Автор: Денис Аветисян
В статье рассматривается новый подход к оценке промежуточных решений и логики работы систем автоматизированного машинного обучения (AutoML).
Предлагается фреймворк ‘Агент оценки’ для систематического анализа качества принимаемых решений, валидации рассуждений и выявления рисков, связанных с устойчивостью моделей.
Несмотря на растущую популярность автоматизированных систем машинного обучения на основе агентов, оценка качества их работы зачастую ограничивается лишь итоговыми метриками производительности. В данной работе, посвященной разработке фреймворка ‘A Framework for Assessing AI Agent Decisions and Outcomes in AutoML Pipelines’, предложен агент оценки (Evaluation Agent), способный анализировать промежуточные решения и обоснования, принимаемые системой AutoML. Ключевым результатом стало обнаружение несоответствий и рисков, скрытых от традиционных методов оценки, с возможностью атрибуции изменений производительности до +8.3% к отдельным решениям агента. Не приведет ли более глубокий анализ процесса принятия решений к созданию действительно надежных, интерпретируемых и управляемых автономных ML-систем?
За пределами сквозного обучения: Ограничения традиционного AutoML
Традиционные системы автоматизированного машинного обучения, такие как AutoKeras и Auto-sklearn, зачастую ставят во главу угла итоговую производительность модели, не уделяя должного внимания её интерпретируемости и устойчивости к изменениям данных. В стремлении к максимальной точности предсказаний, эти системы формируют сложные, непрозрачные модели, в которых сложно проследить логику принятия решений. Это может приводить к переобучению на тренировочном наборе данных и, как следствие, к снижению способности модели обобщать знания на новые, ранее не встречавшиеся данные. В результате, модель, демонстрирующая впечатляющие результаты в лабораторных условиях, может оказаться неэффективной в реальных, динамично меняющихся окружениях, где требуется адаптивность и надежность.
Стремление к максимальной производительности в автоматизированном машинном обучении (AutoML) часто приводит к созданию “черных ящиков”, оптимизирующих процесс без учета возможности обобщения на новые данные. Такой подход особенно проблематичен в динамически меняющихся условиях, где распределение данных со временем изменяется. Оптимизация, направленная исключительно на конечный результат, может привести к переобучению модели на обучающей выборке, что существенно снижает ее способность эффективно работать с данными, отличными от тех, на которых она была обучена. В результате, модель, демонстрирующая высокую точность в лабораторных условиях, может оказаться бесполезной в реальных, нестабильных средах, где требуется адаптация к постоянно меняющимся условиям и данным.
Основная сложность современных систем автоматизированного машинного обучения (AutoML) заключается в отсутствии прозрачности принимаемых решений на каждом этапе конвейера. Это затрудняет не только отладку и выявление причин ошибок, но и подрывает доверие к полученным моделям. В отличие от ручной разработки, где специалист может проанализировать каждый шаг и внести коррективы, в AutoML процесс оптимизации часто представляется как «черный ящик». Невозможность отследить, почему система выбрала конкретный алгоритм, параметры или признаки, лишает исследователя возможности понять, насколько адекватно и обоснованно решение, а также предсказать поведение модели в новых, ранее не встречавшихся ситуациях. Такая непрозрачность особенно критична в областях, где требуется высокая степень надежности и объяснимости, таких как медицина или финансы.
Существующие метрики оценки в автоматизированном машинном обучении (AutoML) зачастую концентрируются исключительно на итоговой производительности модели, упуская из виду критически важные аспекты промежуточных решений. Такой подход не позволяет выявить потенциальные проблемы на ранних стадиях конвейера, например, неоптимальный выбор признаков или неудачную настройку гиперпараметров отдельных алгоритмов. В результате, даже при высокой точности на тестовом наборе данных, система может оказаться уязвимой к изменениям в данных или новым, непредставленным ранее сценариям. Неспособность оценить качество промежуточных этапов затрудняет отладку и анализ причин неудач, а также препятствует созданию действительно надежных и адаптивных моделей. Таким образом, акцент на конечных результатах, игнорируя нюансы внутренней работы AutoML-системы, может привести к скрытым дефектам и снижению доверия к автоматизированным решениям.
Агент-ориентированный AutoML: Новая парадигма управления
Автоматизированное машинное обучение на основе агентов (Agent-Based AutoML) представляет собой модульный подход, при котором традиционный конвейер машинного обучения разделяется на ряд специализированных агентов. Каждый агент отвечает за конкретный этап процесса, такой как извлечение данных, конструирование признаков, выбор модели и развертывание. Вместо монолитного конвейера, агенты функционируют как независимые модули, что позволяет более гибко управлять каждым этапом и упрощает внесение изменений или замену отдельных компонентов. Такая декомпозиция позволяет создать систему, в которой каждый агент может быть оптимизирован независимо, а также обеспечивает возможность параллельной обработки, что потенциально ускоряет весь процесс AutoML.
Каждый агент в системе автоматизированного машинного обучения (AutoML), основанной на агентах, функционирует независимо, принимая решения на конкретном этапе конвейера. Это включает в себя получение данных, разработку признаков, выбор оптимальной модели и развертывание готового решения. Автономность агентов позволяет им самостоятельно оценивать доступные опции и выбирать наиболее подходящую стратегию для достижения поставленной цели на данном этапе, не требуя постоянного внешнего управления. В результате, система становится более гибкой и адаптивной к различным наборам данных и задачам машинного обучения.
Модульная структура Agent-Based AutoML обеспечивает возможность целенаправленных вмешательств в процесс автоматизированного машинного обучения и повышает интерпретируемость результатов. Каждое решение, принимаемое на определенном этапе конвейера — от получения данных до развертывания модели — связано с конкретным агентом. Это позволяет точно определить, какой агент и по каким причинам принял то или иное решение, что существенно упрощает отладку, оптимизацию и анализ работы системы. Возможность изолированного тестирования и модификации отдельных агентов также повышает гибкость и масштабируемость всей платформы.
Агенты на базе больших языковых моделей (LLM) значительно расширяют возможности автоматизированного машинного обучения (AutoML) за счет использования их способности к рассуждениям и планированию. В отличие от традиционных методов, где этапы AutoML выполняются фиксированными алгоритмами, LLM-агенты способны анализировать контекст задачи, оценивать различные стратегии и динамически адаптировать процесс обучения. Это включает в себя выбор наиболее подходящих функций, моделей и гиперпараметров, а также оптимизацию пайплайна для достижения максимальной производительности. Использование LLM позволяет агентам не только выполнять задачи, но и обосновывать свои решения, предоставляя возможность для отладки и улучшения процесса AutoML.
Систематическая оценка решений: Роль агентов оценки
Агент оценки (EA) представляет собой специализированный компонент, предназначенный для систематической оценки качества решений, принимаемых агентами на каждом этапе процесса AutoML. В отличие от традиционной оценки, основанной исключительно на конечных результатах, EA осуществляет анализ промежуточных шагов, позволяя выявлять и устранять потенциальные проблемы на ранних стадиях. Функциональность EA заключается в непрерывном мониторинге логики принятия решений, проверке соответствия применяемых методов и выявлении несоответствий или ошибок, которые могут негативно повлиять на итоговую производительность модели. Данный подход обеспечивает более глубокое понимание процесса AutoML и способствует созданию более надежных и эффективных моделей машинного обучения.
Агент оценки (EA) использует ряд методов для обеспечения детальной обратной связи о качестве принимаемых решений. Оценка качества решений (Decision Quality Scoring) позволяет количественно оценить соответствие принятого решения заданным критериям. Валидация рассуждений (Reasoning Validation) направлена на проверку логической обоснованности цепочки умозаключений, приводящих к принятию решения. Анализ контрфактических сценариев (Counterfactual Analysis) исследует, как изменение входных данных или условий повлияло бы на принятое решение, выявляя потенциальные уязвимости и возможности для улучшения устойчивости системы. Комбинация этих методов обеспечивает всестороннюю оценку процесса принятия решений на каждом этапе.
Оценка промежуточных решений агентами оценки (Evaluation Agents, EA) позволяет выявлять и устранять такие проблемы, как галлюцинации в обоснованиях (Hallucinated Rationales) и утечка данных (Data Leakage) до того, как они повлияют на конечный результат. В процессе AutoML, EA анализирует логику принятия решений на каждом этапе, предотвращая распространение ошибочных заключений, основанных на недостоверной информации или неверной интерпретации данных. Это достигается путем проверки обоснований, представленных агентами, и выявления несоответствий между данными, используемыми для принятия решений, и фактическими данными, доступными на данном этапе процесса. Превентивное выявление и устранение этих проблем позволяет повысить надежность и точность автоматизированного машинного обучения.
В ходе тестирования предложенной структуры, агент оценки (Evaluation Agent) продемонстрировал высокую эффективность в обнаружении ошибочных решений, достигая точности до 93.3% и полноты в 90.7% на пяти различных наборах данных. Данные показатели подтверждают способность агента выявлять проблемные решения, принимаемые другими агентами в процессе AutoML, что позволяет своевременно корректировать работу системы и повышать качество конечного результата. Высокие значения как точности, так и полноты свидетельствуют о минимальном количестве ложноположительных и ложноотрицательных срабатываний при выявлении дефектов.
Проверка обоснованности рассуждений, осуществляемая агентом оценки (Evaluation Agent), достигла общей точности в 75.0% (95% доверительный интервал: 62.8%-84.2%). Этот показатель демонстрирует способность системы оценивать логическую корректность принимаемых агентами решений на промежуточных этапах процесса AutoML. Доверительный интервал указывает на статистическую значимость полученного результата и позволяет оценить диапазон возможных значений истинной точности проверки обоснованности рассуждений.
Анализ контрфактических сценариев, проведенный Evaluation Agent (EA), выявил среднее абсолютное влияние в 1.6% при рассмотрении 45 альтернативных решений. Данный результат демонстрирует способность EA выявлять потенциальные уязвимости в процессе принятия решений агентами и, как следствие, повышать их устойчивость к изменениям входных данных или условий. Использование контрфактического анализа позволяет оценить, насколько незначительное изменение в данных может привести к существенным изменениям в принятом решении, что является критически важным для обеспечения надежности и предсказуемости автоматизированных систем.
Комплексная оценка качества модели выходит за рамки простой метрики точности и включает в себя анализ устойчивости к возмущениям (robustness), справедливости (fairness) и калибровки. Устойчивость оценивает способность модели сохранять производительность при незначительных изменениях входных данных или при наличии зашумленных данных. Справедливость подразумевает оценку предвзятости модели по отношению к различным группам пользователей, что критически важно для этичного применения. Калибровка, в свою очередь, измеряет соответствие прогнозируемых вероятностей фактическим частотам событий, обеспечивая надежность и интерпретируемость результатов. Вместе эти аспекты формируют более полное представление о качестве модели, необходимое для ее надежного и ответственного использования.
К устойчивому и надежному AutoML: Взгляд в будущее
Обзор автоматизированной науки о данных 2025 года выявил существенный пробел в современных методах оценки систем автоматизированного машинного обучения (AutoML) на основе агентов. В настоящее время основное внимание уделяется конечным результатам, в то время как промежуточные решения, принимаемые агентами в процессе поиска оптимальной модели, остаются недостаточно изученными. Это упущение затрудняет понимание логики работы системы, выявление потенциальных ошибок и обеспечение надежности. Оценка не только итоговой производительности, но и качества промежуточных шагов позволит более эффективно отлаживать и оптимизировать агентов, повышая их адаптивность и способность к решению сложных задач, а также формируя доверие к автоматизированным системам анализа данных.
Будущие исследования в области автоматизированного машинного обучения (AutoML) должны быть направлены на разработку более сложных метрик оценки, способных учитывать тонкости поведения агентов и процессы принятия решений. Существующие методы часто фокусируются исключительно на конечной производительности модели, игнорируя важные аспекты, такие как обоснованность каждого шага, эффективность исследования пространства параметров и способность агента адаптироваться к изменяющимся условиям. Новые метрики должны учитывать не только точность прогнозов, но и интерпретируемость, устойчивость к шуму и сложность принятых решений. Особое внимание следует уделить оценке промежуточных результатов и выявлению потенциальных ошибок на ранних стадиях работы агента, что позволит создавать более надежные и понятные системы искусственного интеллекта.
Исследование взаимодействия между зависимостью от знаний и местом принятия решений представляется ключевым для создания эффективных и адаптируемых агентов в автоматизированном машинном обучении. Агенты, чьи решения тесно связаны с конкретными наборами данных или предварительными знаниями, могут демонстрировать высокую производительность в знакомых сценариях, однако их способность к обобщению и адаптации к новым условиям может быть ограничена. В то же время, агенты, способные принимать решения на различных уровнях иерархии, обладая гибкостью в выборе источников информации и стратегий, демонстрируют большую устойчивость к изменениям и способность к инновациям. Понимание того, как эти два аспекта — зависимость от знаний и место принятия решений — влияют друг на друга, позволит спроектировать агентов, способных эффективно использовать имеющиеся знания, одновременно сохраняя способность к обучению и адаптации в динамично меняющейся среде. Это, в свою очередь, открывает путь к созданию более надежных и объяснимых систем искусственного интеллекта.
Систематическая оценка принимаемых решений в автоматизированном машинном обучении (AutoML) представляет собой ключевой фактор для раскрытия всего потенциала агент-ориентированных систем. Традиционные метрики эффективности часто фокусируются исключительно на конечном результате, упуская из виду важные аспекты процесса принятия решений агентом. Приоритезация анализа промежуточных этапов позволяет не только оптимизировать алгоритмы, но и обеспечивает прозрачность и объяснимость работы ИИ. Такой подход способствует созданию систем, которые не просто демонстрируют высокую точность, но и позволяют понять почему было принято то или иное решение, что критически важно для повышения доверия к автоматизированным системам и их успешного внедрения в критически важные области, где интерпретируемость является необходимым условием.
Предложенная в работе концепция оценки промежуточных решений автоматизированных систем машинного обучения, особенно в контексте использования больших языковых моделей, находит глубокий отклик в понимании сложности и непредсказуемости систем. Как отмечал Алан Тьюринг: «Невозможно предсказать все возможные события. Можно лишь создать систему, способную адаптироваться к ним.» Действительно, оценка не только конечного результата, но и логики принятия решений на каждом этапе, как это предлагает ‘Evaluation Agent’, позволяет не просто констатировать факт ошибки, но и выявлять потенциальные уязвимости и риски, повышая общую устойчивость системы. Игнорирование этой промежуточной логики — это всё равно, что строить дом на песке, полагаясь лишь на удачный исход. В конечном счете, порядок — это лишь временный кеш между неизбежными сбоями, и умение предвидеть и адаптироваться к этим сбоям — вот истинная мера архитектурного мастерства.
Что дальше?
Предложенная работа, стремясь оценить не только результат, но и процесс автоматизированного машинного обучения, обнажает глубинный парадокс. Масштабируемость — всего лишь слово, которым оправдывается усложнение. Стремление к автоматизации неизбежно порождает системы, где логика промежуточных решений ускользает от понимания, а оценка сводится к проверке конечного продукта. Агент оценки, как и любая попытка формализовать рассуждения, лишь откладывает неизбежное — момент, когда оптимизированное однажды потеряет гибкость.
Настоящая проблема не в создании более совершенных инструментов, а в признании того, что идеальная архитектура — миф, необходимый нам, чтобы не сойти с ума. Будущие исследования должны сместить фокус с поиска «правильных» решений на разработку систем, способных адаптироваться к непредсказуемости и признавать собственные ошибки. Агент-оценщик — это не финальная точка, а лишь первый шаг к пониманию того, что системы — это не инструменты, а экосистемы, которые можно лишь взращивать, а не строить.
Оценка качества решений в AutoML — это не техническая задача, а философская. Вопрос не в том, как заставить машину мыслить, а в том, как смириться с тем, что её рассуждения всегда будут отличаться от наших, и что любые попытки их формализации — это лишь временное облегчение нашей тревоги перед непредсказуемостью будущего.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22442.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
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
2026-02-28 01:59