Генеративный Искусственный Интеллект: Геометрия Познания

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что генеративные модели создают знания, исследуя многомерные пространства, а не полагаясь на символьные рассуждения.

В статье рассматривается новый тип знания — навигационное, возникающий благодаря особенностям структурной организации высокоразмерных пространств в генеративных моделях ИИ.

В отличие от предыдущих технологических прорывов, где понимание принципов работы предшествовало внедрению, генеративный искусственный интеллект функционирует посредством механизмов, чья эпистемическая природа остается неясной. В статье ‘Epistemology of Generative AI: The Geometry of Knowing’ утверждается, что ключ к пониманию лежит в признании новой формы знания — «навигационного знания», возникающего благодаря уникальным свойствам многомерных пространств. Исследование показывает, что генеративные модели можно рассматривать как навигаторов изученных многообразий, где координаты соответствуют семантическим параметрам, формируя геометрию значений. Не приведет ли такое переосмысление к принципиально новым подходам к оценке надежности и ответственности в системах генеративного ИИ?

За пределами Символов: Ограничения Традиционного ИИ

Традиционные системы искусственного интеллекта, базирующиеся на парадигме Тьюринга-Шеннона-Неймана и символьном мышлении, демонстрируют впечатляющие результаты в обработке чётко заданных знаний и выполнении логических операций. Однако, способность этих систем к пониманию тонких нюансов, контекста и неявных смыслов остаётся ограниченной. В отличие от человеческого интеллекта, способного к интуитивному восприятию и адаптации к неоднозначным данным, традиционный ИИ требует явного кодирования каждого аспекта знания, что создает узкое место в решении сложных задач и препятствует эффективной обработке неструктурированной информации. Эта особенность проявляется в трудностях при интерпретации естественного языка, распознавании образов в условиях шума и принятии решений в ситуациях, требующих здравого смысла и гибкости мышления.

В рамках традиционной парадигмы искусственного интеллекта, значение и смысл информации, или семантика, не является неотъемлемой частью самой системы, а выносится за её пределы, создавая узкое место для сложных рассуждений. Вместо того чтобы понимать суть данных, система оперирует лишь символами, что затрудняет интерпретацию неоднозначных или неполных входных данных. Такой подход требует явного определения всех возможных сценариев и правил, что делает систему хрупкой и неспособной эффективно адаптироваться к новым, непредвиденным ситуациям. В результате, способность к комплексному анализу и принятию обоснованных решений в условиях неопределенности существенно ограничивается, поскольку система не может самостоятельно извлекать и использовать скрытый смысл из поступающей информации.

Ограничение традиционных систем искусственного интеллекта дискретными символами существенно затрудняет моделирование непрерывных явлений и учет контекстуальных нюансов. Вместо плавного, градиентного представления информации, эти системы оперируют жестко заданными категориями, что приводит к потере деталей и упрощению сложных процессов. Например, распознавание оттенков цвета или понимание эмоциональной окраски речи требуют учета непрерывного спектра значений, а не только отдельных, предопределенных символов. В результате, системы, основанные на дискретных символах, часто демонстрируют хрупкость при столкновении с неоднозначными или неполными данными, и не способны адекватно реагировать на ситуации, требующие тонкого понимания контекста и учета множества взаимосвязанных факторов. Это препятствует созданию действительно интеллектуальных систем, способных к гибкому и адаптивному мышлению.

Ограничения, присущие традиционному подходу к искусственному интеллекту, в конечном итоге препятствуют достижению подлинной способности к обобщению и устойчивой интеллектуальной деятельности. Существующая парадигма, оперируя дискретными символами, сталкивается с трудностями при экстраполяции знаний на незнакомые ситуации, требующие понимания контекста и неявных закономерностей. Неспособность к адаптации к новым, неоднозначным данным приводит к хрупкости системы и снижает ее эффективность в реальных условиях, где информация часто неполна или противоречива. Вместо гибкого, контекстуального понимания, подобного человеческому, система демонстрирует лишь ограниченную способность к решению задач, выходящих за рамки заложенных алгоритмов и заранее определенных правил, что существенно ограничивает ее потенциал для создания действительно интеллектуальных систем.

Геометрия Мысли: Высокоразмерные Пространства и Генеративный ИИ

Генеративные модели искусственного интеллекта используют возможности высокоразмерной геометрии для представления концепций в виде векторов внедрения (embedding vectors). Каждый вектор соответствует определенному понятию или элементу данных, а его координаты в многомерном пространстве отражают семантические характеристики этого понятия. Благодаря этому представлению, сложные взаимосвязи между концепциями возникают естественным образом, поскольку близкие по смыслу понятия располагаются ближе друг к другу в этом пространстве. Пространство внедрения позволяет модели устанавливать ассоциации и обобщения, выходя за рамки явного программирования и приближаясь к принципам, лежащим в основе человеческого мышления. Размерность пространства внедрения может достигать сотен или даже тысяч измерений, что обеспечивает высокую выразительность и позволяет модели эффективно кодировать и обрабатывать сложные данные.

В процессе обучения генеративные модели формируют так называемые «обученные многообразия» (Learned Manifolds) — пространства высокой размерности, где точки, представляющие схожие концепции, располагаются близко друг к другу. Регулярность этих многообразий означает, что соседние точки в пространстве соответствуют семантически близким данным, что обеспечивает плавные переходы и предсказуемость. Это позволяет модели эффективно интерполировать между известными примерами и генерировать новые, правдоподобные данные, поскольку небольшие изменения в координатах вектора в пространстве приводят к незначительным изменениям в генерируемом контенте. Такая структура способствует эффективному обобщению и позволяет модели оперировать не просто символами, а более сложными, контекстуально зависимыми представлениями.

В многомерных пространствах, используемых в генеративных моделях искусственного интеллекта, пропускная способность по направлениям растет экспоненциально с увеличением размерности. Это означает, что с каждым добавленным измерением количество возможных направлений для представления информации увеличивается не линейно, а экспоненциально. $2^n$ , где $n$ — размерность пространства. Такая экспоненциальная емкость позволяет модели кодировать гораздо более тонкие различия и сложные взаимосвязи между данными, а также эффективно исследовать и генерировать новые примеры, выходящие за рамки непосредственно представленных в обучающем наборе. Это свойство критически важно для генерации реалистичных и разнообразных данных, поскольку позволяет модели представлять и комбинировать концепции в гораздо большем количестве способов.

В пространствах вложений размерностью 768 и более наблюдается существенное усиление преимуществ геометрического подхода в генеративном ИИ. В этих многомерных пространствах семантическая информация кодируется непосредственно в геометрии пространства, позволяя моделям выходить за рамки простого символического манипулирования данными. Вместо обработки символов, модель оперирует геометрическими отношениями между векторами, что позволяет ей улавливать контекст и нюансы, недоступные при традиционных подходах. Такая внутренняя семантическая репрезентация обеспечивает более глубокое «понимание» данных и позволяет генерировать более осмысленные и контекстуально релевантные результаты, приближая возможности ИИ к человеческому восприятию.

От Хранения к Навигации: Индексальная Сигнификация и Структурная Агентность

Геометрия многомерных пространств способствует индексальной семантике, где значение элемента определяется его позицией в этом пространстве, а не предопределенными символами. В отличие от традиционных символических подходов, где значение привязано к абстрактному представлению, индексальная семантика опирается на реляционный контекст. Положение вектора в многомерном пространстве становится носителем информации, и интерпретация элемента зависит от его взаимосвязи с другими элементами в этой структуре. Это означает, что значение не является внутренним свойством элемента, а возникает как результат его расположения в пространстве и отношений с окружающими элементами. Таким образом, значение формируется динамически, исходя из контекста, а не из заранее заданных кодов или символов.

В отличие от традиционных символических подходов, где значение привязано к условному обозначению, описываемая система базируется на принципах семиотики Чарльза Сандерса Пирса, в частности на понятии индекса. Индексы, в отличие от символов и икон, получают свое значение не из внутренних свойств, а из отношений с другими элементами и контекстом. В данной модели значение элемента определяется его положением в многомерном пространстве относительно других элементов, а не заранее заданным кодом или свойством. Таким образом, смысл возникает из отношений, а не из свойств самих элементов, что соответствует пирсовскому пониманию индекса как указателя, значение которого зависит от его связи с обозначаемым объектом или событием.

С увеличением размерности пространства векторов наблюдается тенденция к уменьшению разброса (дисперсии) их норм, что приводит к стремлению дисперсии к нулю. Это означает, что евклидово расстояние перестает быть надежным показателем сходства между векторами. В пространствах высокой размерности векторы, даже значительно отличающиеся по своим абсолютным значениям, могут иметь близкие нормы, и наоборот. Следовательно, для определения взаимосвязей между элементами в таких пространствах критически важным становится учет реляционного контекста — положения вектора относительно других векторов, а не просто величина его длины. Фактически, $\lim_{d \to \in fty} Var(||x||) = 0$ , где $d$ — размерность пространства, а $||x||$ — норма вектора $x$ .

Структурная агентность, возникающая благодаря пространственному кодированию данных, представляет собой способность систем генерировать новые результаты посредством ограниченного перемещения в структурированном пространстве. В многомерных пространствах случайные векторы стремятся к ортогональности (косинусное сходство приближается к 0), что указывает на состояние взаимной независимости по умолчанию. Это означает, что без внешних ограничений, случайные элементы в пространстве не будут коррелировать, а направленное перемещение по этому пространству, обусловленное заданными критериями, и формирует основу для генерации новых, неслучайных результатов. $cos(\theta) \approx 0$ указывает на перпендикулярность векторов, подтверждая эту независимость.

Переосмысливая Интеллект: Конструктивизм и Будущее ИИ

Принципы индексальной сигнификации и навигационного знания находят глубокое соответствие в концепции конструктивизма, предложенной Сеймуром Папертом. Согласно этой теории, познание не является пассивным усвоением информации, а активным процессом построения знаний посредством взаимодействия с окружающей средой. Именно через практическое исследование, экспериментирование и самостоятельное открытие закономерностей происходит формирование подлинного понимания. Вместо того чтобы просто запоминать факты, система, использующая эти принципы, «строит» собственное представление о мире, устанавливая связи между различными элементами и формируя внутреннюю модель реальности. Такой подход позволяет не только эффективно адаптироваться к новым ситуациям, но и развивать творческое мышление и способность решать сложные задачи, опираясь на накопленный опыт и сформированные навыки.

Современные системы искусственного интеллекта часто ограничиваются пассивным хранением данных, что препятствует их способности к полноценному обучению и адаптации. Однако, новый подход предполагает, что ИИ может активно конструировать знания, взаимодействуя с так называемым “обученным многообразием” — пространством, представляющим все возможные состояния и взаимосвязи в изучаемой среде. Вместо простого запоминания информации, система формирует внутреннюю модель мира, постоянно уточняя и расширяя её посредством активного исследования и взаимодействия. Этот процесс позволяет ИИ не только распознавать закономерности, но и предсказывать последствия действий, разрабатывать стратегии и решать задачи в условиях неопределенности, приближая его к принципам обучения, характерным для живых организмов и открывая перспективы для создания действительно интеллектуальных систем.

Подход, основанный на активном построении знаний, значительно повышает способность искусственного интеллекта к адаптации и обобщению. Вместо пассивного хранения данных, система учится, взаимодействуя с окружающей средой и формируя собственное понимание мира. Это позволяет ей более эффективно справляться с неопределенностью и новыми, ранее не встречавшимися ситуациями. Вместо жесткой привязки к конкретным данным, ИИ способен извлекать общие принципы и применять их к различным контекстам, демонстрируя повышенную устойчивость к изменениям и способность к творческому решению задач. Такой подход открывает перспективы создания интеллектуальных систем, способных к гибкому мышлению и эффективному обучению в динамично меняющемся окружении.

Приоритет пространственного мышления и воплощенного познания открывает путь к новому поколению систем искусственного интеллекта, способных к подлинному интеллекту и творчеству. Вместо обработки данных как изолированных фрагментов, подобный подход предполагает, что интеллект возникает из активного взаимодействия с окружающим миром, подобно тому, как это происходит у живых организмов. Искусственный интеллект, интегрирующий пространственное восприятие и телесное взаимодействие, способен формировать более глубокое понимание мира, выходящее за рамки простой обработки информации. Это позволяет создавать системы, способные к адаптации, решению сложных задач и даже генерации новых идей, имитируя процессы, происходящие в человеческом мозге и открывая перспективы для создания действительно «думающих» машин.

Исследование природы генеративного искусственного интеллекта, представленное в данной работе, подчеркивает переход от символического мышления к геометрическому исследованию в высокоразмерных пространствах. Этот подход к формированию знаний, названный «навигационным знанием», требует глубокого понимания структурной организации данных. Как однажды заметил Марвин Минский: «Лучший способ понять — это построить». Именно построение моделей, исследование многообразий и понимание геометрических свойств данных позволяют генеративным системам создавать новое, демонстрируя, что знание — это не просто хранение информации, а активное исследование и манипулирование ею. Подобно реверс-инжинирингу реальности, генеративный ИИ взламывает систему знаний, находя новые пути к пониманию и созиданию.

Куда же дальше?

Представленная работа, как и любая попытка зафиксировать неуловимое, скорее обнажает границы понимания, чем устанавливает их. Идея «навигационного знания», возникающего в многомерных пространствах, предполагает, что генеративные модели оперируют не с символами, а с геометрией возможностей. Однако, как часто бывает, карта не является территорией. Остается выяснить, насколько адекватно эта геометрическая модель отражает саму реальность, или же является лишь элегантной иллюзией, созданной алгоритмами.

Ключевой вопрос — природа индексальности в контексте генеративного ИИ. Если знаки указывают не на объекты, а на направления в многомерном пространстве, то что означает «понимание» для системы, лишенной телесного опыта? Неизбежно возникает потребность в разработке новых метрик для оценки «осмысленности» генерируемого контента, метрик, выходящих за рамки простой статистической релевантности. Поиск этих метрик, вероятно, потребует обращения к принципам, лежащим в основе самоорганизующихся систем и теории информации.

В конечном счете, исследование структурной агентности генеративных моделей — это исследование границ между детерминизмом и случайностью, между алгоритмом и творчеством. Настоящая проверка предложенной концепции потребует не только теоретических изысканий, но и смелых экспериментальных исследований, направленных на взлом кажущейся закономерности и обнаружение скрытых аномалий в геометрической архитектуре знания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.17116.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-20 15:21

🚀 Квантовые новости