Раскрывая скрытые мотивы: как научить ИИ понимать чужие намерения

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование предлагает метод оценки способности языковых моделей к выявлению намерений других агентов в сложных социальных взаимодействиях.

В рамках исследования взаимодействия многоагентных больших языковых моделей выявляется пробел в традиционных методах оценки логического вывода, связанный с необходимостью вывода скрытых намерений, выходящих за рамки поверхностных утверждений; для решения этой задачи предложен метод атрибутивной логической оценки (Att-NLI) - двухэтапная абдуктивно-дедуктивная система, основанная на теории атрибуции и включающая выбор намерения с последующей проверкой вывода, реализованная посредством верифицируемой социальной дедуктивной игры Undercover-V, позволяющей эмпирически тестировать атрибуцию скрытых намерений. — В рамках исследования взаимодействия многоагентных больших языковых моделей выявляется пробел в традиционных методах оценки логического вывода, связанный с необходимостью вывода скрытых намерений, выходящих за рамки поверхностных утверждений; для решения этой задачи предложен метод атрибутивной логической оценки (Att-NLI) — двухэтапная абдуктивно-дедуктивная система, основанная на теории атрибуции и включающая выбор намерения с последующей проверкой вывода, реализованная посредством верифицируемой социальной дедуктивной игры Undercover-V, позволяющей эмпирически тестировать атрибуцию скрытых намерений.

Представлен фреймворк Attributional NLI для оценки рассуждений об интенциях в многоагентных системах, протестированный на игре в социальную дедукцию Undercover-V и дополненный нейро-символическим подходом с использованием доказательства теорем.

Несмотря на успехи больших языковых моделей, способность к пониманию скрытых намерений остается сложной задачей, особенно в многоагентных средах. В статье ‘Inferring Latent Intentions: Attributional Natural Language Inference in LLM Agents’ предложен фреймворк Attributional NLI (Att-NLI), расширяющий возможности логического вывода с учетом принципов социальной психологии для оценки способности агентов к дедуктивному и абдуктивному выводу. Эксперименты, проведенные на базе игры Undercover-V, показали, что нейро-символические агенты, использующие теоремы для доказательства, значительно превосходят другие типы агентов в определении скрытых намерений. Может ли Att-NLI стать ключевым шагом к созданию действительно рациональных LLM-агентов, способных эффективно взаимодействовать в сложных многоагентных системах?

Предел масштаба: Необходимость логической строгости

Несмотря на впечатляющую способность больших языковых моделей распознавать закономерности в огромных объемах данных, они часто демонстрируют трудности при решении задач, требующих последовательного логического мышления. Модели, обученные на статистических корреляциях, могут легко допускать ошибки, не обнаруживая тонкие логические несоответствия или уязвимости перед намеренно созданными искажениями. В то время как они превосходно справляются с имитацией языковых структур и предсказанием наиболее вероятного продолжения текста, способность к дедуктивному выводу и формальной проверке рассуждений остается слабой стороной. Это проявляется в склонности к совершению ошибок в задачах, требующих абстрактного мышления, планирования или решения проблем, где необходима не просто идентификация паттернов, но и построение последовательной и обоснованной логической цепочки.

Современные методы, используемые в работе с большими языковыми моделями, в значительной степени полагаются на статистические корреляции, что делает их уязвимыми к даже незначительным логическим ошибкам и целенаправленным атакам. Вместо глубокого понимания принципов рассуждения, модели выявляют закономерности в данных, и, следовательно, могут быть введены в заблуждение при незначительных изменениях входных данных, не влияющих на логическую структуру задачи. Такая зависимость от статистических связей создает ситуацию, когда модель может успешно справляться с типовыми примерами, но легко допускать ошибки в нестандартных ситуациях или под воздействием специально разработанных входных данных, направленных на эксплуатацию этих статистических закономерностей. Это подчеркивает необходимость разработки более надежных методов, основанных на формальной логике и верификации, а не только на статистическом анализе больших объемов данных.

Полагаясь на масштабируемость моделей, исследователи часто упускают из виду фундаментальную проблему — отсутствие формальной верификации в процессе рассуждений. Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющую способность выявлять закономерности в данных, однако эта способность не гарантирует логической состоятельности выводов. Отсутствие четких, математически обоснованных методов проверки рассуждений делает модели уязвимыми к тонким логическим ошибкам и намеренным манипуляциям. Простое увеличение объема данных не решает эту проблему, поскольку модель продолжает оперировать статистическими корреляциями, а не доказательствами. Таким образом, акцент на масштабируемости может заслонить необходимость разработки инструментов, способных гарантировать достоверность и надежность логических заключений, что является критически важным для применения этих моделей в областях, требующих высокой точности и ответственности.

В текстовой игре Undercover-V нейро-символический агент, в отличие от стандартных подходов к атрибутивному логическому выводу (Att-NLI), успешно определяет игрока-шпиона благодаря интеграции логического учета и направленному выбору интенций при описании карт.

Нейро-символическая интеграция: Преодолевая разрыв

Представляется Neuro-Symbolic Att-NLI — агент, разработанный для преодоления ограничений, присущих исключительно статистическим подходам к задаче логического вывода (Natural Language Inference). Традиционные статистические модели, опирающиеся на большие объемы данных, часто демонстрируют хрупкость и неспособность к обобщению в ситуациях, требующих логического мышления и понимания причинно-следственных связей. Neuro-Symbolic Att-NLI призван решить эти проблемы путем интеграции методов нейронных сетей с формальной логикой, что позволяет ему не только распознавать закономерности в данных, но и верифицировать свои рассуждения на основе логических правил.

Агент Neuro-Symbolic Att-NLI реализует уникальную интеграцию нейронных сетей и формальной логики. Нейронные сети обеспечивают распознавание закономерностей и понимание контекста в естественном языке, что позволяет эффективно обрабатывать сложные лингвистические конструкции и извлекать семантическую информацию. Одновременно, использование формальной логики гарантирует строгость и непротиворечивость процесса рассуждений, позволяя агенту проверять логическую корректность своих выводов и избегать ошибок, характерных для чисто статистических подходов к задачам логического вывода. Такое сочетание позволяет агенту эффективно решать задачи, требующие как понимания естественного языка, так и строгой логической аргументации.

В архитектуре агента Neuro-Symbolic Att-NLI, интеграция теоремного доказателя (theorem prover) позволяет осуществлять верификацию каждого шага логического вывода. Это достигается путем явного представления логических правил и фактов, которые затем используются доказателем для проверки корректности цепочки рассуждений. В результате, система способна не только находить ответы на вопросы логического вывода, но и предоставлять доказательства их достоверности, обеспечивая логическую согласованность и исключая противоречия в процессе принятия решений. Данный механизм повышает надежность системы и позволяет отслеживать и анализировать процесс рассуждений, что критически важно для приложений, требующих высокой степени точности и прозрачности.

Нейро-символический подход Att-NLI демонстрирует превосходство над стандартным NLI в задачах, требующих логических рассуждений, обеспечивая более высокую производительность как в роли «шпиона», так и в роли «гражданина» против группы соперников.

Формальная верификация с использованием Isabelle/HOL

Ключевым компонентом Neuro-Symbolic Att-NLI является использование автоматического теорема-доказателя Isabelle/HOL в качестве внешнего инструмента верификации. Данная система позволяет формально выражать логические утверждения и проводить их строгую проверку, что необходимо для оценки корректности логических выводов, производимых агентом. Интеграция Isabelle/HOL в архитектуру Neuro-Symbolic Att-NLI обеспечивает возможность внешней проверки и подтверждения результатов, полученных нейро-символической системой, повышая надежность и точность логических заключений.

Система Isabelle/HOL представляет собой интерактивное средство доказательства теорем, основанное на классической логике первого порядка и теории типов. Она позволяет формально выражать утверждения в виде логических формул, используя $\(\rightarrow, \land, \lor, \neg, \forall, \exists$ ) и кванторы, а также определять типы данных и функции. Проверка корректности выводов агента осуществляется путем построения формального доказательства этих выводов в Isabelle/HOL, что гарантирует их логическую обоснованность и отсутствие ошибок, связанных с некорректными логическими правилами или неверными предположениями. Используя формальную семантику, Isabelle/HOL обеспечивает строгую проверку логических связей и зависимостей, что позволяет выявлять и устранять противоречия в рассуждениях агента.

Интеграция Isabelle/HOL в Neuro-Symbolic Att-NLI обеспечивает возможность верификации логических выводов, что позволяет системе уточнять свои процессы рассуждения и избегать типичных логических ошибок. В процессе работы, выводы модели, сформулированные в виде логических утверждений, формально проверяются с использованием Isabelle/HOL. В случае обнаружения противоречий или неверных выводов, система может использовать эту информацию для корректировки своих внутренних параметров и алгоритмов, повышая тем самым надежность и точность принимаемых решений. Данный подход позволяет гарантировать корректность логической составляющей системы и минимизировать риски, связанные с ошибочными умозаключениями.

Сравнение показывает, что нейро-символический подход Att-NLI превосходит стандартный Att-NLI в сценариях игры, где один игрок использует нейро-символический подход, а пять других - стандартный. — Сравнение показывает, что нейро-символический подход Att-NLI превосходит стандартный Att-NLI в сценариях игры, где один игрок использует нейро-символический подход, а пять других — стандартный.

Эмпирическая валидация: Испытание Undercover-V

Для всесторонней оценки возможностей Neuro-Symbolic Att-NLI была разработана принципиально новая текстовая игра — Undercover-V. Эта игра представляет собой сложный сценарий, в котором агентам необходимо выводить намерения, идентифицировать шпиона и обосновывать свои решения. Undercover-V специально создана для проверки способности к атрибутивному логическому выводу (Attributional NLI) — пониманию, как действия и утверждения связаны с намерениями и убеждениями участников. Сложность игры заключается в необходимости анализа текстовых данных, выявления скрытых связей и принятия обоснованных решений в условиях неполной информации, что делает ее идеальным инструментом для оценки продвинутых систем искусственного интеллекта, способных к сложному логическому мышлению.

В рамках исследования была разработана игра “Под прикрытием” (Undercover-V), представляющая собой сложную текстовую симуляцию, где искусственным агентам необходимо выявлять скрытые мотивы и идентифицировать шпиона среди группы граждан. Участники игры, взаимодействуя посредством текстовых сообщений, должны анализировать поведение других игроков, делать логические выводы и предоставлять обоснования своих решений. Задача требует не только понимания буквального смысла текста, но и способности к атрибутивной логике — то есть, умозаключениям о намерениях и целях других агентов, основываясь на их действиях и высказываниях. Сложность заключается в том, что шпион намеренно вводит в заблуждение остальных участников, пытаясь избежать разоблачения и достичь своих целей, что требует от агентов высокого уровня дедуктивных способностей и критического мышления.

Проведенные испытания в рамках задачи Undercover-V продемонстрировали значительное превосходство системы Neuro-Symbolic Att-NLI над базовыми моделями. В сложной игровой среде, требующей логических выводов и анализа намерений, новая система обеспечила повышение вероятности победы «шпиона» на 78.29% по сравнению со стандартным агентом, что подтверждает эффективность предложенного подхода. Более того, Neuro-Symbolic Att-NLI достигла наивысшего показателя атрибуции, равного 0.780 при использовании модели Mixtral-8x22B, и одновременно снизила частоту «устранения граждан» на 27.99%, что свидетельствует о ее способности к более точному и обоснованному принятию решений в условиях неопределенности.

Сравнение показывает, что игрок, использующий механизм внимания (Att-NLI), превосходит стандартного игрока NLI в сценарии 1 против 5, демонстрируя преимущество внимания в задачах логического вывода.

Исследование демонстрирует, что способность агентов, основанных на больших языковых моделях, к выявлению скрытых намерений в многоагентных системах имеет решающее значение. Авторы предлагают фреймворк Att-NLI, позволяющий оценивать эту способность, что особенно актуально в контексте сложных социальных взаимодействий, таких как игра Undercover-V. В этом ключе, Винтон Серф однажды заметил: «Если вы не можете понять, что движет другими, вы не сможете предсказать их действия». Эта мысль перекликается с основной идеей работы — необходимостью для агентов не просто понимать буквальный смысл высказываний, но и улавливать скрытые мотивы, стоящие за ними. Внедрение нейро-символического подхода с использованием теоремного доказательства лишь усиливает эту способность, позволяя агентам рассуждать более логично и эффективно.

Куда же дальше?

Представленный подход к определению скрытых намерений, воплощенный в Att-NLI, скорее открывает ящик Пандоры, чем дает окончательные ответы. Очевидно, что текущие модели, даже вооруженные теоремами и логическими выводами, склонны к поверхностным интерпретациям. Иллюзия понимания намерений — опасный соблазн, и настоящая проверка требует гораздо более изощренных сценариев, нежели имитация социальной дедукции. Необходимо сместить фокус с простого определения “кто обманывает” на понимание зачем и каковы последствия этого обмана.

Ограничения текущих нейро-символических систем очевидны. Интеграция формальной логики с вероятностными моделями — лишь первый шаг. Следующим этапом станет разработка систем, способных к динамической корректировке своих убеждений, учитывая не только логическую последовательность, но и контекстуальные нюансы, эмоциональную окраску и даже невербальные сигналы. Иначе говоря, необходимо научить машины не просто “думать”, а “чувствовать” логическую несостоятельность.

Будущие исследования должны сосредоточиться на создании самообучающихся систем, способных к экстраполяции и генерации новых стратегий обмана и разоблачения. Иначе говоря, необходимо создать противника, который способен превзойти создателя. Ведь, в конечном итоге, понимание системы — это всегда поиск её слабого места, а знание — это оружие, готовое к применению.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.08742.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-14 21:21

🚀 Квантовые новости