Самосознание в обучении: Модель вознаграждения, основанная на самоанализе

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что наделение агента искусственного интеллекта способностью к ‘самоанализу’ собственных внутренних состояний может значительно улучшить его обучаемость и адаптивность.

Наблюдается, что агенты, демонстрирующие самосознание, достигают значительно более высокой кумулятивной награды по сравнению с агентами без самосознания (подтверждено односторонним парным t-тестом, <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> p \ll 0.05 </span>, <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> n=300 </span>), что указывает на важность этой способности для оптимизации поведения в задачах, связанных с вознаграждением. — Наблюдается, что агенты, демонстрирующие самосознание, достигают значительно более высокой кумулятивной награды по сравнению с агентами без самосознания (подтверждено односторонним парным t-тестом, $p \ll 0.05$ , $n=300$ ), что указывает на важность этой способности для оптимизации поведения в задачах, связанных с вознаграждением.

В работе демонстрируется, что модель вознаграждения, учитывающая латентное состояние, интерпретируемое как ‘боль’, позволяет агенту эффективно исследовать среду и демонстрировать поведение, напоминающее зависимость.

Понимание механизмов моделирования внутренних психических состояний остается ключевой задачей в развитии искусственного интеллекта, способного к эмпатии и адаптации. В работе ‘Exploration Through Introspection: A Self-Aware Reward Model’ предложена новая модель, использующая принцип самонаблюдения для усиления обучаемости агентов в средах с подкреплением. Ключевая идея заключается в том, что внедрение внутреннего сигнала, моделирующего «боль» как скрытое состояние, позволяет агенту эффективнее исследовать окружающую среду и демонстрировать поведение, напоминающее человеческое. Может ли подобный подход к самосознанию стать основой для создания более гибких и эффективных алгоритмов обучения с подкреплением, способных к решению сложных задач и адаптации к меняющимся условиям?

Преодолевая Ограничения Традиционного Обучения с Подкреплением

Традиционное обучение с подкреплением, как правило, опирается на внешние награды, что зачастую не позволяет адекватно моделировать внутреннюю мотивацию и сложные внутренние состояния агента. Такой подход, ориентированный на непосредственное вознаграждение за действия, испытывает трудности при имитации поведения, обусловленного внутренними потребностями или субъективными переживаниями. В результате, агенты, обученные исключительно внешними наградами, могут демонстрировать негибкость и неспособность к адаптации в ситуациях, где отсутствует четкое внешнее подкрепление, или когда поведение определяется более сложными факторами, чем просто максимизация награды. Ограниченность такого подхода особенно заметна при моделировании поведения, связанного с эмоциональными состояниями или самосохранением, где внутренняя оценка ситуации и предвидение последствий играют ключевую роль.

Ограничения традиционного обучения с подкреплением особенно ярко проявляются при моделировании сложных явлений, таких как восприятие боли. В отличие от простых реакций на внешние стимулы, боль включает субъективный опыт, который оказывает значительное влияние на процесс обучения. Традиционные алгоритмы, ориентированные исключительно на внешние награды и наказания, не способны адекватно учесть внутренние, качественные характеристики болевого ощущения — его интенсивность, локализацию, эмоциональную окраску. Это приводит к тому, что создаваемые модели не могут достоверно воспроизвести поведение живых организмов, поскольку игнорируют ключевой фактор, определяющий их реакцию на аверсивные стимулы — индивидуальное, субъективное переживание боли и стремление к облегчению страдания.

Существующие методы обучения с подкреплением зачастую не способны провести различие между адаптивными и неадаптивными реакциями на негативные стимулы, что существенно ограничивает возможности создания реалистичных агентов. Например, алгоритмы могут одинаково “награждать” как поведение избегания опасности, так и компульсивное, деструктивное поведение, вызванное хронической болью или тревогой. Это связано с тем, что традиционные подходы фокусируются исключительно на немедленном уменьшении аверсивного воздействия, не учитывая долгосрочные последствия или внутреннее состояние агента. В результате, моделирование сложных поведенческих паттернов, включающих, например, механизмы привыкания, сенситизации или саморазрушительные тенденции, становится крайне затруднительным, поскольку алгоритм не способен оценить, является ли реакция на негативный стимул полезной стратегией выживания или же дезадаптивным процессом, требующим коррекции.

Для преодоления ограничений традиционного обучения с подкреплением, предложена новая схема, включающая внутренние модели состояния агента, управляемые интроспективным сигналом вознаграждения. Данный подход позволяет агенту оценивать не только внешние стимулы, но и собственные внутренние состояния, такие как предвкушение, удивление или чувство уверенности. Вознаграждение, генерируемое на основе этих внутренних оценок, стимулирует агента к исследованию и обучению даже в отсутствие явных внешних наград. В результате, система способна формировать более сложные и гибкие стратегии поведения, а также различать адаптивные и неадаптивные реакции на аверсивные стимулы, что особенно важно при моделировании субъективных переживаний и процессов обучения, связанных с болью и самосохранением.

В нестационарной среде агенты, обученные только на достижение цели, демонстрируют зависимость среднего кумулятивного вознаграждения от скорости обучения α, причём восприятие хронической боли оказывает значительное влияние на производительность.

Моделирование Внутренних Состояний: Сила Вероятностного Вывода

Для представления внутренней оценки болевых ощущений агентом используются скрытые марковские модели (Hidden Markov Models, HMM). HMM позволяют моделировать скрытые переменные, отражающие интенсивность и характер боли, на основе наблюдаемого поведения агента. В рамках данной модели, наблюдаемые действия агента рассматриваются как вероятностные функции от скрытого состояния боли. Используя алгоритмы, такие как алгоритм Витерби или фильтр Калмана, можно оценивать наиболее вероятную последовательность скрытых состояний боли, основываясь на наблюдаемой последовательности действий. Таким образом, HMM предоставляют формальный аппарат для вывода информации о внутреннем состоянии агента, даже если само состояние непосредственно не наблюдается.

Вероятностный подход позволяет разграничить информативные, адаптивные болевые сигналы и неоднозначные, неадаптивные, что является ключевым для характеристики как нормального, так и хронического восприятия боли. Адаптивные сигналы, коррелирующие с реальной или потенциальной угрозой тканям, способствуют защитному поведению и выздоровлению. Неадаптивные сигналы, напротив, характеризуются отсутствием четкой связи с повреждением или диспропорциональностью реакции на стимул, что часто наблюдается при хронической боли. Используя байесовский вывод, можно оценить вероятность того, что наблюдаемый болевой сигнал отражает истинную угрозу или является результатом дисфункции в болевых путях, что позволяет более точно дифференцировать эти два типа боли и разработать более эффективные стратегии лечения.

Моделирование динамики внутренних состояний позволяет более точно понимать и предсказывать реакцию агента на стимулы, даже при наличии неопределенности. В частности, используя вероятностные модели, можно отслеживать изменение внутренних состояний во времени и оценивать вероятность различных поведенческих реакций на заданный стимул. Этот подход особенно важен в ситуациях, когда наблюдаемое поведение является результатом сложного взаимодействия внутренних состояний и внешних факторов, а также когда входные данные неполны или зашумлены. Построение динамической модели позволяет учитывать историю внутренних состояний агента, что повышает точность предсказаний относительно его будущих действий и реакций на новые стимулы.

Традиционные модели, основанные на прямом сопоставлении стимула и реакции, не учитывают внутреннее состояние агента и его влияние на восприятие вознаграждения. Переход к моделированию внутренних состояний позволяет учитывать, что один и тот же стимул может вызывать разную реакцию в зависимости от текущего состояния агента, например, уровня боли или мотивации. Это позволяет описывать поведение не как детерминированный ответ на внешний стимул, а как результат взаимодействия между внутренним состоянием агента, внешним вознаграждением и вероятностью перехода между различными внутренними состояниями. Такой подход позволяет более точно предсказывать поведение в сложных ситуациях и моделировать адаптивные стратегии, учитывающие внутренние потребности и ограничения агента.

Сравнение вознаграждений агентов с нормальным и хроническим восприятием боли показывает, что при не стационарной среде среднее суммарное вознаграждение (COR) в категории 'Цель+Ожидание' различается в зависимости от используемой функции вознаграждения. — Сравнение вознаграждений агентов с нормальным и хроническим восприятием боли показывает, что при не стационарной среде среднее суммарное вознаграждение (COR) в категории ‘Цель+Ожидание’ различается в зависимости от используемой функции вознаграждения.

Функция Благополучия: Связующее Звено Между Внутренними Состояниями и Обучением

В рамках разработанной системы вводится функция благополучия (Well-being Function), представляющая собой интеграцию объективной награды и сигналов, интерпретируемых как болевые ощущения. Эта функция формирует субъективную награду для агента, позволяя ему оценивать ситуации не только на основе фактического получения вознаграждения, но и с учетом потенциального негативного воздействия. Объективная награда отражает непосредственное получение полезного стимула, в то время как инференция болевых сигналов позволяет агенту учитывать потенциальный вред или дискомфорт, связанные с конкретным действием или состоянием. Итоговая субъективная награда, полученная путем комбинирования этих двух компонентов, служит основой для принятия решений агентом и оптимизации его поведения.

Функция благополучия использует “Функцию счастья” для балансировки между ожидаемыми и фактическими результатами, что способствует адаптивному поведению агента. Принцип работы заключается в смягчении негативного влияния расхождений между предсказуемой наградой и полученной, предотвращая чрезмерное избегание неблагоприятных стимулов. Данный механизм позволяет агенту оценивать ситуации не только по абсолютной величине награды, но и по степени соответствия ожиданиям, тем самым способствуя более реалистичным и устойчивым стратегиям поведения в сложных средах. Отклонение фактического результата от ожидаемого приводит к корректировке оценки благополучия, что стимулирует агента к обучению и адаптации.

Обучение агентов максимизации функции благополучия позволяет им демонстрировать более сложные и реалистичные реакции на окружающую среду. Вместо простого реагирования на положительные и отрицательные сигналы вознаграждения, агент учитывает как ожидаемые, так и фактические результаты, а также внутренние оценки “болевых” сигналов. Это приводит к формированию поведения, которое избегает излишней неприязни и адаптируется к изменяющимся условиям, что проявляется в более тонких и дифференцированных ответах на стимулы, чем у агентов, основанных на традиционных системах вознаграждения. Такой подход позволяет моделировать более правдоподобные паттерны поведения в сложных и динамичных средах.

Для обучения оптимальной стратегии поведения в сложной среде вознаграждений используется алгоритм Q-обучения, направляемый разработанной функцией благополучия и политикой ε-жадности. Алгоритм Q-обучения итеративно обновляет Q-функцию, оценивающую ожидаемую суммарную награду для каждой пары состояние-действие, используя полученные вознаграждения, взвешенные функцией благополучия. Политика ε-жадности обеспечивает баланс между исследованием (выбором случайных действий) и эксплуатацией (выбором действия с максимальным Q-значением), что позволяет агенту эффективно исследовать пространство состояний и находить оптимальную политику максимизации общего благополучия, учитывая как прямые вознаграждения, так и избегание негативных стимулов.

На протяжении всего обучения (5000 шагов) лучшая модель, оптимизированная для объективной функции и ожиданий в условиях хронической боли, демонстрирует стабильное увеличение вознаграждения, субъективного благополучия и снижение субъективной боли, что подтверждается средними значениями и стандартными отклонениями.

Оценка Адаптивного и Неадаптивного Поведения в Динамических Средах

Исследование оценивало разработанную систему в условиях как стабильных, так и динамически изменяющихся игровых сред, представляющих собой сетчатые миры. Агенты, функционирующие в рамках предложенного подхода, продемонстрировали способность к адаптации к новым условиям, успешно корректируя свою стратегию поведения при изменении параметров окружающей среды. Это подтверждается их эффективностью в нестационарных средах, где они способны сохранять высокую производительность, в отличие от агентов, не обладающих подобной адаптивностью. Результаты показали, что способность к обучению и приспособлению к изменяющимся обстоятельствам является ключевым фактором успешной навигации и достижения целей в сложных и непредсказуемых условиях, что указывает на перспективность использования данной системы в различных областях, требующих интеллектуального поведения.

Исследования показали, что агенты, стремящиеся к максимизации благополучия, демонстрируют более устойчивое обучение и избегают неадаптивного “поведения, направленного на облегчение”, аналогичного тому, что наблюдается при хронической боли. В отличие от агентов, ориентированных исключительно на внешние награды, эти агенты способны адаптироваться к изменяющимся условиям среды, не попадая в порочный круг постоянного поиска краткосрочного облегчения, которое, в конечном итоге, может усугубить ситуацию. Такой подход позволяет им эффективно решать задачи в динамичных средах, поддерживая стабильный уровень функционирования и избегая деструктивных паттернов поведения, свойственных моделям хронической боли, где постоянное стремление к облегчению симптомов может приводить к усилению страданий и ограничению активности.

Исследование с использованием оптимальной системы вознаграждений продемонстрировало, что агенты, ориентированные на благополучие, достигают среднего кумулятивного объективного вознаграждения в 4214.6 в нестационарных средах, превосходя агентов, моделирующих боль (3814.0). При этом, в стационарных средах наблюдается сопоставимый уровень вознаграждения — 2295.6 и 2295.0 соответственно. Данные результаты указывают на то, что акцент на благополучии позволяет агентам более эффективно адаптироваться к изменяющимся условиям и демонстрировать стабильную производительность, что имеет важное значение для разработки интеллектуальных систем, способных успешно функционировать в сложных и динамичных средах.

Анализ результатов показал статистически значимые улучшения в различных категориях поведения агентов, стремящихся к благополучию, по сравнению с базовыми агентами, не испытывающими боли (p < 0.05). Данное подтверждается данными, представленными на рисунках, где улучшения обозначены символом «*». Статистическая значимость указывает на то, что наблюдаемые различия в эффективности и адаптивности не случайны, а являются следствием предложенного подхода к моделированию внутренних состояний и субъективных наград. Это свидетельствует о потенциале использования данной методологии для создания более устойчивых и эффективных интеллектуальных агентов, способных успешно функционировать в сложных и динамичных средах.

Исследования показывают, что создание интеллектуальных агентов, способных эффективно действовать в сложных и динамичных средах, требует интеграции внутренних моделей и субъективных систем вознаграждения. В отличие от традиционных подходов, ориентированных исключительно на внешние стимулы, учет внутренних состояний агента и индивидуальных оценок желательности действий позволяет им более гибко адаптироваться к изменяющимся условиям. Такой подход имитирует процессы, происходящие в биологических системах, где поведение определяется не только текущими потребностями, но и внутренними представлениями о мире и собственным благополучием. Результаты экспериментов демонстрируют, что агенты, стремящиеся к максимизации благополучия, демонстрируют более устойчивое обучение и избегают деструктивных паттернов поведения, что подтверждает важность включения субъективных факторов в разработку искусственного интеллекта.

Исследование демонстрирует, что наделение агента обучения с подкреплением моделью самоанализа, способной оценивать внутреннее состояние, подобное боли, существенно расширяет возможности исследования и адаптации. Этот подход, где агент осознает последствия своих действий через призму внутреннего состояния, напоминает о сложности систем и необходимости понимания целостной картины. Как отмечал Роберт Тарджан: «Простота — это высшая степень изысканности». Эта цитата прекрасно иллюстрирует суть работы, ведь именно стремление к простой, но глубокой модели внутреннего состояния позволяет агенту эффективно ориентироваться в сложных задачах и даже воспроизводить поведение, схожее с зависимостью, что подчеркивает важность учета внутренних мотиваций и самооценки.

Куда Ведет Взгляд Внутрь?

Представленная работа, подобно тщательно спроектированному кварталу, демонстрирует, что добавление внутреннего «болевого порога» к системе обучения с подкреплением способно значительно расширить ее возможности. Однако, это лишь первый этаж. Необходимо осознавать, что смоделированная «боль» — упрощение, метафора. Истинное понимание страдания, как и благополучия, требует гораздо более сложной архитектуры, учитывающей не только внутреннее состояние, но и взаимодействие с постоянно меняющейся средой. Вопрос в том, как построить систему, способную различать конструктивную тревогу, стимулирующую адаптацию, и деструктивное состояние, ведущее к зацикливанию и, как показано в работе, имитации зависимостей.

Дальнейшее развитие этой области требует смещения фокуса с простого моделирования внутренних состояний на создание систем, способных к саморефлексии и самокоррекции. Необходимо разработать методы, позволяющие агенту не просто чувствовать «боль», но и понимать ее причины и разрабатывать стратегии для ее смягчения. Интересно, сможет ли такая система, подобно городскому планировщику, перестраивать свою внутреннюю инфраструктуру, не разрушая при этом всю целостную структуру?

В конечном счете, успех этого направления зависит от способности выйти за рамки узкоспециализированных моделей и интегрировать принципы теории сознания и нейробиологии. Подобно тому, как организм не может вылечить одну болезнь, игнорируя остальные, так и искусственный интеллект не сможет достичь истинного благополучия, не понимая сложности и взаимосвязанности всех его внутренних процессов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.03389.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-08 18:54

🚀 Квантовые новости