Автор: Денис Аветисян
Все давно устали от бесконечных обещаний искусственного интеллекта, способного революционизировать науку, но на деле лишь застревающего в поверхностных задачах и неспособного к настоящему исследованию. Однако, когда кажется, что все уже измерено и оценено, появляется AstaBench: Rigorous Benchmarking of AI Agents with a Scientific Research Suite, предлагающий принципиально новый подход к оценке агентов – не просто по формальным метрикам, а по способности решать реальные научные задачи. Но действительно ли эта «строгая оценка» способна отделить зерна от плевел и показать, где заканчивается имитация научного процесса, а начинается подлинный интеллектуальный прорыв?
Искусственный Интеллект в Науке: Между Хайпом и Реальностью
Исследователи в последнее время с энтузиазмом заявляют о наступлении эпохи «научных агентов» на базе искусственного интеллекта. Кажется, ещё вчера мы пытались заставить скрипты на bash выполнять хоть что-то полезное, а теперь нам обещают автоматизацию всей научной деятельности. Ну, что ж, посмотрим. Впрочем, давайте не будем забегать вперёд и посмотрим, что происходит на самом деле.
Проблема в том, что нынешние «агенты» зачастую спотыкаются о реальную сложность научной работы. Достаточно одной лишь попытки разобраться в противоречивых данных, чтобы понять, что алгоритмы быстро теряют ориентацию. Им не хватает ни широты взглядов, ни глубины понимания, необходимых для полноценного исследования. Они, скажем так, великолепно умеют перебирать варианты, но совершенно неспособны к критическому осмыслению. Начинаю подозревать, что они просто повторяют модные слова, выдавая желаемое за действительное.
И тут мы сталкиваемся с другой проблемой – существующие «бенчмарки». Эти тесты, призванные оценить способности агентов, по большей части ограничены узким кругом задач. Они напоминают мне лабораторные условия, оторванные от реальности. Агент может блестяще решать задачи, сформулированные в бенчмарке, но оказаться совершенно беспомощным, столкнувшись с неструктурированными данными или противоречивой информацией. Они как бы измеряют скорость реакции на известные раздражители, но совершенно не проверяют способность к адаптации и самообучению.
В итоге, мы получаем ситуацию, когда оценки, полученные на бенчмарках, мало что говорят о реальной полезности агента. Кажется, что мы измеряем не способность к научному исследованию, а лишь умение оптимизировать алгоритмы для решения узкого круга задач. И каждый раз, когда я вижу новый бенчмарк, я думаю: «Надо было начинать с простого bash-скрипта».
И да, документация снова соврала. Обещали автоматическую проверку гипотез, а на деле – куча ошибок и необходимость ручной отладки. Технический долг – это просто эмоциональный долг с коммитами, и он будет только расти, если мы не будем критически оценивать возможности «научных агентов».
AstaBench: Попытка Навести Порядок в Хаосе ИИ
Исследователи, как обычно, решили спасти мир. На этот раз – с помощью агентов искусственного интеллекта, которые должны автоматизировать научные исследования. Что может пойти не так? Ну, всё. Но, по крайней мере, они попытались создать что-то вроде измерительной линейки для этого хаоса. Так появилась AstaBench – комплексная система оценки, призванная, цитирую, «строго оценить» агентов, занимающихся наукой. Звучит как очередная обещалка, но, надо признать, подход у них неплохой.
Суть в том, что AstaBench – это не просто набор тестов, а целая среда – AstaEnvironment. И это, пожалуй, самое разумное, что они сделали. Потому что, как известно, любая элегантная теория разбивается о суровую реальность продакшена. А если еще и инструменты разные, то сравнивать вообще нечего. Они попытались создать стандартизированную среду, чтобы обеспечить воспроизводимость и честное сравнение разных архитектур агентов. Звучит как мечта, но хотя бы попытались.
Их главный принцип – целостный подход. Они оценивают агентов не по отдельным задачам, а комплексно. Потому что, как известно, каждый маленький кусочек идеально работающего кода может сломать всю систему. Они хотят увидеть, как агент справляется с полным циклом научных исследований, от поиска информации до анализа данных и формулирования выводов. Что, конечно, звучит амбициозно. Но, по крайней мере, они пытаются смотреть на картину в целом, а не зацикливаться на отдельных деталях.
В общем, AstaBench – это попытка создать измерительную линейку для хаоса, который неизбежно возникнет с развитием агентов искусственного интеллекта в науке. Будет ли это работать – покажет время. Но, по крайней мере, они попытались сделать это правильно. А это, согласитесь, уже немало.
Под микроскопом: Понимание литературы и за её пределами
Итак, эти исследователи решили оценить, насколько хорошо у агентов получается разбираться в научной литературе. Честно говоря, звучит как очередная попытка заставить компьютер делать то, что любой аспирант может сделать за чашку кофе. Но, ладно, посмотрим, что у них получилось.
В AstaBench, как они называют свой набор тестов, есть AstaAgentSuite – набор стандартизированных агентов. Зачем стандартизировать? Чтобы можно было сравнить, кто лучше разбирается в бумагах, конечно. Ну да, как будто это решит все проблемы. Они проверяют, насколько хорошо агенты могут находить нужные статьи (PaperFinding), отвечать на сложные вопросы (QuestionAnswering) и структурировать информацию в таблицы (TableGeneration). Как будто достаточно просто найти статью, чтобы сделать прорыв.
Но, что интересно, они не остановились только на понимании литературы. Они ещё и заставили этих агентов анализировать данные и даже писать код. То есть, как будто достаточно просто прочитать статью, чтобы построить модель и проверить гипотезу. Как будто всё так просто. Или, может быть, я просто циник. Уж больно часто бывает, что всё ломается на этапе интеграции.
В общем, они пытаются смоделировать весь научный процесс. Ну да, как будто достаточно просто запустить скрипт, чтобы получить Нобелевскую премию. Зачем думать, если можно автоматизировать? Хотя, может быть, в этом и есть смысл. Главное – чтобы документация была понятной. А то опять придётся разбираться в чужом коде. И опять всё будет работать «пока не пришёл agile».
Всё новое – это просто старое с худшей документацией. И, честно говоря, я не уверен, что эта очередная «революционная» технология изменит мир. Но, ладно, посмотрим, что из этого выйдет. В конце концов, кто знает, может быть, я просто устал.
Строгий учет и прозрачность: фундамент научной ИИ
Авторы AstaBench, как и все, кто подолгу возится с «революционными» технологиями, прекрасно понимают: красивая диаграмма – это всегда обещание будущих проблем. Всё неизбежно превращается в техдолг, а бесконечная масштабируемость – это просто очередное эхо 2012-го года, переименованное и слегка припудренное. Поэтому, подход к оценке возможностей агентов, предложенный в данной работе, вызывает если не одобрение, то, по крайней мере, понимание.
Попытки создать «объективные» метрики, как правило, заканчиваются одним и тем же: тесты становятся слишком упрощенными, чтобы быть полезными, или слишком сложными, чтобы быть воспроизводимыми. Авторы, к счастью, не стали изобретать велосипед, а сосредоточились на создании инструментария, который позволит хотя бы частично контролировать процесс оценки. Ключевым элементом этого инструментария является Agent-Eval Toolkit. Если тесты зелёные – это не значит, что всё работает, но хотя бы можно быть уверенным, что все участники играют по одним и тем же правилам.
В частности, toolkit обеспечивает учет затрат ресурсов, что, согласитесь, немаловажно. В мире, где бесплатный сыр бывает только в мышеловке, игнорировать стоимость вычислений – роскошь, которую могут позволить себе только те, кто не планирует масштабировать решение. В AstaBench, в отличие от многих других подходов, стоимость вычислений учитывается, что позволяет проводить более справедливые сравнения между различными агентами.
Но самое главное – это стремление к воспроизводимости. Стандартизация процедур оценки и создание прозрачных лидербордов – это не просто академические упражнения. Это необходимое условие для того, чтобы научное сообщество могло проверить результаты, повторить эксперименты и убедиться в их достоверности. Иными словами, AstaBench, как и любой другой инструмент, должен работать, а не просто красиво выглядеть.
В конечном счете, цель AstaBench – ускорить прогресс в области научной ИИ, предоставив надежную, прозрачную и воспроизводимую основу для оценки возможностей агентов. Это не панацея, конечно, но, по крайней мере, это шаг в правильном направлении. И, если удастся избежать тех же ошибок, что и в 2012-м, то, возможно, и что-то действительно новое удастся создать.
Комплексное научное открытие: Мечты и Реальность
Разработчики, как обычно, увлечены обещаниями автоматизации. Теперь, кажется, пришёл черёд научных исследований. Авторы данной работы представляют AstaBench – ещё одну попытку оценить способности «интеллектуальных агентов» в научной сфере. Как и большинство подобных инициатив, AstaBench стремится охватить весь процесс – от поиска литературы до интерпретации результатов. Удивительно, что кто-то верит, что это возможно.
Конструкция AstaBench, как утверждают авторы, модульная, что позволяет добавлять новые тесты и метрики. Это, конечно, хорошо, но не решает главной проблемы: научные исследования – это не просто набор алгоритмов, это творческий процесс, требующий интуиции и критического мышления. Создание «агента», который сможет это повторить, – задача, близкая к невозможной.
Авторы фокусируются на решении задач, связанных с поиском и пониманием литературы, анализом данных и выполнением кода. Это, безусловно, важные шаги, но они лишь приближают нас к автоматизации рутинных операций. Настоящий прорыв потребует создания систем, способных самостоятельно формулировать гипотезы, разрабатывать эксперименты и интерпретировать результаты. То есть, делать то, что сейчас делают учёные. Не уверен, что кто-то готов к такому повороту событий.
Будущие работы, как ожидается, расширят набор тестов, охватив более широкий спектр научных дисциплин и более сложные задачи. Это, конечно, логично, но не стоит забывать о главной проблеме: чем сложнее система, тем больше вероятность её поломки. В конечном итоге, все эти «инновации» – всего лишь новые способы переизобрести костыли. И, как всегда, прод найдёт способ сломать даже самую элегантную теорию.
Разработчики, возможно, мечтают о создании «самообучающихся» агентов, способных самостоятельно проводить исследования. Но давайте будем честны: наука – это не просто набор данных, это искусство. И искусство, как известно, не поддаётся алгоритмам. Нам не нужно больше микросервисов – нам нужно меньше иллюзий.
Эти исследователи, конечно, стараются. Создают AstaBench, чтобы «строго оценить» способности ИИ-агентов в науке… Как будто недостаточно было инструментов, которые обещали золотые горы. Впрочем, акцент на воспроизводимости – это, пожалуй, единственное, что вызывает уважение. Все эти «революционные» бенчмарки обычно оказываются очередной головной болью для тех, кто пытается заставить систему работать в реальном мире. Как говорил Гаусс: «Если бы я должен был выбрать, что-либо одно, я бы выбрал математику, потому что она лежит в основе всего остального». И в данном случае, без строгой математической основы в виде воспроизводимых экспериментов, все эти AI-агенты так и останутся красивой обёрткой над старыми проблемами. Они пытаются измерить научный прогресс, а в итоге – просто создают еще один техдолг.
Что дальше?
Исследователи представили AstaBench – попытку приручить хаос оценки агентов, загнав его в рамки «научного» бенчмарка. И это, конечно, похвально. Но не стоит обольщаться. Каждая «революционная» метрика быстро превратится в источник новых способов обмана. Мы не деплоим бенчмарки – мы отпускаем их в дикую природу, где они неизбежно мутируют. Вопрос не в том, насколько хорошо агенты проходят тесты, а в том, как быстро продакшен найдёт способ сломать элегантную теорию об их «научности».
Очевидно, что истинная проблема не в отсутствии бенчмарков, а в фундаментальной непредсказуемости реальных научных задач. AstaBench – это шаг к более контролируемым экспериментам, но он не отменяет того факта, что наука – это, по сути, управляемый хаос. Настоящий прогресс потребует не только улучшения бенчмарков, но и разработки методов, позволяющих агентам адаптироваться к неожиданностям и учиться на своих ошибках – то есть, по сути, воспроизводить процесс, который мы, люди, называем «интуицией».
И да, багтрекер AstaBench, несомненно, станет подробным дневником боли. Скрам в команде, работающей над этим инструментом, – это просто способ убедить людей, что этот хаос управляем. Но, вероятно, это уже никому не интересно.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.21652.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/