Самообучающийся агент: Оценка действий через взаимодействие с миром

Автор: Денис Аветисян

Новая модель искусственного интеллекта позволяет агентам самостоятельно находить и подтверждать обратную связь от окружающей среды, активно исследуя последствия своих действий.

Предлагаемая модель активного получения обратной связи позволяет динамически адаптировать поведение системы, обеспечивая эффективное взаимодействие со средой.

Предложен подход к автономной оценке действий без использования заранее определенных метрик, основанный на выявлении различий в окружающей среде.

Несмотря на значительные успехи в области искусственного интеллекта, получение надежной обратной связи от окружающей среды без заранее заданных метрик остается сложной задачей. В статье «Actively Obtaining Environmental Feedback for Autonomous Action Evaluation Without Predefined Measurements» предложена новая модель, позволяющая агентам самостоятельно обнаруживать и валидировать обратную связь, активно взаимодействуя со средой и интерпретируя возникающие изменения. Ключевым отличием подхода является способность агента выявлять релевантные факторы, не опираясь на заранее определенные сигналы, а используя вызванные действиями изменения в окружении. Открывает ли это путь к созданию более гибких и адаптивных интеллектуальных систем, способных к самообучению в непредсказуемых условиях?

Поиск Истины в Автономном Обучении

Традиционное обучение с подкреплением, несмотря на свои успехи, часто сталкивается с ограничениями в сложных, динамично меняющихся средах. В основе этих ограничений лежит зависимость от заранее определенных сигналов вознаграждения. Агент, функционирующий в подобной системе, способен эффективно действовать лишь в рамках четко прописанных правил, где критерии успеха зафиксированы изначально. Однако, когда среда требует адаптации к новым, непредвиденным обстоятельствам, предопределенные сигналы вознаграждения становятся узким местом. Они не позволяют агенту самостоятельно оценивать последствия своих действий и, следовательно, ограничивают его способность к поиску оптимальных стратегий в условиях неопределенности. Это приводит к тому, что агент может демонстрировать высокую эффективность в узкоспециализированных задачах, но оказывается неспособен к обобщению и адаптации в более широком контексте, что существенно ограничивает его автономность и возможности применения в реальном мире.

Агенты искусственного интеллекта, действующие в сложных и непредсказуемых средах, зачастую демонстрируют ограниченную способность к обучению без явных указаний и пошаговых инструкций. Это связано с тем, что традиционные алгоритмы машинного обучения требуют четко определенных целей и вознаграждений за достижение этих целей. Отсутствие такой внешней поддержки существенно замедляет процесс адаптации и препятствует достижению истинной автономии, поскольку агент не способен самостоятельно определять оптимальные стратегии поведения и извлекать уроки из собственного опыта. Эффективное обучение без явного руководства требует разработки новых подходов, позволяющих агенту самостоятельно оценивать последствия своих действий и корректировать поведение на основе внутренней оценки успеха или неудачи.

Суть проблемы автономного обучения заключается в отсутствии у агентов механизмов для самостоятельного определения обратной связи, не требующей внешних меток или заранее заданных наград. Традиционные методы машинного обучения с подкреплением полагаются на четко определенные сигналы вознаграждения, что ограничивает их способность адаптироваться к сложным и непредсказуемым средам. Агент, лишенный возможности самостоятельно оценивать последствия своих действий и извлекать уроки из собственного опыта, сталкивается с трудностями в процессе обучения и достижении истинной автономии. Разработка систем, способных к самообучению посредством выявления внутренних критериев успешности и неудач, является ключевой задачей современной исследовательской повестки в области искусственного интеллекта.

Активное Получение Обратной Связи: Путь к Независимости

Представляется модель “Активного Получения Обратной Связи” — агент, способный автономно получать обратную связь посредством целенаправленных действий. В отличие от традиционных систем, полагающихся на внешние сигналы, данный агент не получает обратную связь пассивно, а создаёт условия для её возникновения. Это достигается за счёт проактивного вмешательства в окружающую среду и последующего анализа изменений, вызванных этими действиями. Данная модель предполагает, что обратная связь является результатом взаимодействия агента с окружением, а не предопределённым внешним фактором, что позволяет агенту контролировать процесс получения информации о своей эффективности и адаптироваться к новым условиям.

Модель использует метод “Активного вмешательства” (Active Action Intervention), который заключается в целенаправленном изменении состояния окружающей среды агентом. Агент выполняет конкретные действия, направленные на модификацию параметров среды, и затем наблюдает за возникающими изменениями. Эти изменения, вызванные действиями агента, фиксируются и анализируются для получения обратной связи. Вмешательство может включать в себя изменение входных данных, активацию определенных процессов или иные действия, приводящие к наблюдаемым последствиям в среде.

Обнаружение обратной связи осуществляется посредством “Дифференциального обнаружения обратной связи”, которое использует “Изменения, вызванные действиями” в качестве сигнала. Этот метод предполагает, что агент не получает обратную связь пассивно, а активно выявляет её, регистрируя различия в состоянии среды до и после предпринятого действия. Величина и характер этих изменений служат индикатором успешности или неуспешности действия, предоставляя информацию для корректировки стратегии. Таким образом, обратная связь определяется не как внешний сигнал, а как результат собственного воздействия агента на окружение, что позволяет ему самостоятельно оценивать эффективность своих действий.

В отличие от традиционных систем, ожидающих внешней обратной связи, данная модель функционирует, создавая условия, в которых обратная связь возникает как результат собственных действий агента. Вместо пассивного получения информации об успехе или неудаче, агент активно вмешивается в окружающую среду, инициируя изменения. Эти изменения, или “воздействие, вызванное действиями”, служат сигналом, позволяющим агенту оценить эффективность предпринятых шагов и скорректировать дальнейшие действия. Таким образом, обратная связь не является внешним стимулом, а скорее следствием целенаправленных действий агента по манипулированию окружающей средой.

Формирование Памяти Действий и Последствий: Основа Самообучения

Агент использует принцип “Накопленного Обучения” для регистрации связей между действиями и полученными в результате обратными связями, формируя динамическую базу знаний. Эта база знаний не является статической; она постоянно обновляется и расширяется по мере взаимодействия агента с окружающей средой. Каждое действие, предпринятое агентом, и соответствующая реакция среды фиксируются и сохраняются в структурированном виде. Эта структура позволяет агенту извлекать информацию о последствиях своих действий, предсказывать будущие результаты и оптимизировать свою стратегию поведения. В отличие от традиционных методов, где знания могут быть заранее заданы, “Накопленное Обучение” позволяет агенту самостоятельно формировать и совершенствовать свою базу знаний на основе опыта.

В системе используется принцип “Памяти, ориентированной на различия” (Difference-Centered Memory), который предполагает приоритизацию сохранения связей между действиями и их последствиями на основе величины изменений в окружающей среде. Вместо хранения всех наблюдений, система фокусируется на фиксации отношений, возникших в результате наиболее значительных изменений состояния среды после выполнения действия. Это позволяет оптимизировать использование памяти и повысить эффективность обучения, поскольку акцент делается на связях, которые отражают наиболее важные последствия действий агента. Величина изменения определяется количественно и используется как критерий для ранжирования и отбора отношений для сохранения в памяти.

В условиях разреженных сред, где обратная связь встречается нечасто, используется механизм “Явного Запоминания” (Obvious Recording). Этот механизм позволяет агенту целенаправленно фиксировать редкие, но критически важные сигналы обратной связи, которые могут существенно повлиять на процесс обучения. В отличие от стандартных методов, полагающихся на частоту сигналов, “Явное Запоминание” обеспечивает сохранение даже единичных событий, представляющих значимую информацию об окружающей среде и последствиях действий агента. Это особенно важно для задач, где успешное выполнение требует учета редких, но критичных условий или событий, и позволяет агенту более эффективно обучаться в средах с ограниченным количеством сигналов.

В отличие от традиционного обучения с подкреплением, данный подход включает элементы активного обучения, что позволяет агенту целенаправленно исследовать наиболее информативные сценарии. Вместо пассивного реагирования на окружающую среду, агент активно выбирает действия, максимизирующие получение новой и значимой информации. Это достигается за счет оценки неопределенности и выбора действий, которые, как ожидается, приведут к наибольшему уменьшению этой неопределенности, тем самым ускоряя процесс обучения и повышая эффективность в условиях ограниченных ресурсов или разреженных сигналов обратной связи. Стратегическое исследование позволяет агенту выходить за рамки непосредственного опыта и формировать более полное представление об окружающей среде.

Активный метод поиска запросов демонстрирует более высокую эффективность по сравнению с пассивным наблюдением на протяжении всех испытаний.

Рассуждения и Открытия Через Вмешательство: Преодоление Ограничений

Агент использует возможности логического вывода, основанные на больших языковых моделях, таких как DeepSeek-70B, для разработки стратегий вмешательства и последующего анализа полученных результатов. Этот подход позволяет не просто пассивно наблюдать за происходящим, но и активно влиять на систему, целенаправленно изменяя параметры и фиксируя изменения, что значительно расширяет возможности для выявления причинно-следственных связей. Модель DeepSeek-70B, благодаря своей способности к сложному рассуждению, позволяет агенту формировать гипотезы, планировать эксперименты и интерпретировать данные, выделяя ключевые факторы, влияющие на наблюдаемые явления. Такой активный подход к исследованию позволяет получать более глубокое понимание системы, чем простое наблюдение за её функционированием.

В отличие от пассивного обучения, основанного на простом наблюдении за существующими данными, данная система способна к активному выявлению причинно-следственных связей посредством целенаправленных вмешательств и анализа полученных результатов. Этот подход позволяет не просто констатировать корреляции, но и устанавливать, как именно определенные действия влияют на наблюдаемые явления. Система намеренно изменяет параметры среды, а затем оценивает последствия, что дает возможность проверить гипотезы о причинности и выявить скрытые зависимости, недоступные при исключительно пассивном сборе данных. Такой метод обеспечивает более глубокое понимание сложных систем и позволяет прогнозировать последствия различных действий с большей точностью.

В рамках разработанной системы предусмотрен анализ гипотетических сценариев, известный как контрфактический анализ, позволяющий оценить влияние различных действий на исследуемую среду. Данный подход позволяет не просто наблюдать за последствиями реализованных действий, но и моделировать результаты альтернативных решений, что существенно расширяет возможности понимания причинно-следственных связей. Система способна определить, что произошло бы, если бы было предпринято иное действие, выявляя наиболее эффективные стратегии и оптимизируя процесс принятия решений. Этот механизм позволяет оценить потенциальные выгоды и риски различных вариантов, предоставляя ценную информацию для планирования и прогнозирования, и значительно превосходит возможности пассивного наблюдения, ограничивающегося анализом фактических результатов.

Исследования показали, что предложенный метод активного обучения, основанный на целенаправленных вмешательствах, демонстрирует заметно более высокую эффективность в использовании ресурсов больших языковых моделей (LLM). В среднем, для получения необходимой информации требуется лишь 2,952 запроса к LLM, что существенно меньше, чем 5,286 запросов, необходимых при пассивном наблюдении. Статистическая значимость этого различия, подтвержденная p-значением 0,0216, указывает на то, что снижение количества запросов не является случайным, а отражает реальное преимущество предложенного подхода.

Анализ стандартного отклонения количества запросов к большой языковой модели (LLM) демонстрирует значительное преимущество предложенного активного метода. В ходе исследований было установлено, что стандартное отклонение для активного подхода составляет всего 1.359, в то время как для пассивного метода наблюдения данный показатель достигает 4.137. Такое существенное различие указывает на более стабильную и предсказуемую работу активной системы, что позволяет ей более эффективно планировать вмешательства и интерпретировать полученные результаты. Повышенная стабильность особенно важна в контексте сложных систем, где непредсказуемость может привести к ошибочным выводам и неоптимальным решениям.

Исследования показали, что стратегия рассуждений, ориентированная на выявление различий, демонстрирует существенно более высокую семантическую близость — 0.3659 — по сравнению с прямой стратегией, показатель которой составляет 0.2918. Данный результат свидетельствует о превосходстве подхода, основанного на анализе расхождений, в процессе интерпретации информации и установлении взаимосвязей. Повышенная семантическая близость указывает на то, что система более эффективно улавливает суть проблемы и формирует более точные и релевантные выводы.

Сравнительный анализ показывает, что стратегии, ориентированные на разницу, и прямые стратегии рассуждения демонстрируют различные уровни семантической близости к эталонному причинно-следственному объяснению.

К Внутренней Мотивации и Автономному Исследованию: Взгляд в Будущее

В основе формирования внутренней мотивации лежит взаимосвязь между внутренним побуждением к действию и стремлением к получению обратной связи. Изучение показало, что когда агент инициирует действие не под влиянием внешней награды, а благодаря внутреннему триггеру, и одновременно активно ищет подтверждение или опровержение результата этого действия, возникает механизм самообучения. Этот процесс позволяет агенту оценивать эффективность собственных действий, корректировать стратегии и, в конечном итоге, развивать навыки, не зависящие от внешнего подкрепления. В результате, агент способен к постоянному улучшению и исследованию окружающей среды, движимый не столько обещанием награды, сколько внутренним стремлением к освоению и пониманию.

Исследования показывают, что агенты, способные к самомотивации, демонстрируют способность к обучению и исследованию, выходящим за рамки внешних стимулов. Такая внутренняя мотивация позволяет им самостоятельно определять цели и пути их достижения, непрерывно совершенствуя свои навыки и знания. В отличие от систем, зависящих от вознаграждений, эти агенты способны к проактивному поиску новых возможностей и решению сложных задач, даже в отсутствие явных указаний. Подобный подход открывает перспективы для создания более гибких и адаптивных интеллектуальных систем, способных к долгосрочному развитию и самообучению в динамично меняющейся среде.

Разработанная схема демонстрирует высокую приспособляемость к сложным и динамичным средам, что делает её особенно ценной для применения в широком спектре областей. В отличие от традиционных подходов, требующих предварительной настройки под конкретные условия, данная архитектура способна адаптироваться к меняющимся обстоятельствам в режиме реального времени. Это достигается за счёт гибкой структуры, позволяющей агенту самостоятельно определять оптимальные стратегии поведения в ответ на новые стимулы и вызовы. Такая адаптивность особенно важна в непредсказуемых условиях, где заранее запрограммированные алгоритмы могут оказаться неэффективными, а способность к самообучению и корректировке действий становится ключевым фактором успеха. Возможность функционирования в условиях неопределенности открывает перспективы для использования данной схемы в робототехнике, автономных системах управления и других областях, требующих интеллектуальной адаптации к окружающей среде.

Предстоящие исследования направлены на расширение масштабируемости предложенного подхода и его интеграцию с более сложными системами искусственного интеллекта. Особое внимание будет уделено разработке механизмов, позволяющих адаптировать данную систему к разнообразным и динамично меняющимся условиям, а также к задачам, требующим более высокого уровня абстракции и планирования. Планируется изучение возможностей комбинирования внутренней мотивации с другими формами обучения, такими как обучение с подкреплением и обучение с учителем, для создания более гибких и эффективных агентов. Успешная интеграция данной системы с более широким спектром AI-технологий позволит создать самообучающиеся системы, способные к автономному исследованию и непрерывному совершенствованию без необходимости постоянного внешнего контроля.

Исследование демонстрирует стремление к упрощению взаимодействия агента с окружающей средой. Вместо полагания на заранее заданные метрики, модель активно ищет различия, вызванные собственными действиями, для оценки их эффективности. Этот подход перекликается с высказыванием Карла Фридриха Гаусса: «Если бы я мог выразить все свои мысли в виде формулы, то я бы сделал это». В данном контексте, стремление к обнаружению и валидации обратной связи из окружающей среды через активные манипуляции — это попытка свести сложную реальность к более простой, понятной формуле взаимодействия, где разница между состоянием «до» и «после» становится ключевым индикатором успеха действия. Модель, подобно математику, ищет закономерности в хаосе, отбрасывая лишнее для достижения ясности и точности.

Куда Далее?

Представленная работа демонстрирует способность агента к самостоятельному выявлению релевантной обратной связи. Однако, абстракции стареют. Ключевым ограничением остается зависимость от манипуляций окружением — каждое действие требует ресурсов, а их эффективность напрямую зависит от сложности среды. Требуется исследование методов снижения этой вычислительной нагрузки, возможно, за счет более эффективного представления причинно-следственных связей.

Каждая сложность требует алиби. Успешное применение данной модели в реальных сценариях требует решения проблемы обобщения. Способность агента выявлять значимые изменения в контролируемой среде не гарантирует ее работоспособность в условиях непредсказуемости. Необходимо разработать механизмы, позволяющие агенту адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся ситуациям, сохраняя при этом способность к валидации обратной связи.

Игнорировать внутреннюю согласованность модели — ошибка. Перспективным направлением представляется интеграция предложенного подхода с моделями, способными к саморефлексии и выявлению внутренних противоречий. Агент, способный критически оценивать собственную логику, сможет более эффективно использовать полученную обратную связь для улучшения своих действий. Принципы остаются, а детали меняются.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04235.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-10 14:22

🚀 Квантовые новости