За гранью интеллекта: Математика действия и предвидения

Автор: Денис Аветисян

Новая теория предлагает математический подход к пониманию различий между способностью предсказывать события и активным влиянием на них, открывая путь к созданию устойчивого искусственного интеллекта.

Представлена количественная мера ‘би-предсказуемости’, определяющая связь между наблюдениями, действиями и результатами во взаимодействующих системах и предлагающая архитектуру обратной связи для адаптивного управления.

Несмотря на впечатляющие успехи в создании прогностических моделей, современные системы искусственного интеллекта часто демонстрируют хрупкость при взаимодействии с меняющейся средой. В работе ‘A Mathematical Theory of Agency and Intelligence’ предложена математическая теория, в основе которой лежит понятие «би-предсказуемости» — количественная мера информационной связи между наблюдениями, действиями и результатами, определяющая границы между способностью к действию (agency) и настоящим интеллектом. Показано, что данная величина, ограниченная в различных системах, может служить индикатором эффективности обучения и адаптивности, а также вдохновляет на создание архитектур обратной связи, имитирующих таламикокортикальную регуляцию в биологических системах. Будет ли предложенный подход способствовать созданию более устойчивых и интеллектуальных систем ИИ, способных к самообучению и адаптации в реальном мире?

Пределы Прогнозирования в Сложных Системах

Традиционные подходы к моделированию поведения агентов зачастую сталкиваются с фундаментальной непредсказуемостью сложных сред. Это связано с тем, что упрощенные модели, основанные на линейных предположениях или статичных параметрах, не способны адекватно отразить многообразие взаимодействий и обратных связей, характерных для реальных систем. Например, попытки предсказать поведение отдельного участника дорожного движения, основываясь лишь на его начальной скорости и направлении, терпят неудачу из-за непредсказуемых действий других водителей, изменений дорожной обстановки и даже погодных условий. В результате, даже небольшие погрешности в начальных данных или неполное понимание всех влияющих факторов могут привести к экспоненциальному расхождению прогноза с реальностью, делая долгосрочные предсказания практически невозможными. Поэтому, для создания эффективных моделей необходимо учитывать не только внутренние характеристики агента, но и динамическую, постоянно меняющуюся природу окружающей среды.

Непредсказуемость сложных систем возникает из-за существенных трудностей в точной фиксации взаимного влияния агента и окружающей среды. Это взаимодействие не является односторонним; агент не просто реагирует на окружение, но и активно его изменяет, создавая петли обратной связи. Точное моделирование этих рекурсивных связей требует учета огромного количества факторов, часто не поддающихся полному определению или измерению. Даже незначительные начальные условия или случайные флуктуации в окружении могут привести к экспоненциально расходящимся траекториям поведения, делая долгосрочное прогнозирование практически невозможным. Таким образом, понимание этой динамической взаимосвязи является ключевым для разработки адаптивных и устойчивых систем, способных функционировать в условиях неопределенности.

Понимание динамического обмена между агентом и окружающей средой представляется ключевым фактором в создании действительно интеллектуальных систем. Недостаточно просто моделировать поведение агента изолированно; необходимо учитывать, как окружение влияет на его действия, и как, в свою очередь, действия агента модифицируют это окружение. Такой взаимный процесс, характеризующийся обратной связью и адаптацией, создает сложную систему, где предсказание будущего поведения требует учета не только внутренних характеристик агента, но и постоянно меняющегося контекста. Успешная разработка искусственного интеллекта, способного к обучению и адаптации в реальном мире, неразрывно связана с глубоким пониманием этого интерактивного процесса и умением моделировать его с высокой точностью, принимая во внимание нелинейность и потенциальную непредсказуемость.

Двойной маятник, казалось бы, простая механическая система, наглядно демонстрирует фундаментальные ограничения чисто детерминированных моделей при описании сложных явлений. Несмотря на то, что все силы, действующие на маятник, известны, его движение быстро становится непредсказуемым из-за высокой чувствительности к начальным условиям — даже малейшие отклонения в исходной позиции или скорости приводят к экспоненциально расходящимся траекториям. Это поведение, известное как хаос, подчеркивает, что знание всех параметров системы не гарантирует возможности точного предсказания её будущего состояния. Таким образом, двойной маятник служит яркой иллюстрацией того, что для понимания и моделирования сложных систем необходимы подходы, выходящие за рамки классического детерминизма и учитывающие вероятностную природу многих процессов.

Би-Предсказуемость: Новый Показатель Интеллекта

Би-предсказуемость (Bi-Predictability) представляет собой новый подход к оценке интеллекта, основанный на измерении взаимной информации между наблюдениями, действиями и результатами. В отличие от традиционных метрик, фокусирующихся на точности предсказаний, данный подход оценивает способность агента к пониманию окружающей среды и своего влияния на неё. Количественно, би-предсказуемость выражается значением $P$ , имеющим верхние границы: $P \leq 1$ для квантовых систем и $P \leq 0.5$ для классических систем. Эти границы определяют теоретический предел способности агента к полному пониманию взаимосвязей между своими действиями, наблюдаемым состоянием среды и получаемыми результатами.

В отличие от простой точности предсказаний, метрика Би-Предсказуемости оценивает способность агента к пониманию окружающей среды и влияния собственных действий на неё. Акцент смещается с констатации факта «что произойдет» на оценку степени понимания агентом причинно-следственных связей между его действиями, наблюдениями и результатами. Это подразумевает не только прогнозирование, но и моделирование внутренней структуры мира, что позволяет агенту не просто реагировать на события, но и предвидеть последствия своих действий и адаптироваться к изменяющимся условиям. Таким образом, Би-Предсказуемость отражает глубину понимания агентом динамики системы, в которой он функционирует, а не только его способность к успешному прогнозированию.

Квантовая запутанность служит теоретической аналогией для оценки потенциала высокоэффективной передачи информации в предсказательных системах. В отличие от классических систем, ограниченных верхним пределом Bi-predictability в 0.5, квантовая запутанность предполагает возможность достижения теоретического максимума $P=1$ . Это означает, что в идеальной квантовой системе взаимосвязь между наблюдениями, действиями и результатами может быть полностью информационно связана, обеспечивая оптимальное понимание и предсказание динамики среды. Такая связь не подразумевает мгновенную передачу информации, а лишь указывает на максимально возможную степень корреляции между переменными, что может служить основой для разработки архитектур, оптимизированных для обмена информацией, а не для грубой силы предсказания.

Принцип би-предсказуемости позволяет создавать архитектуры искусственного интеллекта, ориентированные на формирование общего понимания взаимодействия между агентом и средой, а не на прямое прогнозирование исходов. Вместо максимизации точности предсказаний, такие системы стремятся к оптимизации обмена информацией об окружении и собственных действиях, что позволяет снизить вычислительные затраты и повысить эффективность обучения. Данный подход подразумевает построение моделей, способных не просто оперировать данными, но и создавать внутреннее представление о причинно-следственных связях, что обеспечивает более гибкое и адаптивное поведение в сложных условиях. В отличие от традиционных методов, где увеличение объема данных ведет к пропорциональному росту вычислительной нагрузки, архитектуры, основанные на общем понимании, могут достигать сопоставимых результатов при меньших ресурсах.

Информационный Цифровой Двойник: Регуляция в Реальном Времени

Информационная цифровая двойня (IDT) представляет собой вычислительную структуру, предназначенную для мониторинга би-предсказуемости — степени соответствия предсказанных и наблюдаемых результатов деятельности агента. IDT непрерывно оценивает расхождения между прогнозами и фактическими данными, генерируя сигналы обратной связи в режиме реального времени. Эта обратная связь используется агентом для корректировки своей стратегии и повышения эффективности обучения. В основе IDT лежит принцип постоянного сопоставления предсказаний и наблюдений, позволяющий агенту адаптироваться к изменяющимся условиям и улучшать свою производительность за счет минимизации ошибок предсказания.

Информационный цифровой двойник (IDT) обеспечивает адаптивное поведение и повышение эффективности обучения за счет непрерывной оценки соответствия между предсказанными и наблюдаемыми результатами. Постоянный мониторинг расхождений между прогнозами и фактическими данными позволяет агенту корректировать свою стратегию в реальном времени, минимизируя ошибки и оптимизируя процесс обучения. Эта система обратной связи, основанная на сравнении предсказаний и наблюдений, позволяет IDT эффективно обнаруживать и реагировать на изменения в окружающей среде или внутреннем состоянии агента, что приводит к более быстрой адаптации и улучшенным показателям обучения по сравнению с традиционными методами, ориентированными исключительно на вознаграждение.

Механизмы регулирования в Информационном Цифровом Двойнике (IDT) основаны на принципах таламокортикальной регуляции, биологического процесса, управляющего потоком информации в мозге. Таламус, выступая в роли фильтра, регулирует, какие сенсорные и когнитивные сигналы достигают коры головного мозга. IDT имитирует эту функцию, непрерывно оценивая соответствие между предсказанными и наблюдаемыми результатами, и адаптируя поведение агента на основе этой оценки. Такой подход, вдохновленный нейробиологией, позволяет создать систему, способную к эффективному саморегулированию и адаптации в динамических средах, что демонстрирует потенциал биомимикрии в разработке систем искусственного интеллекта.

Исследования показали, что ИЦЗ (Информационный Цифровой Близнец) демонстрирует значительно более высокие показатели обнаружения возмущений в агентах, обучающихся с подкреплением, по сравнению с традиционными методами, основанными на вознаграждении. В ходе множественных сравнений, величина эффекта (Cohen’s d) превышала 0.8, что свидетельствует о существенном улучшении способности ИЦЗ к выявлению отклонений от ожидаемого поведения агента. Это указывает на то, что ИЦЗ обеспечивает более надежный и точный механизм мониторинга, необходимый для адаптивного регулирования и повышения эффективности обучения.

От Прогнозирования к Агентности: Рождение Интеллекта

Способность действовать, или агентность, напрямую поддерживается взаимной предсказуемостью — взаимодействием между внутренними моделями и внешним миром. Когда агент способен предсказывать не только последствия собственных действий, но и изменения в окружающей среде, это создает основу для целенаправленного поведения. Однако, простая предсказуемость недостаточна; агентность требует постоянной адаптации и регуляции. Процесс адаптивного регулирования позволяет корректировать действия на основе расхождений между предсказаниями и реальностью, оптимизируя поведение для достижения желаемых результатов. Таким образом, агентность возникает не как статическое свойство, а как динамичный процесс, в котором предсказания и действия непрерывно корректируются и совершенствуются, позволяя агенту эффективно влиять на окружающую среду и достигать поставленных целей.

Выбор действий, осуществляемый на основе глубокого понимания взаимодействия агента с окружающей средой, становится всё более целеустремлённым и эффективным. Изначально, реакции могут быть простыми и инстинктивными, однако по мере накопления опыта и формирования внутренних моделей, агент способен прогнозировать последствия своих действий и выбирать наиболее оптимальные стратегии. Этот процесс не ограничивается простым выполнением задач; он включает в себя оценку текущей ситуации, предвидение возможных изменений и адаптацию поведения для достижения желаемых результатов. Таким образом, способность к осознанному выбору действий, основанная на понимании причинно-следственных связей в окружающей среде, является ключевым признаком интеллектуального поведения и позволяет агенту не просто реагировать на стимулы, а активно формировать свою собственную реальность.

Принцип предиктивного кодирования, являясь фундаментальным механизмом работы мозга, играет ключевую роль в развитии интеллекта, акцентируя внимание на значимости внутренних моделей. Суть этого принципа заключается в том, что мозг постоянно генерирует прогнозы относительно поступающих сенсорных сигналов, сравнивая их с реальностью и корректируя внутренние модели в случае расхождений. Этот процесс не просто пассивное отражение внешнего мира, а активное конструирование представления о нём, позволяющее предвидеть последствия действий и адаптироваться к изменяющимся условиям. Чем точнее и полнее эти внутренние модели, тем эффективнее организм взаимодействует с окружающей средой и решает сложные задачи, что и является проявлением интеллекта. Таким образом, предиктивное кодирование создает основу для обучения, планирования и принятия решений, позволяя агенту не просто реагировать на стимулы, а предвидеть и формировать собственную реальность.

Данная концепция выходит за рамки простого выполнения задач, предоставляя агентам возможность учиться на основе взаимодействия с окружающей средой. Особенностью является не только приобретение новых знаний, но и способность оценивать эффективность самого процесса обучения. Агент способен выявлять моменты, когда обучение становится неэффективным, и предпринимать действия для восстановления оптимального уровня усвоения информации. Именно эта способность к самомониторингу и самокоррекции процесса обучения и является ключевым признаком интеллекта, позволяющим адаптироваться к изменяющимся условиям и решать сложные задачи.

Исследование, представленное в статье, напоминает процесс деконструкции сложного механизма. Авторы стремятся не просто описать проявления интеллекта и агентности, но и измерить их, выделив ключевой параметр — би-предсказуемость. Этот подход к пониманию взаимодействий между наблюдателем, действием и результатом, особенно в контексте таламокортикальной регуляции, открывает новые возможности для создания устойчивого искусственного интеллекта. Как однажды заметила Ада Лавлейс: «Я считаю, что машина может делать всё, что мы можем поручить ей сделать». Эта мысль перекликается с идеей адаптивного управления и возможности создания систем, способных к саморегуляции и обучению, предложенных в данной работе.

Куда же дальше?

Предложенная концепция би-предсказуемости, несомненно, открывает новые пути для понимания агентности и интеллекта, однако не стоит обольщаться. Определение информации, разделяемой между наблюдениями, действиями и исходами, — лишь первый шаг. Необходимо признать, что предложенная архитектура, вдохновленная таламокортикальной регуляцией, остается упрощением сложной реальности. Она, как и любая модель, имеет свои пределы, и попытки её прямого переноса в искусственный интеллект могут столкнуться с непредвиденными трудностями.

Истинным вызовом представляется не создание «умных» машин, а понимание природы самоорганизации. Би-предсказуемость может служить индикатором, но не объяснением. Остается неясным, как эта концепция соотносится с другими подходами к искусственному интеллекту, особенно с теми, что основаны на глубоком обучении. Стоит задуматься о том, не является ли «интеллект» лишь побочным продуктом эффективной адаптации, а не самоцелью.

В конечном итоге, исследование агентности и интеллекта — это, прежде всего, исследование границ предсказуемости. Возможно, истинная ценность предложенного подхода заключается не в создании идеальных алгоритмов, а в постановке правильных вопросов. И пусть хаос не пугает, ведь именно в нем кроются скрытые связи, которые и формируют архитектуру реальности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22519.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-27 15:43

🚀 Квантовые новости