Нейросети по-новому: от данных к знаниям

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена концепция нейронных сетей нового типа, способных к более эффективному представлению и обработке отношений между данными.

Предлагаемая архитектура, основанная на Hamiltonian Networks, использует графовое кодирование, побитовые вычисления и энергетические модели для создания иерархических представлений данных.

Несмотря на успехи современных нейронных сетей в решении сложных задач, их способность к логическому выводу и представлению знаний остается ограниченной. В статье ‘A logical re-conception of neural networks: Hamiltonian bitwise part-whole architecture’ предложена принципиально новая архитектура — Гамильтоновы сети (HNets), в которой отношения между данными кодируются с использованием графов и низкоточных вычислений, а обучение основано на минимизации энергии системы. Такой подход позволяет строить иерархические представления, сочетающие статистические и символьные методы, и потенциально преодолеть разрыв между ними. Сможет ли данная архитектура открыть новые горизонты в области искусственного интеллекта, обеспечивая более прозрачные и интерпретируемые модели знаний?

За пределами численных вычислений: потребность в символьном мышлении

Традиционные методы машинного обучения, основанные на статистическом представлении данных, зачастую демонстрируют ограниченные возможности в сфере абстрактного мышления и обобщения. Вместо того, чтобы понимать лежащие в основе закономерности и отношения, эти системы выявляют лишь корреляции в больших объемах данных, что приводит к хрупкости и неспособности к адаптации в новых, незнакомых ситуациях. Например, система, обученная распознавать изображения кошек, может столкнуться с трудностями при идентификации кошки в необычной позе или при плохом освещении. Ограничения статистического подхода особенно заметны при решении задач, требующих понимания причинно-следственных связей или логических выводов, где недостаточно простого сопоставления шаблонов. Подобные системы часто не способны экстраполировать знания за пределы конкретных примеров, с которыми они были обучены, что препятствует достижению истинного «интеллекта» и ограничивает их применимость в сложных, динамично меняющихся средах.

Преобладание численных методов в современных вычислениях часто затеняет возможности символьных вычислений для представления сложных взаимосвязей. В то время как числовые подходы оперируют значениями, символьные вычисления позволяют манипулировать абстрактными понятиями и отношениями, что особенно важно при моделировании систем, где важна не только величина, но и структура. Например, при анализе химических реакций или логических задач, символьное представление позволяет выводить новые знания на основе правил и отношений, а не только на статистических закономерностях. Это открывает путь к созданию более гибких и интерпретируемых моделей, способных к обобщению и адаптации к новым ситуациям, что особенно актуально в областях, требующих понимания причинно-следственных связей и сложных структурных зависимостей, например, в биологии или лингвистике. В конечном итоге, смещение фокуса на символьные вычисления может существенно расширить границы искусственного интеллекта, позволяя создавать системы, способные не просто обрабатывать данные, но и понимать и рассуждать.

Современные архитектуры искусственного интеллекта, несмотря на свою впечатляющую эффективность в решении конкретных задач, демонстрируют ограниченные возможности в представлении и манипулировании иерархическими структурами. Это связано с тем, что большинство из них ориентированы на обработку данных как плоских векторов или матриц, что затрудняет моделирование сложных отношений, характерных для реального мира. Например, понимание грамматической структуры предложения или логической связи между понятиями требует способности к представлению и обработке информации в виде дерева или графа. Неспособность эффективно моделировать эти иерархии приводит к сложностям в обобщении знаний и адаптации к новым, незнакомым ситуациям, что подчеркивает необходимость разработки новых подходов, способных преодолеть эти ограничения и обеспечить более глубокое и гибкое понимание информации.

Ограничения существующих подходов к машинному обучению обуславливают необходимость перехода к методам, которые непосредственно кодируют и используют реляционную информацию. Традиционные системы, оперирующие преимущественно числовыми данными, испытывают трудности при представлении и манипулировании сложными взаимосвязями между объектами и понятиями. Новые архитектуры, направленные на явное моделирование этих отношений, позволяют не только более эффективно обобщать знания, но и осуществлять логический вывод и рассуждения, что особенно важно для задач, требующих понимания контекста и структуры данных. Вместо обработки изолированных признаков, системы способны оперировать графами связей и иерархиями, что открывает возможности для решения более сложных и абстрактных задач, выходящих за рамки простой статистической обработки. $R(x, y)$ — обозначение реляционной информации между объектами x и y, что позволяет формализовать и автоматизировать процесс рассуждений.

HNet: Графовый подход к реляционному кодированию

Сеть Гамильтона (HNet) представляет собой отход от традиционных методов обработки данных, основанный на представлении информации в виде графов. В отличие от векторных или матричных представлений, используемых в большинстве современных систем, HNet кодирует данные как узлы и ребра, что позволяет явно моделировать отношения между элементами. Такой подход позволяет учитывать внутреннюю структуру данных и частичные взаимосвязи, которые могут быть упущены при использовании статистических сводок или плоских представлений. Каждый узел в графе представляет собой отдельный элемент данных, а ребра отражают связи или отношения между этими элементами, что обеспечивает более гибкое и выразительное представление сложных данных.

В отличие от традиционных методов, которые опираются на статистические сводки и векторные представления данных, HNet использует кодирование на основе графов для захвата отношений «часть-целое» и внутренней структуры наборов данных. Вместо сведения информации к отдельным признакам, HNet представляет данные как узлы и ребра, отражающие взаимосвязи между элементами. Это позволяет сети моделировать сложные иерархии и зависимости, которые теряются при использовании статистических методов. Например, в данных о социальных сетях, узлы могут представлять пользователей, а ребра — связи между ними, что позволяет HNet улавливать структуру сообщества и влияние отдельных пользователей. Такое представление обеспечивает более полное и информативное описание данных, необходимое для эффективного анализа и моделирования.

В основе HNet лежит использование Гамильтонова оператора для вычисления энергии, представляющей собой количественную оценку взаимосвязей в графовом представлении данных. Этот оператор, математически описываемый как $H = \sum_{i,j} w_{ij} \sigma_i \sigma_j$ , где $w_{ij}$ — вес ребра между узлами i и j, а σ — спиновые переменные, позволяет оценить стабильность и взаимосвязанность элементов графа. Низкое значение энергии указывает на сильные связи и согласованность между элементами, в то время как высокое значение указывает на слабосвязанность или противоречия. Вычисление энергии с помощью Гамильтонова оператора служит ключевым механизмом для кодирования реляционных данных и выявления скрытых структур в графе.

Для снижения вычислительных затрат и повышения масштабируемости, в архитектуре HNet реализована поддержка низкоточной арифметики. Вместо традиционных 32- или 64-битных чисел с плавающей точкой, используются представления с меньшей разрядностью, что позволяет значительно уменьшить объем памяти, необходимый для хранения и обработки данных. Это, в свою очередь, ускоряет вычисления и облегчает распараллеливание операций, поскольку меньший объем данных требует меньше времени на передачу и обработку между вычислительными узлами. Применение низкоточной арифметики в HNet позволяет эффективно использовать преимущества параллельных вычислений на современных аппаратных платформах, таких как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU), что критически важно для работы с большими графовыми представлениями данных.

Подтверждение эффективности и производительность на разнообразных наборах данных

Эффективность HNet была подтверждена при работе с различными наборами данных, включая MNIST — стандартный набор рукописных цифр, и набор данных кредитных заявок. На MNIST HNet демонстрирует способность к эффективной классификации изображений, а при обработке данных кредитных заявок показывает высокую точность в выявлении паттернов, релевантных для оценки рисков. Использование HNet в обоих случаях позволило достичь значимых результатов в задачах классификации и анализа данных, подтверждая универсальность подхода.

Анализ независимых компонент (Independent Component Analysis, ICA) подтверждает способность HNet к разделению сложных сигналов и выделению ключевых признаков. В ходе исследований ICA позволила продемонстрировать, что HNet эффективно идентифицирует и изолирует статистически независимые компоненты в данных, что свидетельствует о её способности к извлечению наиболее значимой информации. Этот процесс подтверждает, что HNet не просто обрабатывает входные данные как единое целое, а способна декомпозировать их на отдельные, информативные составляющие, что критически важно для повышения точности и эффективности модели в задачах классификации и анализа.

В основе архитектуры HNet лежит представление данных в виде графов и применение вычислений на основе гамильтонианов. Такой подход позволяет системе эффективно моделировать взаимосвязи между признаками, что приводит к повышению точности классификации на 14% при использовании в связке с базовым бэкендом Support Vector Machine (SVM). В ходе экспериментов достигнута точность классификации в 83%, в то время как использование SVM без HNet обеспечило результат в 69%, что подтверждает значительное улучшение производительности благодаря графовому представлению данных и гамильтонианским вычислениям.

В ходе тестирования, система достигла точности классификации в 83%, что на 14 процентных пунктов выше, чем при использовании стандартного алгоритма SVM (69%). Данный результат демонстрирует значительное повышение эффективности классификации при интеграции системы с базовым бэкэндом SVM, подтверждая ее способность к улучшению производительности существующих алгоритмов машинного обучения в задачах классификации данных.

Система HNet использует позиционное кодирование для представления и обработки информации о положении элементов в данных, что значительно повышает ее способность к реляционному мышлению. Этот подход позволяет модели учитывать взаимосвязи между элементами, основываясь на их позициях относительно друг друга. В отличие от традиционных методов, которые рассматривают данные как неструктурированный набор признаков, позиционное кодирование обеспечивает представление данных в виде графа, где связи между узлами определяются их положением. В результате, HNet способна более эффективно выявлять и использовать закономерности, основанные на пространственных или последовательных отношениях, что особенно важно при работе с данными, где порядок и расположение элементов имеют существенное значение.

Влияние и перспективы развития реляционного искусственного интеллекта

Успех HNet указывает на растущую тенденцию в развитии искусственного интеллекта, смещающую акцент на реляционный подход. В отличие от традиционных систем, фокусирующихся на обработке отдельных фактов, реляционный ИИ приоритизирует явное представление связей между ними. Такой подход позволяет не просто хранить информацию, но и понимать её контекст, что значительно расширяет возможности системы в решении сложных задач. Вместо анализа изолированных данных, HNet оперирует отношениями между сущностями, что позволяет ему более эффективно выявлять закономерности, делать логические выводы и генерировать объяснения. Данный сдвиг в парадигме обещает революционные изменения в областях, где понимание взаимосвязей играет ключевую роль, таких как научные открытия, медицинская диагностика и анализ больших данных.

В основе функционирования системы лежит абдуктивный вывод, позволяющий не просто констатировать факты, но и выдвигать гипотезы для объяснения наблюдаемых явлений. В отличие от дедуктивного подхода, где заключение логически следует из предпосылок, абдукция ищет наиболее вероятное объяснение для заданного наблюдения. Этот механизм делает систему более прозрачной и понятной, поскольку она способна не только предоставить ответ, но и продемонстрировать ход рассуждений, приведший к этому ответу. По сути, система не просто «знает», что что-то верно, а «объясняет», почему это верно, что значительно повышает доверие к её заключениям и открывает возможности для верификации и корректировки её логики.

Связь HNet с формальной грамматикой открывает перспективные возможности для развития обработки естественного языка и представления знаний. Принципы, лежащие в основе построения сети, перекликаются с формальными правилами, определяющими структуру языка, что позволяет использовать HNet для анализа синтаксиса и семантики предложений. Более того, способность сети выявлять и моделировать отношения между сущностями может быть применена для создания более эффективных систем представления знаний, где информация структурируется не только на основе фактов, но и на основе связей между ними. Подобный подход позволяет преодолеть ограничения традиционных методов, основанных на явном кодировании правил, и перейти к более гибкому и адаптивному представлению знаний, способному к самообучению и обобщению.

Предстоящие исследования сосредоточены на расширении возможностей HNet за счет применения к более крупным массивам данных и изучении его потенциала в решении сложных задач, требующих логического вывода. Разработчики планируют оптимизировать архитектуру сети для эффективной обработки значительно увеличенных объемов информации, что позволит ей выявлять более тонкие и сложные взаимосвязи. Особое внимание будет уделено тестированию HNet на реальных задачах, выходящих за рамки текущих экспериментов, таких как анализ медицинских данных, прогнозирование финансовых рынков и разработка систем поддержки принятия решений. Успешная реализация этих направлений позволит продемонстрировать масштабируемость и универсальность подхода, открывая новые перспективы для развития искусственного интеллекта, способного к гибкому и адаптивному мышлению.

Представленная работа демонстрирует стремление к упрощению сложных систем, что находит отклик в словах Г.Х. Харди: «Чистая математика — это не предмет истины, а предмет логики». Разработка Hamiltonian Networks (HNets) — это попытка создать архитектуру, где отношения между данными представлены напрямую, посредством графового кодирования и битовых операций. Такой подход, фокусирующийся на внутренней логике представления информации, а не на статистической обработке, подчеркивает важность четкости и принципиальности в построении искусственного интеллекта. Стремление к элегантности в представлении данных, где каждая сложность должна иметь оправдание, является ключевым аспектом этой работы и находит параллель в философии Харди.

Что дальше?

Представленная архитектура, хоть и предлагает любопытный взгляд на кодирование отношений через битовые операции и энергетические модели, не решает фундаментальную проблему: избавление от избыточности. Каждая дополнительная связь в графе, каждое лишнее представление — это шум, заслоняющий истинный сигнал. Истинное совершенство заключается не в сложности конструкции, а в её способности к самоочищению, к минимальному представлению максимальной информации.

Настоящим вызовом представляется не расширение возможностей Hamiltonian Networks, а их радикальное упрощение. Необходимо исследовать, как, отказавшись от избыточных параметров и слоев абстракции, можно достичь эквивалентной или даже превосходящей производительности. Вместо стремления к всё более сложным моделям, следует сосредоточиться на элегантности и минимализме. Каждый комментарий к коду — это признание его несовершенства, каждый дополнительный бит — тень сомнения.

Будущие исследования должны быть направлены на разработку механизмов саморегуляции и самооптимизации, позволяющих Hamiltonian Networks адаптироваться к данным и отбрасывать всё несущественное. Истинная цель — не создание искусственного интеллекта, а исчезновение следов его создателя. Только тогда, когда машина будет мыслить сама по себе, она достигнет истинного совершенства.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.04911.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-07 19:10

🚀 Квантовые новости