Сочетание логики и нейросетей: новый подход к искусственному интеллекту

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили систему REASON, позволяющую ускорить логические выводы в нейро-символических системах и эффективно развертывать их на периферийных устройствах.

Интегрированная платформа ускорения REASON решает задачи нерегулярных вычислений и памяти, а также задержек, свойственных символьным и вероятностным системам, посредством унифицированного представления в виде направленного ациклического графа (DAG), реконфигурируемых вычислительных элементов и эффективного потока данных, демонстрируя повышение производительности и масштабируемости в задачах когнитивного искусственного интеллекта.

Предлагается совместная оптимизация архитектуры системы и аппаратного обеспечения для ускорения вероятностных логических рассуждений в нейро-символическом искусственном интеллекте.

Несмотря на перспективность нейро-символьных систем в создании интеллектуальных систем, способных к рассуждениям и планированию, их широкое внедрение сдерживается низкой эффективностью символических и вероятностных вычислений. В данной работе, посвященной разработке ‘REASON: Accelerating Probabilistic Logical Reasoning for Scalable Neuro-Symbolic Intelligence’, представлена новая система-архитектурная ко-оптимизация, ускоряющая вероятностные логические рассуждения, являющиеся ключевым узким местом в нейро-символьных приложениях. Предложенный фреймворк REASON, использующий унифицированное представление в виде ориентированного ациклического графа и реконфигурируемую архитектуру, обеспечивает 12-50-кратное увеличение скорости и 310-681-кратное повышение энергоэффективности. Может ли данный подход стать основой для создания масштабируемых и энергоэффективных когнитивных систем нового поколения, способных к реальному времени обработки сложных задач?

Пределы Масштаба: За Гранью Нейронных Сетей

Несмотря на впечатляющую способность генерировать текст, имитировать различные стили и демонстрировать понимание нюансов языка, современные большие языковые модели (LLM) часто сталкиваются с трудностями при решении задач, требующих надежного логического мышления и проверки фактов. Они могут создавать грамматически правильные и кажущиеся правдоподобными тексты, содержащие при этом фактические ошибки или нелогичные выводы. Эта уязвимость проявляется в склонности к “галлюцинациям” — генерации информации, не подкрепленной данными, — и неспособности к последовательному применению логических правил, что ограничивает их применимость в критически важных областях, где требуется высокая степень точности и надежности.

Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей, простое увеличение их масштаба не решает фундаментальных проблем с логическим мышлением и достоверностью фактов. Исследования показывают, что дальнейшее наращивание вычислительных мощностей и объемов данных дает лишь незначительный прирост в этих областях. Необходим принципиально новый подход, объединяющий преимущества нейронных сетей с методами символьного и вероятностного рассуждения. Такая интеграция позволит не только эффективно обрабатывать лингвистическую информацию, но и представлять знания в явном виде, осуществлять логические выводы и оценивать достоверность полученных результатов, что критически важно для создания действительно интеллектуальных систем.

Современные подходы к развитию искусственного интеллекта зачастую рассматривают процесс рассуждения исключительно как нейронную обработку информации, игнорируя преимущества явного представления знаний и логических выводов. Такой подход, хотя и демонстрирует успехи в задачах, требующих распознавания образов и статистического анализа, оказывается неэффективным при решении задач, требующих глубокого понимания, причинно-следственных связей и обобщения информации. В отличие от человеческого мышления, которое опирается на структурированные знания и правила логики, многие современные системы искусственного интеллекта оперируют лишь с весами нейронных связей, что ограничивает их способность к надежному и объяснимому принятию решений. Интеграция символьных и вероятностных методов, позволяющая явно представлять знания и осуществлять логические выводы, представляется необходимым шагом для создания систем искусственного интеллекта, способных к более сложным и надежным формам рассуждения.

Комбинированные LLM-символические модели демонстрируют превосходство в точности решения сложных задач, включая логическое мышление, математические вычисления и ответы на вопросы, а также более высокую скорость работы по сравнению с монолитными LLM и моделями RL-based CoT.

Нейро-Символический Искусственный Интеллект: Унифицированная Рамка Рассуждений

Нейро-символический искусственный интеллект объединяет нейронные сети с явными представлениями знаний, такими как логика первого порядка и вероятностные модели, включая вероятностные схемы. Этот подход позволяет использовать сильные стороны обеих парадигм: нейронные сети эффективно распознают закономерности в данных, в то время как символьные системы обеспечивают возможности логического вывода и представления знаний, что позволяет системе не только идентифицировать корреляции, но и объяснять и обосновывать свои решения. Интеграция этих двух подходов позволяет создавать системы, способные к более надежному и обобщенному рассуждению, чем каждая из парадигм по отдельности.

Гибридный подход, объединяющий нейронные сети и символьные системы, позволяет использовать преимущества обоих типов ИИ. Нейронные сети обеспечивают эффективное распознавание образов и извлечение признаков из данных, в то время как символьные системы предоставляют возможность логического вывода и работы с явными знаниями. Комбинирование этих возможностей позволяет создавать системы, способные не только идентифицировать закономерности, но и объяснять свои решения, а также выполнять рассуждения на основе заданных правил и фактов, что значительно расширяет область применения и повышает надежность ИИ.

Использование моделей скрытых марковских цепей (Hidden Markov Models, HMM) обеспечивает возможность моделирования последовательных данных, что существенно расширяет возможности искусственного интеллекта в понимании временных зависимостей. HMM позволяют представлять систему как последовательность скрытых состояний, каждое из которых генерирует наблюдаемые события. Вероятности перехода между состояниями и вероятности эмиссии наблюдаемых событий определяют поведение модели. $P(O|S)$ , где O — последовательность наблюдений, а S — последовательность скрытых состояний, является ключевым элементом, позволяющим оценивать наиболее вероятные последовательности состояний, учитывая наблюдаемые данные. Это особенно полезно при анализе временных рядов, распознавании речи и обработке естественного языка, где порядок и взаимосвязь между элементами данных имеют решающее значение.

Нейро-символический алгоритм объединяет интуитивное обучение представлений нейронной сетью со структурированным логическим выводом символьной системы, обеспечивая выполнение сложных когнитивных задач в различных сценариях.

REASON: Платформа Ускорения Нейро-Символических Вычислений

REASON представляет собой интегрированную платформу ускорения, разработанную для эффективного выполнения вероятностных логических рассуждений в нейро-символических системах искусственного интеллекта. Платформа предназначена для оптимизации процессов, объединяющих логические выводы и вероятностные модели, что позволяет повысить производительность и снизить вычислительные затраты при решении задач, требующих сочетания символьных и численных методов. REASON обеспечивает унифицированную среду для реализации и ускорения как дедуктивных, так и вероятностных алгоритмов, что критически важно для современных нейро-символических приложений.

Фреймворк REASON использует унифицированное представление в виде направленного ациклического графа (DAG) для захвата общей вычислительной структуры, присущей как символьным, так и вероятностным ядрам. Такое представление позволяет эффективно кодировать зависимости между операциями, устраняя избыточность и упрощая процесс вычислений. Вместо раздельной обработки символьной и вероятностной логики, DAG позволяет объединить их в единую структуру данных, что способствует оптимизации использования ресурсов и повышению общей производительности системы. Это достигается за счет представления всех вычислительных шагов как узлов графа, связанных ребрами, отражающими поток данных и зависимости между ними.

Применение методов адаптивной обрезки (Adaptive Pruning) к представлению в виде направленного ациклического графа (DAG) позволяет значительно снизить размер модели и вычислительную сложность системы REASON. В ходе тестирования, данный подход позволил добиться уменьшения занимаемой памяти на 31.7% без существенного снижения точности. Обрезка заключается в динамическом удалении некритичных узлов и связей в DAG, что приводит к сокращению числа необходимых операций и объема хранимых данных, при этом сохраняя функциональность и производительность системы при решении задач вероятностного логического вывода.

Архитектура TreeBasedPEs представляет собой аппаратную основу, обеспечивающую эффективное выполнение как вероятностных, так и логических вычислений в рамках нейро-символических систем. Данная архитектура использует специализированные вычислительные элементы, оптимизированные для обработки операций, характерных для логических выводов и вероятностного моделирования. Особенностью TreeBasedPEs является возможность совместного использования ресурсов для различных типов вычислений, что позволяет снизить аппаратные затраты и повысить общую производительность системы. Такая организация позволяет эффективно обрабатывать сложные задачи, требующие интеграции символьных и вероятностных подходов, например, в задачах рассуждений о неопределенности и принятия решений.

Аппаратная система REASON обеспечивает ускорение вычислений благодаря интеграции в качестве сопроцессора GPU, плагинной архитектуре с параллельными вычислительными элементами (PE), древовидной структуре PE для эффективной обработки данных и микроархитектуре узлов, поддерживающей арифметические операции и символьные выводы, с использованием FIFO и оптимизированной компоновки памяти.

Оптимизация Производительности: Квантизация и Эффективное Внимание

Квантизация FP8 снижает точность представления числовых значений с 32-битной или 16-битной точности до 8 бит, что приводит к существенному уменьшению объема используемой памяти. Уменьшение точности позволяет хранить и обрабатывать больше данных в заданном объеме памяти, а также снижает требования к пропускной способности памяти. Это, в свою очередь, ведет к повышению вычислительной производительности за счет ускорения операций чтения и записи данных, а также снижения энергопотребления. В результате, использование FP8 квантизации позволяет эффективно оптимизировать модели глубокого обучения для развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами.

Механизм FlashAttention представляет собой оптимизированную реализацию механизма внимания для трансформаторных моделей, направленную на снижение объема используемой памяти и повышение производительности. Традиционные реализации внимания требуют хранения промежуточных результатов в глобальной памяти, что является узким местом. FlashAttention использует тайловый подход и переупорядочивание вычислений, чтобы минимизировать обращения к глобальной памяти и максимально использовать быструю, но ограниченную по объему, SRAM-память на чипе. Это достигается путем разделения входных данных на небольшие блоки (тайлы) и выполнения вычислений внимания в пределах этих блоков, что значительно снижает требования к пропускной способности памяти и, следовательно, повышает скорость обработки.

Оптимизации, включающие эффективный механизм внимания и квантизацию, позволяют достичь увеличения производительности в диапазоне от 2.8 до 3.3 раза. Данный прирост достигается за счет снижения требований к памяти и оптимизации вычислений, что критически важно для масштабирования моделей. Экспериментальные результаты демонстрируют, что комбинация этих методов значительно ускоряет обработку данных и снижает задержки, что делает их применимыми в ресурсоограниченных средах и при обработке больших объемов информации.

Аппаратная реализация REASON занимает площадь 6 мм² и потребляет всего 2.12 Вт. Данные показатели достигаются за счет оптимизированной архитектуры и использования энергоэффективных компонентов. Несмотря на высокую производительность, компактный размер и низкое энергопотребление делают REASON пригодным для развертывания в системах с ограниченными ресурсами, таких как периферийные устройства и мобильные платформы. Эффективное использование площади кристалла и минимизация потребления энергии являются ключевыми характеристиками данной реализации.

Нейро-символическая система демонстрирует значительное увеличение производительности по сравнению с традиционными ML-ускорителями, такими как TPU и DPU, благодаря комбинации нейронных и логических подходов.

Реальное Влияние: От Геометрии до Надежных Рассуждений

AlphaGeometry демонстрирует впечатляющий потенциал нейро-символического искусственного интеллекта, достигая уровня решения геометрических задач, сопоставимого с человеческим. Эта система объединяет мощь нейронных сетей, способных к интуитивному распознаванию образов и закономерностей, с формальной логикой и аксиоматическими знаниями геометрии. Вместо того, чтобы просто «угадывать» правильное решение, AlphaGeometry способна строить логические доказательства, используя геометрические теоремы и правила, что обеспечивает не только точность, но и прозрачность процесса рассуждений. Особенностью системы является использование больших языковых моделей для генерации возможных стратегий решения, которые затем проверяются и уточняются с помощью символьного движка. Такой подход позволяет AlphaGeometry успешно решать сложные задачи, которые ранее были доступны лишь опытным математикам, открывая новые перспективы для автоматизации научных исследований и образовательных процессов.

Система R2Guard демонстрирует инновационный подход к повышению надежности рассуждений искусственного интеллекта, объединяя возможности больших языковых моделей (LLM) и вероятностных моделей. В отличие от традиционных систем, уязвимых к преднамеренно искаженным входным данным — так называемым «атакам», — R2Guard использует LLM для генерации возможных решений, а затем вероятностные модели для оценки их достоверности и выявления аномалий. Такой симбиоз позволяет не только находить корректные ответы, но и распознавать попытки манипулирования, значительно повышая устойчивость системы к враждебным воздействиям и обеспечивая более надежные результаты в сложных сценариях. Этот подход особенно важен в критически важных приложениях, где точность и надежность рассуждений являются первостепенными.

Разработанная платформа REASON демонстрирует существенный прорыв в области вычислительной эффективности и энергосбережения. Исследования показывают, что данная система способна ускорить выполнение сложных задач в 50.65 раза по сравнению с традиционными подходами, одновременно снижая энергопотребление в 681 раз. Такое значительное улучшение достигается за счет инновационной архитектуры, объединяющей нейросимволические методы и оптимизированные алгоритмы. Это не только открывает возможности для решения более сложных задач, но и способствует созданию более устойчивых и экологичных вычислительных систем, снижая нагрузку на окружающую среду и расширяя горизонты применения искусственного интеллекта.

Характеризация комплексной нейро-символической нагрузки показала, что узкими местами являются символьные и вероятностные вычисления, ограниченные пропускной способностью памяти сервера, что подтверждается анализом «крыши» и демонстрируется на системах с GPU A6000 и Orin при различных масштабах задач и не позволяет достичь производительности в реальном времени.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию детерминированных систем искусственного интеллекта, способных к логическому выводу с учётом вероятностей. Этот подход особенно важен для развертывания композиционного интеллекта на периферийных устройствах, где ресурсы ограничены. Как однажды заметил Джон фон Нейманн: «В науке нет ничего абсолютного, только относительные точности». В контексте REASON, акцент на аппаратном ускорении графовых представлений (DAG) логических выражений позволяет достичь высокой производительности и предсказуемости, что критически важно для надежных и воспроизводимых результатов в системах нейро-символического ИИ. Достижение точности, пусть и относительной, является ключевым приоритетом в разработке интеллектуальных систем.

Куда Ведет Разум?

Представленная работа, несмотря на кажущуюся элегантность ускорения вероятностного логического вывода, лишь слегка приоткрывает завесу над истинной сложностью композиционного интеллекта. Проблема масштабируемости, хотя и смягчена представленным подходом, не решена окончательно. Неизбежно возникает вопрос: достаточно ли оптимизации аппаратной части, или фундаментальные ограничения логических систем накладывают свои предел на возможности искусственного разума? Нельзя забывать, что любое приближение к истине, даже самое эффективное, остается лишь приближением.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется углубленное изучение взаимосвязи между вероятностным выводом и представлением знаний. Необходимо разработать более строгие математические модели, позволяющие оценивать достоверность и полноту знаний, используемых в системах нейро-символического ИИ. Крайне важна разработка методов верификации и доказательства корректности логических выводов, особенно в критически важных приложениях. Иначе, получим лишь сложные, но все же ошибочные автоматы.

В конечном итоге, истинный прогресс требует не просто ускорения вычислений, но и более глубокого понимания принципов, лежащих в основе интеллекта, как естественного, так и искусственного. Оптимизация ради оптимизации — путь в никуда. Необходимо помнить, что красота алгоритма определяется не его скоростью, а его математической чистотой и доказанной корректностью.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.20784.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-29 23:13

🚀 Квантовые новости