Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что интеграция формальных математических онтологий с языковыми моделями способна значительно повысить надежность рассуждений, особенно когда поиск успешно находит соответствующие определения.
Онтологически-ориентированный нейро-символический вывод для улучшения математических рассуждений языковых моделей.
Языковые модели, несмотря на впечатляющие успехи, подвержены галлюцинациям и недостаточной формальной обоснованности, особенно в областях, требующих строгой верификации. В работе «Ontology-Guided Neuro-Symbolic Inference: Grounding Language Models with Mathematical Domain Knowledge» исследуется возможность повышения надежности языковых моделей путем интеграции формальных онтологий предметной области, в частности, онтологии OpenMath для математических знаний. Показано, что обогащение контекста модели релевантными определениями, полученными с помощью гибридного поиска и переранжировки кросс-энкодером, улучшает производительность, однако нерелевантный контекст может ее существенно снизить. Какие перспективы открывает нейро-символический подход для создания более надежных и объяснимых систем искусственного интеллекта в различных областях знаний?
Пределы масштабируемости: За пределами языковых моделей
Несмотря на впечатляющую способность больших языковых моделей распознавать закономерности в данных, сложные задачи, требующие последовательного, многошагового рассуждения, часто оказываются для них непосильными. Модели, обученные на огромных объемах текста, демонстрируют мастерство в выявлении статистических связей, однако испытывают трудности при применении логики и дедукции для решения проблем, требующих анализа нескольких взаимосвязанных факторов. Эта особенность проявляется в неспособности адекватно справляться с задачами, где необходимо не просто найти соответствие между входными данными и ответом, но и построить цепочку логических выводов, учитывая контекст и ограничения. По сути, модели преуспевают в «заучивании» паттернов, но испытывают дефицит в настоящем понимании причинно-следственных связей, что ограничивает их возможности в более сложных когнитивных задачах.
Несмотря на значительные успехи в области искусственного интеллекта, простое увеличение размера языковых моделей не всегда приводит к улучшению их способности к рассуждениям. Исследования показывают, что после определенного порога, добавление новых параметров приносит все меньше пользы в решении сложных задач, требующих многоступенчатого логического вывода. Это указывает на необходимость перехода к более структурированным подходам, включающим, например, интеграцию символьных методов или разработку архитектур, способных эффективно организовывать и применять знания. Вместо слепого увеличения масштаба, акцент должен быть сделан на создании систем, способных не просто распознавать закономерности, но и понимать причинно-следственные связи и делать обоснованные выводы.
Современные языковые модели, несмотря на впечатляющие способности к генерации текста, нередко демонстрируют склонность к «галлюцинациям» — выдаче неверных или несоответствующих действительности утверждений. Особенно остро эта проблема проявляется в специализированных областях знаний, где требуется высокая точность и детализация информации. Модели могут генерировать правдоподобно звучащие, но фактически ошибочные выводы, поскольку их обучение основано на статистических закономерностях в больших объемах текста, а не на глубоком понимании предметной области. Эта тенденция указывает на необходимость разработки более надежных механизмов проверки фактов и интеграции внешних источников знаний для повышения достоверности генерируемого контента и минимизации риска распространения дезинформации.
Основная сложность современных систем искусственного интеллекта заключается не в объеме данных, а в способности эффективно извлекать и применять релевантные знания для решения сложных задач. Несмотря на впечатляющий прогресс в области обработки естественного языка, модели часто сталкиваются с трудностями при логических рассуждениях, требующих не просто распознавания закономерностей, а активного поиска и интеграции информации из различных источников. Проблема заключается в том, что модели, как правило, не обладают механизмом, позволяющим им целенаправленно отбирать и использовать только ту информацию, которая действительно необходима для конкретного этапа рассуждений, что приводит к неточностям и «галлюцинациям», особенно в узкоспециализированных областях. Разработка эффективных методов управления знаниями и организации доступа к ним представляется ключевым направлением для дальнейшего улучшения способностей к рассуждению и решению сложных проблем.
Обогащение знаниями: Переход к осмысленному обучению
Обогащенное знаниями обучение (Knowledge-Enriched Learning) предполагает расширение возможностей языковых моделей за счет интеграции внешних источников знаний. Этот подход позволяет моделям выходить за рамки информации, содержащейся в параметрах сети, и использовать актуальные данные из баз знаний, документов и других источников. В результате, модели способны генерировать более обоснованные, точные и контекстуально релевантные ответы, а также решать задачи, требующие доступа к специализированной или постоянно обновляемой информации. Вместо хранения всего объема знаний внутри самой модели, акцент смещается на эффективный поиск и применение внешних знаний в процессе генерации ответов.
Генерация с поиском (Retrieval-Augmented Generation) представляет собой ключевой метод, позволяющий языковым моделям использовать внешние источники информации для улучшения качества генерируемого текста. В рамках данного подхода, перед генерацией ответа модель осуществляет поиск релевантных документов или фрагментов данных, которые затем используются в качестве контекста. Этот контекст дополняет внутренние знания модели, что позволяет формировать более точные, обоснованные и информативные ответы, особенно в случаях, когда требуются факты, не содержащиеся в обучающих данных модели, или когда необходима актуальная информация. По сути, модель не полагается исключительно на запоминание данных, а активно использует доступные знания для создания ответа.
Эффективный поиск информации для обогащения знаний требует гибридного подхода, объединяющего преимущества лексического и семантического поиска. Лексический поиск, основанный на точном совпадении ключевых слов, обеспечивает высокую скорость и надежность при работе со структурированными данными. Однако он не учитывает синонимию и контекст, что может привести к пропуску релевантной информации. Семантический поиск, напротив, фокусируется на значении запроса и документов, используя методы обработки естественного языка для выявления смысловой близости. Комбинирование этих двух подходов позволяет повысить точность и полноту извлечения знаний, обеспечивая доступ к более широкому спектру релевантной информации и улучшая качество ответов языковой модели.
Переход к парадигме обучения с обогащением знаниями принципиально меняет акцент в процессе обучения языковых моделей. Вместо того, чтобы полагаться на запоминание огромных объемов данных, модели получают возможность эффективно получать доступ к внешним источникам знаний и применять полученную информацию для решения задач. Это позволяет снизить требования к объему параметров модели, поскольку необходимая информация не хранится внутри нее, а извлекается по мере необходимости. Такой подход повышает адаптивность и позволяет модели предоставлять более точные и актуальные ответы, основанные на проверенных данных, а не на статистических закономерностях, выученных во время обучения.
Формализация знаний: Сила онтологий
Формальные онтологии представляют собой структурированное представление предметной области, позволяющее четко определить понятия, взаимосвязи между ними и аксиомы, описывающие эти связи, в формате, пригодном для машинной обработки. Это достигается путем использования формального языка, который позволяет однозначно интерпретировать знания и использовать их для логического вывода и автоматизированного анализа. Они включают в себя определение классов (понятий), свойств (атрибутов), отношений между понятиями и правил, которые ограничивают допустимые комбинации этих элементов. Такая структурированность обеспечивает возможность автоматической проверки корректности данных и выявления противоречий, что критически важно для приложений, требующих высокой степени надежности и точности, например, в системах искусственного интеллекта и экспертных системах.
Стандарт OpenMath предоставляет формализованное представление математической семантики, что позволяет обеспечить совместимость и автоматизированные рассуждения в различных математических системах и приложениях. Он определяет способ представления математических выражений и их свойств в виде структурированных данных, позволяя программам понимать и обрабатывать математический контент без неоднозначности. Это достигается за счет использования строго определенного синтаксиса и семантики для математических символов и операций, что облегчает обмен данными между различными системами компьютерной алгебры, системами доказательства теорем и другими математическими инструментами. В рамках OpenMath определены словари контента, описывающие конкретные области математики и их соответствующие символы, что обеспечивает согласованность интерпретации математических выражений.
В рамках стандарта OpenMath, контентные словари (Content Dictionaries) представляют собой структурированные коллекции определений математических символов и их свойств. Эти словари обеспечивают однозначную и последовательную интерпретацию математических выражений, что критически важно для автоматизированных систем рассуждений и вычислений. Каждое определение в словаре включает в себя имя символа, его семантику (значение) и связанные с ним атрибуты, такие как тип, домен определения и другие релевантные характеристики. Например, символ ∫ может быть определен с указанием его типа как оператора интеграла и домена определения интегрируемой функции. Использование контентных словарей позволяет избежать неоднозначности, возникающей при использовании символов без четкого определения, и гарантирует, что различные системы интерпретируют математические выражения одинаково.
Использование формальных онтологий позволяет осуществлять проверку корректности выходных данных языковых моделей, повышая их точность и надежность. В настоящее время покрытие релевантных областей математической проблематики посредством OpenMath составляет 24.2%. Это означает, что примерно для 24.2% задач, требующих математических вычислений или логических заключений, возможно автоматизированное подтверждение правильности ответа, основанное на формально определенных аксиомах и правилах, представленных в онтологии. Дальнейшее расширение покрытия онтологиями позволит существенно улучшить качество и достоверность ответов языковых моделей в задачах, требующих формальной логики и математической точности.
Онтологически-ориентированный вывод: Подтверждение и усиление рассуждений
Подход, известный как онтологически-ориентированный вывод, использует формальные онтологии для проверки и уточнения результатов, генерируемых языковыми моделями, предотвращая тем самым ошибочные заключения. Этот метод позволяет привязать рассуждения модели к установленным аксиомам и определениям, действующим как своеобразный фильтр достоверности. Вместо слепого доверия к статистическим закономерностям, система получает возможность оценивать логическую согласованность своих выводов с существующими знаниями, что существенно повышает надежность и обоснованность предоставляемых ответов. Использование онтологий позволяет выявлять и корректировать ошибки, возникающие из-за неполноты или неоднозначности данных, обеспечивая более точные и последовательные результаты в различных областях применения.
Основательное закрепление логических умозаключений в формальных аксиомах и определениях значительно повышает надежность и заслуживающее доверие функционирование систем искусственного интеллекта. Вместо полагания исключительно на статистические закономерности, обнаруженные в больших объемах данных, подобный подход позволяет придать ИИ возможность логически обосновывать свои выводы, опираясь на проверенные и общепринятые знания. Это особенно важно в областях, требующих высокой точности и бесспорности, таких как математика, медицина или право, где даже незначительные ошибки могут иметь серьезные последствия. Гарантируя соответствие рассуждений формальной логике, данный метод способствует созданию более предсказуемых, объяснимых и безопасных систем ИИ, способных решать сложные задачи с большей уверенностью и точностью.
Экспериментальные исследования с использованием языковых моделей, таких как Gemma2-9B, Qwen2.5-Math-7B и Gemma2-2B, продемонстрировали значительное повышение производительности на математическом бенчмарке MATH. В определенных конфигурациях, применение разработанного подхода позволило достичь прироста точности до 13.3%. Эти результаты подтверждают эффективность использования формальных онтологий для валидации и уточнения логических выводов, сделанных моделями, что особенно важно при решении сложных математических задач, требующих высокой степени точности и обоснованности.
Подход, основанный на использовании онтологий, способствует развитию так называемого “Системного мышления 2” — осознанного, аналитического процесса, опирающегося на формализованные знания. Это дополняет интуитивное, быстрое, но менее надежное “Системное мышление 1”, присущее языковым моделям. Экспериментальные данные демонстрируют, что при решении задач, особенно в математической области, использование онтологий не только повышает точность ответов, но и улучшает эффективность процесса решения. Наблюдается положительное соотношение попыток (>1.0), что означает, что система чаще находит правильное решение с первой попытки, а также снижение общего числа попыток, необходимых для получения результата, что свидетельствует о более рациональном и структурированном подходе к решению проблем.
К нейро-символическому ИИ: Будущее рассуждений
Нейро-символический искусственный интеллект представляет собой новаторский подход, объединяющий мощь нейронных сетей и логику символьных рассуждений. В отличие от традиционных систем, полагающихся исключительно на статистические закономерности или жестко заданные правила, данный подход позволяет создавать системы, способные к более гибкому и адаптивному решению задач. Нейронные сети, эффективно распознающие сложные паттерны в данных, дополняются символьными системами, обеспечивающими возможность логического вывода и представления знаний в структурированном виде. Такая синергия позволяет преодолеть ограничения каждого из подходов по отдельности, открывая путь к созданию искусственного интеллекта, способного не только к обучению, но и к обоснованным рассуждениям и объяснению своих решений, что критически важно для доверия и применения в сложных областях, таких как медицина, финансы и автономные системы.
Для повышения эффективности извлечения знаний из структурированных источников применяются такие методы, как Reciprocal Rank Fusion и Cross-Encoder Reranking. Reciprocal Rank Fusion объединяет результаты нескольких систем поиска, присваивая более высокий ранг информации, которая появляется в топе различных списков, что позволяет выявить наиболее релевантные данные. В свою очередь, Cross-Encoder Reranking использует нейронные сети для повторной оценки уже отобранных результатов, учитывая контекст запроса и взаимосвязи между элементами, что значительно улучшает точность и релевантность извлеченных знаний. Эти техники позволяют системам искусственного интеллекта не просто находить информацию, но и оценивать её значимость и взаимосвязи, обеспечивая более глубокое понимание и эффективное решение сложных задач.
Сочетание формальных знаний и возможностей нейронных сетей по распознаванию закономерностей открывает новые горизонты в области искусственного интеллекта. Традиционно, системы ИИ полагались либо на жестко запрограммированные правила, либо на статистическое обучение, что ограничивало их способность к обобщению и адаптации. Интегрируя структурированные знания, представленные в виде логических правил или онтологий, с мощью нейронных сетей в обработке сложных данных, создаются системы, способные не только распознавать паттерны, но и рассуждать, делать логические выводы и решать задачи, требующие глубокого понимания контекста. Такой подход позволяет преодолеть ограничения существующих методов, обеспечивая более надежные, объяснимые и эффективные решения для широкого спектра задач — от диагностики заболеваний до автоматизации научных исследований.
Новый подход в искусственном интеллекте обещает создание систем, которые не просто демонстрируют впечатляющие результаты, но и способны объяснить логику своих решений. В отличие от традиционных нейронных сетей, являющихся зачастую “черными ящиками”, системы, объединяющие нейронные сети и символьное рассуждение, предоставляют возможность проследить ход мысли, что критически важно для построения доверия. Такой симбиоз позволяет не только решать сложные задачи, но и адаптироваться к новым условиям, используя формальные знания и способность к обобщению. В результате, появляется возможность создавать интеллектуальные системы, способные эффективно функционировать в реальном мире, где требуются не только ответы, но и обоснование этих ответов, а также уверенность в их надежности.
Исследование показывает, что интеграция формальных математических онтологий с языковыми моделями может повысить надёжность рассуждений, особенно когда поиск успешно определяет релевантные определения. Но, как это часто бывает, всё упирается в покрытие и ёмкость модели. Впрочем, удивляться не стоит. Как однажды заметил Винтон Серф: «Любая революционная технология завтра станет техдолгом». Эта фраза как нельзя лучше отражает суть происходящего: создаём элегантные решения, а в продакшене всегда найдётся способ их сломать. Покрытие онтологий, как и ёмкость модели, — это всего лишь отсрочка неизбежного, временный барьер для хаоса. Главное — чтобы система работала сейчас, а там… посмотрим.
Что дальше?
Представленные результаты, как обычно, демонстрируют, что формализация знаний, даже математических, может временно улучшить производительность языковых моделей. Впрочем, не стоит обольщаться. Вполне вероятно, что сейчас это назовут «AI» и привлекут инвестиции, но проблема остаётся прежней: любая элегантная теория рано или поздно столкнётся с суровой реальностью продакшена. Покрытие онтологий всегда будет неполным, а ёмкость моделей — недостаточной. И тогда придётся снова разбираться, почему «определение, которое казалось таким ясным в документации», вдруг перестало работать.
Вместо того чтобы гнаться за «сильным AI», более реалистичным представляется сосредоточиться на автоматизации процесса построения и поддержания этих самых онтологий. Возможно, стоит подумать о системах, которые могут самостоятельно извлекать и формализовывать знания из неструктурированных источников, попутно накапливая технический долг, который, в конечном счёте, является просто эмоциональным долгом с коммитами.
Ведь в итоге, вся эта сложная система, претендующая на «обоснованный вывод», когда-то была простым bash-скриптом, работающим на удаче и своевременной правке ошибок. И рано или поздно, к этому придётся вернуться.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.17826.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
2026-02-24 03:28