Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают фреймворк, позволяющий автоматически создавать сложные программы из текстовых инструкций, значительно упрощая процесс разработки.
В статье представлен AgenticDomiKnowS (ADS) — система, использующая агентов и большие языковые модели для генерации нейро-символических программ, преодолевая сложности ручного кодирования в таких фреймворках, как DomiKnowS.
Интеграция символьных ограничений в модели глубокого обучения обещает повышение надежности и интерпретируемости, однако остается трудоемкой задачей. В статье, озаглавленной ‘An Agentic Framework for Neuro-Symbolic Programming’, предложен новый подход к автоматизации этого процесса. Авторы представляют AgenticDomiKnowS (ADS) — систему, использующую агентов и большие языковые модели для генерации нейро-символических программ по естественным описаниям задач, что значительно упрощает разработку по сравнению с существующими фреймворками, такими как DomiKnowS. Сможет ли ADS сделать нейро-символическое программирование доступным для широкого круга пользователей и ускорить развитие интеллектуальных систем?
Пределы Традиционного ИИ: Когда Статистики Недостаточно
Глубокое обучение, несмотря на впечатляющие успехи в распознавании образов и анализе больших данных, демонстрирует ограниченные возможности в решении задач, требующих сложного логического вывода и соблюдения жестких ограничений. В то время как нейронные сети превосходно справляются с выявлением статистических закономерностей, им часто не хватает способности к абстрактному мышлению и планированию, необходимому для решения проблем, выходящих за рамки простой классификации или прогнозирования. Например, задачи, требующие учета множества взаимосвязанных условий или построения последовательности действий для достижения определенной цели, представляют значительную трудность для традиционных моделей глубокого обучения, поскольку они нуждаются в более структурированном подходе к представлению знаний и осуществлению логических операций.
Современные подходы к искусственному интеллекту, особенно глубокое обучение, часто требуют колоссальных объемов данных и вычислительных ресурсов для достижения приемлемой производительности. Эта зависимость от “больших данных” и мощного оборудования серьезно ограничивает адаптивность и эффективность систем. Для обучения сложных моделей требуется не только сбор огромных датасетов, но и значительные затраты энергии и времени. Такая ресурсоемкость делает развертывание ИИ-решений на периферийных устройствах, таких как мобильные телефоны или встроенные системы, проблематичным, а также препятствует быстрой адаптации к меняющимся условиям и новым задачам. Более того, необходимость в огромных данных создает барьеры для применения ИИ в областях, где данные ограничены или труднодоступны, подчеркивая потребность в более эффективных и экономных подходах к машинному обучению.
Ограничения, с которыми сталкиваются современные системы искусственного интеллекта, основанные исключительно на глубоком обучении, стимулируют переход к нейро-символическому программированию. Этот подход предполагает объединение статистической силы нейронных сетей, способных к распознаванию образов и обработке неструктурированных данных, с логической строгостью символьных систем, обеспечивающих возможность явного представления знаний и логического вывода. В результате получается гибридная модель, которая не только обучается на данных, но и способна к рассуждениям, обобщениям и решению задач, требующих соблюдения определенных ограничений. Такое сочетание позволяет преодолеть недостатки каждого из подходов по отдельности, создавая более гибкие, эффективные и интерпретируемые системы искусственного интеллекта, способные к решению более сложных и реалистичных задач.
DomiKnowS: Нейро-Символическая Основа Знаний
В основе DomiKnowS лежит декларативное представление предметной области и логических ограничений посредством концептуальных графов (Conceptual Graphs). Концептуальные графы представляют собой графовую структуру, где узлы обозначают понятия, а ребра — отношения между ними. Это позволяет кодировать знания в форме, пригодной для машинной обработки и логического вывода. В частности, каждый концепт в графе может быть связан с определенными свойствами и ограничениями, что обеспечивает возможность проверки согласованности и выполнения ограничений при обработке информации. Такое представление обеспечивает гибкость и расширяемость базы знаний, а также упрощает процесс добавления новых фактов и правил.
Использование явного логического вывода и обеспечения соответствия ограничениям в DomiKnowS позволяет повысить как точность, так и интерпретируемость результатов. Вместо опоры на «черный ящик» нейронных сетей, система может продемонстрировать цепочку рассуждений, приведших к конкретному решению. Это достигается за счет представления знаний в виде декларативного графа, где отношения между понятиями и ограничения четко определены. В результате, ошибки легче отследить и исправить, а пользователи получают возможность понимать, как система пришла к своим выводам, что особенно важно для критически важных приложений, требующих прозрачности и надежности.
В основе DomiKnowS лежит подход нейро-символического программирования, объединяющий возможности обучения глубоких нейронных сетей с логической строгостью символьных рассуждений. Этот подход позволяет системе извлекать знания из данных, как это делают нейронные сети, и одновременно использовать формальные правила и логические ограничения для обеспечения корректности и объяснимости результатов. В частности, нейронные сети используются для распознавания образов и извлечения информации, а символьные методы — для представления знаний, проведения логических выводов и проверки согласованности данных. Сочетание этих двух подходов позволяет создавать системы, которые способны не только решать задачи, но и объяснять, как они пришли к своим решениям, что особенно важно для приложений, требующих высокой надежности и прозрачности.
В основе DomiKnowS лежит интерактивная платформа AgenticDomiKnowS, предназначенная для построения программ на основе запросов, сформулированных на естественном языке. AgenticDomiKnowS позволяет пользователям взаимодействовать с системой, предоставляя возможность описывать желаемые операции в свободной форме. Платформа анализирует текстовые запросы, преобразует их в исполняемый код и выполняет соответствующие действия, обеспечивая тем самым удобный интерфейс для работы с системой и автоматизации задач. Ключевой особенностью является способность AgenticDomiKnowS к динамическому построению программ, адаптирующихся к конкретным потребностям пользователя и контексту запроса.
Автоматизированное Конструирование Знаний с Использованием LLM-Агентов
Система AgenticDomiKnowS автоматизирует процесс Декларации Знаний посредством использования LLM-агентов. В её состав входят Агент Проектирования Графа, отвечающий за создание структуры знаний; Агент Выполнения Графа, который обрабатывает данные и выполняет логические операции в соответствии с графом; и Агент Проверки Графа, осуществляющий контроль корректности и полноты сформированного представления знаний. Взаимодействие этих агентов позволяет автоматически преобразовывать исходные данные в структурированное представление знаний, пригодное для дальнейшей обработки и анализа.
На этапе Декларации Модели происходит назначение Сенсоров и LLM-моделей (на базе GPT-5) концептам графа знаний. Сенсоры обеспечивают интеграцию данных из внешних источников, предоставляя LLM-моделям необходимую информацию для обучения и рассуждений. LLM-модели, в свою очередь, используют полученные данные для автоматического обогащения графа знаний, выявления новых связей между концептами и формирования более полного и точного представления о предметной области. Этот процесс позволяет системе DomiKnowS динамически адаптироваться к изменяющимся данным и улучшать свои аналитические возможности.
В системе DomiKnowS для решения сложных задач, связанных с удовлетворением ограничений, представленных в виде графа знаний, используется целочисленное линейное программирование (ЦЛП). ЦЛП позволяет формализовать условия, накладываемые на взаимосвязи между концепциями в графе, в виде системы линейных уравнений и неравенств с целочисленными переменными. Это обеспечивает возможность автоматического поиска оптимальных решений, удовлетворяющих заданным ограничениям, например, при определении наиболее релевантных источников данных или построении логических цепочек рассуждений. Решение задач ЦЛП осуществляется с использованием специализированных алгоритмов и библиотек, что позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных и сложные структуры графов.
Вся система DomiKnowS, обеспечивающая автоматизированное проектирование знаний, построена на современных веб-фреймворках FastAPI и Next.js. FastAPI используется для создания высокопроизводительного API, обеспечивающего взаимодействие между различными компонентами системы и обработку запросов. Next.js, в свою очередь, отвечает за разработку пользовательского интерфейса, предоставляя интерактивную и удобную среду для работы с графами знаний, объявлениями моделей и управления данными. Использование этих фреймворков обеспечивает масштабируемость, скорость работы и современный пользовательский опыт, упрощая интеграцию и использование системы DomiKnowS.
Валидация и Широкая Применимость
В рамках решения сложных задач, требующих логических умозаключений, платформа DomiKnowS продемонстрировала свою эффективность, в частности, при работе с задачей WIQA. Ключевым аспектом успешной реализации стало использование принципа транзитивности — логической связи, позволяющей выводить новые знания на основе существующих. Этот подход обеспечивает внутреннюю согласованность системы, позволяя ей делать обоснованные выводы и поддерживать непротиворечивость получаемых результатов. Использование транзитивности в DomiKnowS не только повышает точность решения задач, но и способствует созданию более надежной и понятной системы искусственного интеллекта, способной к сложным рассуждениям.
В рамках тестирования, система DomiKnowS продемонстрировала высокую надежность при решении задач классификации спама и иерархической классификации изображений. Ключевым фактором, обеспечивающим точность категоризации, является использование логических ограничений. Вместо традиционных статистических методов, система активно применяет правила логического вывода для определения принадлежности объекта к той или иной категории, что позволяет значительно снизить количество ошибок и повысить общую эффективность. Этот подход особенно полезен в задачах, где требуется учитывать сложные взаимосвязи между данными и обеспечить непротиворечивость результатов, что делает DomiKnowS ценным инструментом для решения широкого спектра задач анализа данных.
Архитектура DomiKnowS отличается высокой модульностью и автоматизированными возможностями конструирования знаний, что значительно упрощает и ускоряет процесс прототипирования и адаптации к новым предметным областям. Вместо трудоемкой ручной разработки, система позволяет автоматически извлекать и структурировать знания из различных источников данных, формируя основу для решения задач в совершенно разных областях. Такой подход не только экономит время и ресурсы, но и повышает гибкость системы, позволяя быстро реагировать на меняющиеся требования и эффективно использовать данные, специфичные для конкретной задачи или домена. В результате, DomiKnowS предоставляет возможность оперативно создавать и внедрять интеллектуальные решения, не требуя глубокой экспертизы в области разработки искусственного интеллекта.
В основе DomiKnowS лежит принцип постоянной адаптации к потребностям пользователя благодаря механизмам взаимодействия человека и системы. Данный подход позволяет не только поддерживать соответствие системы намерениям пользователя, но и обеспечивает её непрерывное совершенствование. В процессе работы человек может вносить корректировки в логические правила и знания, используемые системой, что способствует повышению точности и релевантности результатов. Эта совместная работа позволяет системе обучаться на опыте пользователя, адаптируясь к новым задачам и нюансам предметной области, тем самым гарантируя её долгосрочную эффективность и актуальность.
Система AgenticDomiKnowS продемонстрировала выдающиеся результаты в автоматическом построении баз знаний, достигая точности в 97.22% при использовании языковой модели Kimi-K2. Несмотря на использование менее производительной версии GPT-5 (low), система сохраняет высокий уровень эффективности, показывая точность в 86.11%. Эти показатели свидетельствуют о способности AgenticDomiKnowS к надежному извлечению и структурированию информации, что позволяет автоматизировать процесс создания баз знаний с минимальными погрешностями и значительной экономией времени и ресурсов. Способность к точной декларации знаний является ключевым преимуществом системы, открывающим широкие возможности для ее применения в различных областях, требующих эффективной обработки и анализа информации.
Успешное выполнение задач пользователями на различных наборах данных, включая отзывы Amazon, базу данных WOS и CoNLL Dataset, демонстрирует широкую применимость разработанной системы. Данный результат подтверждает, что фреймворк эффективно работает с текстами совершенно разного характера и структуры — от пользовательских отзывов и научных публикаций до лингвистических корпусов. Способность адаптироваться к разнообразным типам данных говорит о высокой степени гибкости и универсальности системы, что позволяет использовать ее для решения широкого спектра задач, требующих обработки и анализа текстовой информации. Такая вариативность делает фреймворк ценным инструментом для исследователей и практиков, работающих с большими объемами данных.
Исследования показали, что опытные пользователи DomiKnowS способны решать поставленные задачи в среднем за 10-15 минут. Данная эффективность достигается благодаря модульной конструкции системы и автоматизированным функциям разработки знаний, позволяющим быстро адаптироваться к новым предметным областям. Способность оперативно выполнять задачи, не требуя длительного обучения или специализированных навыков, подчеркивает практическую ценность DomiKnowS для широкого круга пользователей и демонстрирует его потенциал для ускорения процессов анализа данных и принятия решений.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных адаптироваться и эволюционировать. Автоматическое генерирование нейро-символических программ из естественного языка, как реализовано в AgenticDomiKnowS, можно рассматривать как попытку преодолеть неизбежное устаревание инструментов разработки. Поль Эрдеш однажды сказал: «Математика не имеет возраста, она вечна». В контексте данной работы, эта фраза перекликается с идеей о создании систем, способных к самообновлению и сохранению актуальности, подобно математическим истинам. Задержка в исправлении ошибок, упомянутая в статье, действительно напоминает о налоге на амбиции, ведь стремление к сложным решениям требует постоянной поддержки и адаптации к изменяющимся условиям.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует способность к автоматизации процесса создания нейро-символических программ, однако стоит признать: сложность систем не уменьшается, а лишь перераспределяется. Переход от ручного кодирования к управлению агентами — это не победа над сложностью, а её смещение на уровень проектирования и верификации этих самых агентов. По сути, мы заменяем одну форму ошибок на другую, надеясь, что новые ошибки будут более предсказуемыми и, следовательно, легче исправляемыми.
Настоящим вызовом видится не столько в совершенствовании LLM-агентов, сколько в разработке механизмов самодиагностики и самокоррекции систем. Необходимо учитывать, что любая автоматизация несёт в себе риск возникновения неявных ошибок, которые могут проявиться лишь спустя значительное время. Поэтому, важным направлением исследований представляется создание систем, способных к непрерывному мониторингу собственной работоспособности и адаптации к изменяющимся условиям.
В конечном счете, время — это не метрика, а среда, в которой системы неизбежно стареют. Вопрос лишь в том, как обеспечить им достойное старение, то есть способность к адаптации, самовосстановлению и, возможно, даже к эволюции. Инциденты — это не провалы, а шаги системы по пути к зрелости, и важно научиться извлекать уроки из каждого из них, чтобы будущее нейро-символическое программирование было не просто автоматизированным, но и устойчивым.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00743.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2026-01-05 18:26