другой формальный инструмент, лишь структурирует данные, но не гарантирует их истинной осмысленности. В конечном итоге, ответственность за корректность планирования по-прежнему лежит на плечах разработчика, а не на машине. Упрощение, необходимое для создания формальной системы, неизбежно влечёт за собой потерю нюансов, которые могут оказаться критически важными в реальных сценариях.

Дальнейшие исследования должны быть направлены не только на повышение формализации, но и на разработку методов верификации и валидации планов, сгенерированных с использованием подобных систем. Вопрос о том, как обеспечить прозрачность не только потока данных, но и логики принятия решений, остаётся открытым. Интересным направлением представляется интеграция NormCode с системами символьного рассуждения, что позволило бы сочетать гибкость больших языковых моделей с точностью формальной логики.

В конечном счёте, задача состоит не в том, чтобы создать идеальный язык для планирования, а в том, чтобы разработать инструменты, позволяющие людям более эффективно взаимодействовать со сложными системами искусственного интеллекта, осознавая при этом присущие им ограничения и риски. Стремление к абсолютной надёжности — иллюзия; более реалистичная цель — повышение управляемости и предсказуемости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10563.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-14 11:02

🚀 Квантовые новости