Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, как агенты искусственного интеллекта могут моделировать предпочтения других, чтобы эффективно взаимодействовать и сотрудничать.
В рамках активного вывода (active inference) эмпатия, определяемая как учет ожидаемой свободной энергии другого агента, играет ключевую роль в поддержании сотрудничества в социальных дилеммах.
Построение искусственного интеллекта, способного к безопасному и социально адаптированному взаимодействию, требует понимания намерений других агентов. В статье ‘Empathy Modeling in Active Inference Agents for Perspective-Taking and Alignment’ предложена вычислительная модель эмпатии, основанная на активном выводе и моделировании перспективы другого агента посредством трансформации модели «я-другой». Показано, что эмпатия, выраженная в виде взвешивания ожидаемой свободной энергии другого агента, способствует устойчивому сотрудничеству в условиях социальной дилеммы, не требуя явной коммуникации или вознаграждения. Не является ли эмпатия, таким образом, фундаментальным структурным приоритетом, определяющим стабильность и динамику социального взаимодействия между агентами?
Прогностическая Модель Интеллекта: За пределами Реакции
Традиционные подходы в искусственном интеллекте часто концентрируются на прямой реакции на внешние стимулы, упуская из виду фундаментальную роль внутренних моделей и предсказания. Вместо того чтобы рассматривать интеллект как пассивное отражение окружающей среды, современные исследования подчеркивают, что сложные системы активно строят и используют внутренние представления о мире, чтобы предвидеть будущие события. Этот процесс предсказания не просто дополняет реакцию на стимулы, но и предшествует ей, формируя восприятие и поведение. Организм, обладающий хорошо развитой прогностической моделью, способен не только быстрее реагировать на изменения, но и активно формировать свою среду, минимизируя неожиданности и максимизируя соответствие между ожиданиями и реальностью. Игнорирование этой прогностической составляющей ограничивает возможности создания действительно интеллектуальных систем, способных к адаптации и обучению в сложных и непредсказуемых условиях.
Активное предсказание, основанное на принципе минимизации свободной энергии, предполагает, что любой агент не пассивно реагирует на окружающую среду, а активно предсказывает ее изменения и даже формирует ее, стремясь к минимизации «удивления» — расхождения между предсказаниями и реальностью. Этот процесс основан на постоянном построении и обновлении внутренних моделей мира, позволяющих предвидеть будущие события. Вместо того чтобы просто отвечать на стимулы, агент постоянно генерирует прогнозы и, в случае их несоответствия, изменяет как собственные действия, так и восприятие окружающей среды, чтобы подтвердить свои предсказания. Free\ Energy = D - K — уравнение, отражающее стремление к минимизации расхождения (D) и максимизации точности (K) внутренних моделей, является ключевым для понимания этого механизма. Таким образом, интеллект рассматривается не как реакция, а как проактивный процесс активного конструирования реальности.
Предлагаемый подход, основанный на активном выводе и минимизации свободной энергии, отличается высокой биологической правдоподобностью и вычислительной эффективностью по сравнению с традиционными методами искусственного интеллекта. В отличие от систем, реагирующих исключительно на внешние стимулы, данная модель предполагает, что агенты постоянно генерируют внутренние прогнозы о своем окружении и активно стремятся к подтверждению этих прогнозов, тем самым снижая уровень “удивления”. Этот механизм, схожий с принципами работы мозга, позволяет создавать более гибкие и адаптивные системы, требующие значительно меньше вычислительных ресурсов для достижения аналогичных результатов. F = D_{KL}(Q(\theta|x) || P(x)) — эта формула отражает суть минимизации свободной энергии, где Q — приближенное распределение, а P — истинное распределение, что позволяет агенту эффективно взаимодействовать с окружающей средой, основываясь на внутренних моделях и прогнозах.
Моделирование Других: Сила Теории Разума
Понимание намерений и убеждений других людей является фундаментальным аспектом социального взаимодействия и кооперации. Отсутствие способности адекватно оценивать психические состояния других индивидов, такие как цели, желания и знания, приводит к неэффективной коммуникации, конфликтам и затруднениям в совместной деятельности. Эффективное социальное взаимодействие требует способности прогнозировать поведение других, основываясь на предположениях об их внутренних состояниях, что позволяет скоординировать действия и достигать общих целей. Способность к эмпатии и предвидению реакций других людей является ключевым фактором успешной адаптации в социальной среде и формирования прочных социальных связей.
В рамках фреймворка Активного Вывода (Active Inference), Теория Разума (ToM) позволяет агентам прогнозировать реакции других агентов на собственные действия. Это достигается за счет моделирования других агентов как генеративных моделей, где наблюдаемое поведение рассматривается как результат скрытых убеждений и намерений. Агент, использующий ToM, формирует вероятностное представление о ментальном состоянии другого агента и использует эту модель для предсказания его последующих действий. Точность этих предсказаний зависит от способности агента обновлять свою модель ментального состояния другого агента на основе новых наблюдений, используя принципы байесовского вывода и, например, фильтр частиц для оценки параметров поведения.
Моделирование оппонентов достигается посредством применения байесовского вывода и методов, таких как фильтр частиц, для оценки поведенческих параметров других агентов. Фильтр частиц, являясь методом Монте-Карло, позволяет аппроксимировать апостериорное распределение вероятностей этих параметров, учитывая наблюдаемые действия оппонента и априорные предположения о его стратегии. Каждая «частица» представляет собой гипотезу о значениях параметров, и её вес обновляется в соответствии с наблюдаемыми данными. Таким образом, система способна динамически оценивать, например, склонность оппонента к риску, его скорость реакции или вероятность выбора определенной стратегии, что позволяет предсказывать его дальнейшее поведение и оптимизировать собственные действия. P(θ|x) ∝ P(x|θ)P(θ), где θ — поведенческие параметры, x — наблюдаемые действия, а P(θ|x) — апостериорное распределение параметров.
Эмпатия и Кооперация: За Пределами Предсказания
Социальная ожидаемая свободная энергия (Social Expected Free Energy) расширяет принципы активного вывода (Active Inference) за счет включения благополучия других агентов в процесс минимизации свободной энергии. Это достигается путем взвешивания исходов, касающихся других агентов, с помощью параметра эмпатии λ. Фактически, агент не только стремится минимизировать расхождение между своими предсказаниями и реальностью, но и учитывает, насколько результаты действий других агентов соответствуют его собственным ожиданиям, причем степень этого учета определяется величиной λ. Таким образом, параметр эмпатии количественно определяет, насколько сильно агент ценит исходы, переживаемые другими, что напрямую влияет на его склонность к кооперативному поведению и учету интересов других в процессе принятия решений.
Параметр эмпатии (λ) в модели Social Expected Free Energy количественно определяет степень, в которой агент учитывает результаты действий других агентов при принятии решений. Более высокие значения λ указывают на повышенную чувствительность к благополучию других, что напрямую стимулирует кооперативное поведение. В рамках модели, агент стремится минимизировать не только собственную «свободную энергию», но и взвешенную сумму «свободной энергии» других агентов, где вес определяется значением λ. Таким образом, увеличение λ приводит к более выраженному стремлению к результатам, выгодным для всех взаимодействующих сторон, что проявляется в повышенной склонности к сотрудничеству и альтруизму.
Моделирование взаимодействия агентов показало существование критического порога эмпатии, в диапазоне λ ≈ 0.25 - 0.45, определяющего возникновение устойчивого кооперативного поведения. Величина этого порога напрямую зависит от горизонта планирования: чем сложнее планирование и чем дальше агенты прогнозируют последствия своих действий, тем выше требуется значение параметра эмпатии λ для обеспечения стабильного сотрудничества. При значениях λ ниже этого порога, кооперативное поведение не возникает или оказывается неустойчивым, агенты преимущественно действуют в своих интересах, не учитывая благополучие других. В то же время, превышение порога способствует формированию стабильных кооперативных стратегий.
Моделирование взаимодействия агентов, использующее принцип сложного планирования (учитывающего будущие исходы), показывает, что для поддержания стабильного сотрудничества требуется повышение параметра эмпатии λ. Если для агентов, действующих в рамках краткосрочного планирования, достаточно уровня эмпатии около λ ≈ 0.25, то при переходе к более сложным сценариям планирования, требующим учета долгосрочных последствий, необходимый уровень эмпатии возрастает до λ ≈ 0.45. Данная зависимость указывает на то, что для успешного сотрудничества в сложных, динамичных средах, агенты должны проявлять более высокую степень учета благополучия других участников, особенно когда последствия действий растянуты во времени.
Хрупкость Кооперации: Динамика Эксплуатации
Исследования показывают, что низкий параметр эмпатии λ может приводить к эксплуатации в рамках взаимодействия агентов. В ситуациях, когда индивид характеризуется пониженной способностью к сопереживанию и пониманию потребностей других, он склонен отдавать приоритет исключительно собственному благополучию. Это проявляется в стремлении извлекать выгоду за счет других, не учитывая их интересы и даже причиняя им ущерб. Такое поведение, обусловленное низким уровнем эмпатии, создает условия для возникновения эксплуататорских отношений, где один агент использует другого в своих целях, максимизируя собственную прибыль за счет снижения благосостояния партнера по взаимодействию. Подобные динамики наблюдаются в различных областях, от экономических отношений до социальных взаимодействий, подчеркивая важность эмпатии для поддержания стабильного и справедливого сотрудничества.
Исследования динамики эксплуатации демонстрируют, что агенты с высоким уровнем эмпатии, склонные к сочувствию и сотрудничеству, особенно уязвимы перед манипуляциями со стороны агентов с низким уровнем эмпатии. В таких взаимодействиях, низкоэмпатичные агенты, преследуя исключительно собственные интересы, могут систематически использовать склонность высокоэмпатичных агентов к сотрудничеству, получая выгоду за их счет. Данный феномен проявляется в том, что высокоэмпатичные агенты, стремясь максимизировать общую выгоду, часто уступают в краткосрочной перспективе, не ожидая ответной кооперации со стороны менее сочувствующих индивидуумов. В результате, возникает дисбаланс, где альтруистическое поведение оказывается неэффективным, а сотрудничество — нестабильным, что подчеркивает важность учета эмпатических параметров при моделировании социальных взаимодействий и разработке стратегий поддержания кооперации.
Исследования показывают, что стабильность кооперации не определяется исключительно уровнем эмпатии, но и точностью, с которой агенты формируют свои убеждения о намерениях других. Прецизионная динамика описывает, как уверенность в оценке поведения партнера влияет на стратегию взаимодействия. Агенты с низкой точностью, то есть неуверенные в мотивах других, более склонны к эксплуатации, поскольку им сложнее распознать и предотвратить корыстные действия. В то же время, высокая точность не всегда гарантирует защиту от манипуляций, особенно если агент сталкивается с оппонентом, намеренно вводящим его в заблуждение. Таким образом, точность убеждений выступает ключевым фактором, определяющим устойчивость кооперативных связей и подверженность агентов различным формам обмана и эксплуатации.
Проверка Модели: Итерированная Дилемма Заключенного
Итерированная дилемма заключенного представляет собой надежный инструмент для изучения механизмов возникновения сотрудничества и эксплуатации в рамках взаимодействия агентов. Эта модель, основанная на многократных взаимодействиях, позволяет анализировать стратегии, которые приводят к взаимовыгодному сотрудничеству или, напротив, к эгоистичному использованию других участников. В отличие от однократной дилеммы, где рациональным выбором часто является предательство, в повторяющейся версии агенты могут научиться доверять друг другу и выстраивать долгосрочные отношения, основанные на взаимности. Исследования в этой области показали, что даже простые стратегии, такие как «око за око», могут привести к стабильному сотрудничеству при определенных условиях, демонстрируя, что сотрудничество не всегда требует сложного планирования или альтруизма. Такой подход позволяет не только понять, как возникает сотрудничество в природе и обществе, но и разработать алгоритмы для искусственного интеллекта, способные к эффективному взаимодействию с людьми и другими агентами.
В ходе моделирования итерированной дилеммы заключенного было обнаружено, что стабильное сотрудничество возникает лишь при достижении определенного порога кооперации. Этот порог напрямую зависит от так называемого «параметра эмпатии» λ, который отражает степень, в которой агенты учитывают потенциальные последствия своих действий для других участников. Более высокие значения λ способствуют снижению порога кооперации, позволяя сотрудничеству формироваться даже при низком уровне взаимного доверия. Напротив, при значениях λ ниже этого порога, кооперативное поведение не возникает или оказывается неустойчивым, агенты преимущественно действуют в своих интересах, не учитывая благополучие других. В то же время, превышение порога способствует формированию стабильных кооперативных стратегий.
Предложенный подход открывает перспективы для создания искусственного интеллекта, который отличается не только высокой эффективностью, но и социальной совместимостью и этической ответственностью. Вместо простого стремления к оптимизации собственных целей, модели, основанные на принципах, выявленных в рамках итерированной дилеммы заключенного, способны учитывать интересы других агентов и формировать стратегии, способствующие взаимному сотрудничеству. Такой подход позволяет перейти от разработки «холодных» и непредсказуемых систем к созданию ИИ, способного к адаптации в сложных социальных контекстах и принятию решений, соответствующих общепринятым нормам и ценностям. Реализация подобной модели открывает путь к созданию действительно полезного и безопасного искусственного интеллекта, интегрированного в человеческое общество.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что способность агентов моделировать предпочтения других участников взаимодействия играет ключевую роль в разрешении социальных дилемм. Данный подход, основанный на активном выводе, подчеркивает важность учета ожидаемой свободной энергии другого агента как проявления эмпатии. В контексте этой работы уместно вспомнить слова П.Л. Капицы: «Главное — простота, а не изысканность». И действительно, предлагаемый механизм эмпатии, интегрированный в структуру активного вывода, представляет собой элегантное и лаконичное решение сложной проблемы — поддержания кооперации в многоагентных системах. Простота этой модели не умаляет ее потенциал для дальнейших исследований в области искусственного интеллекта и моделирования социального поведения.
Куда Далее?
Предложенная структура, хоть и демонстрирует важность моделирования предпочтений других агентов, оставляет нерешенным вопрос о масштабируемости. Расчет ожидаемой свободной энергии для каждого взаимодействующего агента быстро становится вычислительно затратным, особенно в сложных социальных системах. Упрощения неизбежны, но где провести грань между необходимой абстракцией и потерей существенной информации?
Следующим шагом представляется исследование неполноты информации. Агенты в реальности редко располагают полным знанием о предпочтениях других. Как неточность, шум и когнитивные искажения влияют на способность к эмпатии и, следовательно, на устойчивость сотрудничества? Игнорирование этой реальности — признак упрощения, граничащего с наивностью.
Более того, данная работа подразумевает рациональность агентов. Однако, человеческое поведение часто иррационально, подвержено эмоциям и предрассудкам. Интеграция этих факторов в модель активного вывода — задача сложная, но необходимая для достижения более реалистичного понимания социального взаимодействия. Возможно, истинная сложность заключается не в моделировании эмпатии, а в признании ее ограниченности.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.20936.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Функциональные поля и модули Дринфельда: новый взгляд на арифметику
- Квантовая самовнимательность на службе у поиска оптимальных схем
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2026-02-26 04:18