Автор: Денис Аветисян
Новый подход объединяет мощь языковых моделей и формализованные знания для генерации инновационных и проверенных проектов, на примере разработки настольных игр.
В статье представлена концепция ‘Генеративной онтологии’ — фреймворка, сочетающего онтологии и большие языковые модели для структурированной генерации и валидации проектов.
Традиционные онтологии превосходно описывают структуру предметных областей, но не способны к созданию принципиально новых артефактов. В работе ‘Generative Ontology: When Structured Knowledge Learns to Create’ представлен новый подход, объединяющий структурированное представление знаний с креативностью больших языковых моделей. Предлагаемый фреймворк, Generative Ontology, кодирует экспертные знания в виде исполняемых схем, ограничивающих генерацию LLM и обеспечивающих создание валидных и творческих проектов, что продемонстрировано на примере разработки настольных игр. Не откроет ли это путь к автоматизированному проектированию в самых разных областях, от музыкальной композиции до архитектуры программного обеспечения?
Иллюзия Структуры: Проблема Современных Языковых Моделей
Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющую беглость речи, однако часто испытывают трудности с поддержанием структурной связности, что приводит к феномену, получившему название “структурные галлюцинации”. В отличие от человека, способного выстраивать логическую цепочку повествования или аргументации, модель может генерировать текст, грамматически правильный и стилистически гладкий, но лишенный внутренней согласованности и логической завершенности. Это проявляется в неожиданных сменах темы, противоречивых утверждениях или отсутствии четкой цели в изложении. По сути, модель создает иллюзию связного текста, не обладая глубоким пониманием его структуры и смысла, что представляет собой серьезную проблему для задач, требующих последовательного и логичного мышления.
Традиционный процесс разработки игр опирается на интуицию и опыт дизайнеров, позволяющие создать целостный и увлекательный опыт для игрока. Дизайнеры, основываясь на понимании психологии человека и принципов повествования, формируют последовательность событий, уровней сложности и наград, чтобы поддерживать интерес и вовлеченность. Воспроизвести подобный процесс алгоритмически представляется сложной задачей, поскольку он требует не только знания правил и механик, но и способности предвидеть реакцию игрока, учитывать его ожидания и адаптировать игровой процесс соответствующим образом. Отсутствие подобной интуитивной способности у алгоритмов может привести к созданию игр, лишенных эмоциональной глубины и последовательности, несмотря на техническую безупречность.
Генеративная Онтология: Строя Структуру из Хаоса
Метод «Генеративной онтологии» представляет собой подход к генерации контента, объединяющий структурированные онтологические знания с возможностями больших языковых моделей (LLM). В рамках данного метода, онтология выступает в качестве формального представления знаний о конкретной предметной области, предоставляя LLM четкую структуру и ограничения для генерации. Это позволяет создавать не только грамматически корректные, но и семантически валидные и творческие выходные данные, соответствующие определенному домену. Использование онтологии гарантирует согласованность и логическую корректность генерируемого контента, избегая случайных или бессмысленных комбинаций.
В основе подхода лежит “Онтология настольных игр” — структурированный словарь, предназначенный для декомпозиции игр на базовые элементы. Эта онтология определяет ключевые компоненты, такие как механики, темы, цели, ресурсы и действия, представляя их в виде иерархической структуры. Использование структурированного словаря позволяет разложить любую настольную игру на набор взаимосвязанных понятий, что необходимо для генерации новых игровых элементов и сценариев. Данная онтология служит основой для представления знаний, используемых большой языковой моделью (LLM) для создания последовательных и логически обоснованных игровых концепций, обеспечивая соответствие с заранее определенной структурой и правилами игрового мира.
В основе подхода лежит концепция метафизики Альфреда Норта Уайтхеда, который рассматривал мир как систему взаимосвязанных процессов, где абстрактные формы (возможности) конкретизируются в отдельных случаях (актуальности). В рамках данной архитектуры, абстрактные элементы домена, закодированные в онтологической схеме, служат отправной точкой для генерации. Модель сопоставляет эти абстрактные формы с конкретными экземплярами данных, что позволяет LLM создавать не только валидные, но и творческие результаты, поскольку генерируемые элементы укоренены в структурированном понимании предметной области и принципах формирования новых, но согласованных сущностей.
Онтологическая схема кодифицирует знания предметной области, представляя собой своего рода «чертёж» для генерации, осуществляемой большой языковой моделью (LLM). Эта схема структурирует информацию в виде формализованного набора понятий, отношений и ограничений, определяющих допустимые комбинации элементов в рамках заданной области. Она служит основой для проверки валидности генерируемых результатов, гарантируя, что они соответствуют заранее заданным правилам и логике предметной области, тем самым обеспечивая структурную согласованность и предотвращая генерацию бессмысленных или некорректных данных. Фактически, онтологическая схема задает границы и возможности генерации, направляя LLM в создании осмысленного и релевантного контента.
Декомпозиция Творчества: Роль Многоагентных Систем
В основе нашего подхода лежит многоагентная система, состоящая из отдельных агентов, каждый из которых специализируется на конкретном аспекте разработки настольных игр. Первый агент отвечает за создание ‘Компонентов’ — элементов, из которых состоит игра, таких как карты, жетоны или игровое поле. Второй агент определяет ‘Механики’ — правила взаимодействия между компонентами и действия, которые могут выполнять игроки. Третий агент моделирует ‘Динамику игроков’ — поведение и стратегии, которые могут использовать игроки в процессе игры. Такая декомпозиция позволяет целенаправленно генерировать элементы игры и упрощает задачу поддержания структурной согласованности.
Разделение задачи генерации игры на отдельные модули — создание компонентов, определение механик и моделирование динамики игроков — позволяет сосредоточить усилия каждого модуля на конкретной подзадаче. Такой подход упрощает процесс генерации, поскольку каждый модуль работает независимо, а не пытается охватить всю сложность игрового дизайна одновременно. Кроме того, декомпозиция значительно облегчает поддержание структурной согласованности, поскольку изменения в одном модуле оказывают минимальное влияние на другие, обеспечивая более предсказуемое и контролируемое поведение системы в целом. Это снижает вероятность возникновения логических противоречий и упрощает процесс отладки и итеративного улучшения генерируемых игровых концепций.
Для обучения и направления поведения агентов в нашей системе используется метод Retrieval-Augmented Generation (RAG) с базой данных BoardGameGeek (BGG). RAG позволяет агентам извлекать релевантную информацию из BGG — включая описания механик, компонентов и отзывы игроков — и использовать её для генерации новых игровых элементов. Этот процесс обеспечивает контекстуальную обоснованность и вдохновение, позволяя агентам создавать игровые концепции, опирающиеся на существующие, проверенные временем решения, а также избегать повторения уже реализованных идей. Извлеченные данные формируют основу для принятия решений каждым агентом, влияя на параметры генерируемых компонентов, механизмов и моделей поведения игроков.
Для обеспечения структурной согласованности генерируемых игровых элементов используется ‘Pydantic BaseModel’, поддерживающая ‘Онтологическую схему’. Данная модель определяет четкие правила и типы данных для каждого компонента игрового дизайна, такие как механики, ресурсы или условия победы. ‘Pydantic’ обеспечивает валидацию генерируемых данных на соответствие этим правилам, предотвращая создание невалидных или несовместимых элементов. Это позволяет гарантировать, что генерируемый игровой дизайн соответствует заранее определенной структуре и является внутренне согласованным, что критически важно для создания играбельной и логичной игры.
Гарантия Валидности: Роль Валидационных Функций
Валидационные функции являются неотъемлемой частью нашей архитектуры, выступая в роли фильтров для обеспечения структурной согласованности и предотвращения нелогичных комбинаций игровых элементов. Они проверяют соответствие генерируемых данных предопределенным правилам и ограничениям, установленным для игровых объектов и их взаимодействий. Эта проверка включает в себя верификацию типов данных, допустимых диапазонов значений, а также соблюдение правил, определяющих связи между элементами игрового мира. Несоответствие этим правилам приводит к отклонению генерируемого результата, гарантируя, что выходные данные всегда будут представлять собой структурно корректный и логически связный игровой дизайн.
Фреймворк DSPy предоставляет инструменты для определения и принудительного соблюдения онтологических контрактов, представляющих собой формальные правила, описывающие допустимые комбинации и взаимосвязи игровых элементов. Эти контракты задаются в виде функций валидации, которые проверяют сгенерированные выходы на соответствие заданным структурным ограничениям. Использование DSPy позволяет разработчикам точно определить допустимое пространство игровых конструкций, обеспечивая как творческую свободу в генерации контента, так и структурную корректность и логическую согласованность результирующего игрового дизайна. Это достигается за счет интеграции функций валидации непосредственно в процесс генерации, что позволяет отфильтровывать недопустимые или противоречивые варианты на ранних стадиях.
Процесс валидации, встроенный в систему, эффективно снижает риск возникновения “структурных галлюцинаций” — ситуаций, когда генерируются некорректные или нелогичные комбинации игровых элементов. Это достигается путем проверки сгенерированного контента на соответствие заранее определенным онтологическим контрактам и правилам, что в конечном итоге приводит к созданию более надежных и играбельных игровых проектов. Минимизация структурных ошибок повышает стабильность и предсказуемость поведения игры, упрощая тестирование и отладку, а также улучшая пользовательский опыт.
К Автоматизированному Дизайну Игр и За Его Пределами
Данный подход открывает перспективы для автоматизации значительной части процесса разработки игр, что потенциально способно существенно ускорить инновации и снизить затраты. Вместо рутинных задач, таких как балансировка игровых механик или создание базовых уровней, разработчики смогут сосредоточиться на более креативных аспектах, таких как повествование и художественное оформление. Автоматизация позволяет генерировать множество вариантов дизайна, исследовать новые игровые концепции и быстро прототипировать идеи, что ранее было бы непосильной задачей. Это не просто оптимизация существующего процесса, а принципиально новый метод, позволяющий создавать игры быстрее, эффективнее и с большим разнообразием, освобождая ресурсы для поиска действительно уникальных и захватывающих игровых впечатлений.
Разработанная основа не ограничивается лишь автоматизацией процесса создания игр, представляя собой универсальный инструмент для стимулирования структурированного творчества в различных областях. Помимо игровой индустрии, данная методология может быть успешно применена в архитектурном проектировании, где алгоритмы способны генерировать инновационные концепции зданий и планировок, учитывая заданные параметры и ограничения. Более того, система способна поддерживать ученых в формировании новых научных гипотез, анализируя существующие данные и предлагая потенциальные направления для исследований. Суть заключается в способности платформы к генерации и оценке множества вариантов, позволяя находить оптимальные решения даже в сложных и неструктурированных задачах, где традиционные методы оказываются неэффективными.
Предстоящие исследования направлены на развитие способности агентов к совместной работе и итеративному совершенствованию игровых проектов. Основная задача — создание системы, в которой агенты не просто генерируют отдельные элементы дизайна, но и взаимодействуют друг с другом, обмениваются идеями и совместно оптимизируют игровой процесс. Этот подход позволит выйти за рамки предсказуемых решений и создавать действительно уникальные и захватывающие игровые опыты, в которых игровой процесс формируется не только программистами, но и искусственным интеллектом, способным к творческому поиску и адаптации. Ожидается, что подобная кооперация позволит агентам генерировать более сложные, интересные и сбалансированные игровые механики, значительно превосходящие существующие прототипы по уровню вовлеченности и реиграбельности.
Оценка сгенерированных игровых дизайнов экспертами показала результат 7 из 10 по шкале «Фактора Удовольствия», что свидетельствует о достижении заметного уровня вовлеченности, напряжения и повторной играбельности. Данный показатель подтверждает, что автоматизированный подход способен создавать не просто функциональные, но и увлекательные игровые механики. Эксперты отмечали наличие продуманных элементов, способствующих поддержанию интереса игрока и стимулирующих желание продолжить игру. Такой результат указывает на перспективность дальнейшего развития системы и её потенциал для создания действительно захватывающих игровых опытов, способных конкурировать с проектами, разработанными традиционными методами.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных не просто обрабатывать информацию, но и генерировать новые, валидные конструкции. Этот подход, объединяющий структурированные знания онтологий и возможности больших языковых моделей, напоминает о сложностях, присущих любой развивающейся системе. Как однажды заметил Джон фон Нейманн: «В конечном счете, все системы стремятся к зависимости». Это наблюдение особенно актуально в контексте Generative Ontology, где даже тщательно спроектированная структура знаний может породить неожиданные взаимосвязи и, как следствие, уязвимости. Работа показывает, что создание системы — это не просто проектирование архитектуры, а взращивание экосистемы, где предсказать все последствия практически невозможно.
Что же дальше?
Представленная работа — не столько решение, сколько обнажение очередного уровня сложности. Генеративная онтология, стремясь примирить структуру и творчество, лишь подчеркивает, что любая попытка формализовать креативность — это предсказание будущей катастрофы. Неизбежно возникнут случаи, когда строгость онтологии станет препятствием для действительно новаторских решений, а гибкость языковой модели — источником бессмысленных вариаций. И в этом нет парадокса — порядок есть лишь кэш между двумя сбоями.
Дальнейшее развитие потребует не столько улучшения алгоритмов генерации, сколько осмысления критериев валидации. Как отличить подлинно интересную игру от случайного набора правил? Как оценить эстетическую ценность сгенерированного контента? Эти вопросы не имеют однозначных ответов, и попытки их формализации, вероятно, лишь усугубят проблему. Важнее признать, что архитектура — это способ откладывать хаос, а не побеждать его.
Истинный прогресс, скорее всего, будет заключаться в принятии принципа эволюции. Системы не строятся, они вырастают. Не стоит искать лучшие практики — существуют лишь выжившие. Необходимо создать среду, в которой сгенерированные проекты смогут конкурировать, мутировать и адаптироваться, подобно живым организмам. И тогда, возможно, из этого хаоса возникнет что-то действительно новое.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.05636.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный исследователь: Новые горизонты автономных агентов
- Ускорение генеративных моделей: новый подход к вычислению матричной экспоненты
- Искусственный интеллект: расшифровка паттернов инноваций
- Точность симуляций: Как правильно оценить истинные значения в причинно-следственных исследованиях
- Квантовая суперпозиция: новая интерпретация вероятности
- Время видеть: как агенты раскрывают многомерное мышление в языковых моделях.
- Квантовые игры: поиск равновесия на нейтральных атомах
- Квантовая геометрия: новые пути к пониманию пространства-времени
- Свет и материя в наноструктурах: как взаимодействуют фотоны и экситоны
- Квантовая критичность в квазикристаллах: новая фаза материи
2026-02-08 18:39