Автор: Денис Аветисян
Новая модель на основе принципа активного вывода объясняет, как индивидуальные действия и социальные нормы формируют наше восприятие мира.
Исследование предлагает многоагентную симуляцию, демонстрирующую построение социальной реальности через взаимодействие креативности и интернализации норм в рамках принципа свободной энергии.
Социальные нормы одновременно формируют индивидуальное восприятие мира и подвергаются изменениям под влиянием креативных действий, однако вычислительные модели редко учитывают эту взаимосвязь. В работе «Социальное конструирование реальности посредством активного вывода: моделирование диалектики конформизма и креативности» представлена многоагентная симуляция, основанная на принципе активного вывода, которая формализует динамику формирования социальной реальности в структурированной сети взаимодействий. Показано, что эндогенно возникающие когезивные группы демонстрируют согласованность представлений, отражающую топологию сети, а распространение креативных актов отличается от стабильной диффузии социальных норм, указывая на формирование культурных ниш посредством локальных взаимодействий. Возможно ли, что предложенная модель позволит глубже понять процессы формирования коллективного знания и культурной эволюции?
Прогнозирование и Адаптация: Основы Активного Восприятия
Традиционные когнитивные модели зачастую испытывают трудности в объяснении эффективной навигации агентов в сложных и изменчивых средах. Эти модели, как правило, рассматривают восприятие как пассивный процесс получения информации, не учитывая активную роль агента в формировании своего сенсорного опыта. В результате, они не могут адекватно объяснить, как агенты предвидят последствия своих действий, адаптируются к неожиданностям и поддерживают стабильное поведение в динамично меняющемся мире. Неспособность учесть эту активную составляющую приводит к тому, что традиционные модели часто оказываются неэффективными при моделировании поведения в реальных условиях, требующих гибкости и адаптивности, и не могут объяснить, как агенты эффективно решают задачи в условиях неопределенности и неполной информации.
Активное прогнозирование, базирующееся на принципе свободной энергии, постулирует, что агенты стремятся минимизировать “удивление” — расхождение между предсказанными и фактически полученными сенсорными данными. Вместо пассивного восприятия окружающей среды, агенты активно формируют свои ощущения, изменяя поведение и даже само окружение, чтобы подтвердить собственные прогнозы. Этот процесс не ограничивается лишь визуальным восприятием, но распространяется на все модальности и уровни когнитивной обработки. \Delta = \sum_{i=1}^{n} D_{KL}(q(x_i)|p(x_i)) — эта формула демонстрирует, как агент стремится минимизировать расхождение между своим внутренним представлением о мире и реальными сенсорными данными. По сути, организм действует как машина для прогнозирования, постоянно обновляющая свои модели мира на основе получаемого опыта и активно стремящаяся к подтверждению ожидаемых результатов, что обеспечивает адаптивное поведение в динамичной среде.
Восприятие, согласно данной модели, представляет собой не пассивное принятие сенсорной информации, а активный процесс проверки гипотез и усовершенствования внутренних моделей мира. Вместо того чтобы просто регистрировать поступающие сигналы, мозг постоянно генерирует прогнозы о том, что должно произойти, и сравнивает их с реальными ощущениями. Расхождение между предсказанием и реальностью — это сигнал об ошибке, который запускает процесс обновления модели, позволяя организму лучше предсказывать будущие события и эффективно взаимодействовать с окружающей средой. Таким образом, восприятие — это непрерывный цикл предсказания и коррекции, направленный на минимизацию «сюрприза» и поддержание внутренней когерентности.
Понимание принципов предиктивного кодирования имеет решающее значение для создания адаптивных агентов, способных эффективно функционировать в динамичной среде. Вместо пассивной реакции на входящую информацию, такие агенты активно прогнозируют сенсорные данные и корректируют свои внутренние модели мира, чтобы минимизировать «сюрприз» — расхождение между предсказаниями и реальностью. Этот подход позволяет им не просто запоминать данные, а строить иерархические представления о причинно-следственных связях, что обеспечивает более гибкое и устойчивое обучение. Именно благодаря такому механизму самообучения и коррекции моделей, агенты способны не только адаптироваться к новым условиям, но и предвидеть будущие события, повышая свою эффективность и надежность в сложных ситуациях. Разработка подобных систем открывает перспективы для создания искусственного интеллекта, способного к глубокому пониманию и взаимодействию с окружающим миром.
От Индивидуального Прогнозирования к Социальным Репрезентациям
Коллективное прогностическое кодирование (Collective Predictive Coding) представляет собой расширение принципов активного вывода (Active Inference) на уровень общества. В его основе лежит предположение, что общие репрезентации возникают в результате согласования индивидуальных прогностических моделей агентов. Каждый агент формирует собственные предсказания относительно входящей информации, а процесс согласования этих предсказаний между агентами приводит к формированию общего, разделяемого представления об окружающей среде и друг о друге. Этот механизм позволяет агентам эффективно взаимодействовать и координировать свои действия, поскольку они оперируют общей моделью мира, основанной на согласованных предсказаниях. Таким образом, общие репрезентации не являются заранее заданными, а динамически возникают в процессе взаимодействия и согласования индивидуальных прогностических моделей.
Агенты, функционирующие в социальной среде, не ограничиваются предсказанием собственных сенсорных данных. Ключевым аспектом социального познания является способность предсказывать убеждения и намерения других агентов. Этот процесс предполагает построение ментальных моделей, отражающих ожидания относительно поведения и мотивации окружающих. Успешное предсказание убеждений других лиц способствует формированию социальных норм, определяющих приемлемые модели поведения, а также обобщенных знаний о мире, разделяемых членами группы. Несоответствие между предсказанными и фактическими убеждениями другого агента приводит к обновлению ментальных моделей и корректировке социального поведения.
Процесс формирования общих представлений требует от агентов активного исследования латентных пространств других агентов. Для реализации этого механизма используются методы, такие как игра «Называние» на основе алгоритма Метрополиса-Гастингса. В данной игре агенты стремятся согласовать названия общих объектов или состояний, случайным образом предлагая и оценивая варианты названий, предложенные другими агентами. Вероятность принятия нового названия зависит от того, насколько оно согласуется с текущими представлениями агента и насколько успешно оно способствует коммуникации. Данный процесс позволяет агентам приблизиться к общим латентным представлениям, необходимым для эффективного взаимодействия и кооперации.
Общие представления, формирующиеся в процессе коллективного предсказательного кодирования, являются базой для эффективной коммуникации и кооперации. Совместное использование моделей предсказаний, касающихся как сенсорных входов, так и убеждений других агентов, позволяет формировать общую «карту мира». Это, в свою очередь, обеспечивает возможность предвидеть действия и намерения других участников, что критически важно для согласованных действий и обмена информацией. Отсутствие или расхождение в этих общих представлениях приводит к недопониманию и снижению эффективности совместной деятельности, в то время как их согласованность облегчает координацию и позволяет достигать общих целей.
Моделирование Социальной Динамики с Использованием Многоагентных Систем
Многоагентное моделирование предоставляет эффективный инструментарий для исследования возникновения социальных представлений и проверки предсказаний Коллективного Предиктивного Кодирования (Collective Predictive Coding). Данный подход позволяет создать вычислительную среду, в которой взаимодействие множества агентов, функционирующих по заданным правилам, приводит к формированию общих представлений о мире. Используя многоагентные системы, исследователи могут манипулировать параметрами взаимодействия агентов, топологией социальной сети и другими факторами, чтобы изучить, как эти факторы влияют на формирование, стабилизацию и распространение общих знаний и убеждений. В частности, этот метод позволяет тестировать гипотезы о том, как агенты совместно прогнозируют будущие события и как возникают расхождения в их представлениях, что является ключевым аспектом теории Коллективного Предиктивного Кодирования.
Моделирование взаимодействий множества агентов в рамках определенной социальной сети позволяет наблюдать за эволюцией и стабилизацией общих представлений. В таких моделях агенты обмениваются информацией, что приводит к постепенному сближению их внутренних репрезентаций. Процесс стабилизации достигается за счет динамического равновесия между процессами адаптации агентов к информации, полученной от других агентов, и поддержанием собственной когнитивной структуры. Наблюдаемые паттерны конвергенции и дивергенции репрезентаций, а также скорость этих процессов, зависят от топологии сети, параметров обучения агентов и характеристик обмениваемой информации. Изучение этих динамик позволяет получить представление о механизмах формирования коллективных знаний и культурных норм.
Для количественной оценки сходства репрезентативных пространств между агентами в многоагентных системах используются метрики, такие как расстояние Вассерштейна и расстояние Громова-Вассерштейна. Эти метрики позволяют выявить степень согласованности или расхождения в способах представления информации у различных агентов. Визуализация результатов с помощью многомерного шкалирования (MDS) позволяет наглядно продемонстрировать кластерно-ориентированное расхождение в структуре репрезентаций, то есть формирование отдельных кластеров агентов с похожими способами представления информации, при этом сохраняя различия между этими кластерами. Это позволяет анализировать, как агенты формируют и поддерживают общие представления, и как эти представления расходятся в зависимости от их положения в социальной сети.
Моделирование с использованием топологий сети «Caveman» демонстрирует влияние структуры сообществ на формирование и поддержание общих знаний. В ходе симуляций, при условии ‘w/ creation’ (с созданием новых представлений), анализ сходства репрезентаций (Representational Similarity Analysis, RSA) показал стабильное значение сходства между наблюдениями и социальными репрезентациями на уровне 0.65 и выше на протяжении всей симуляции. Это указывает на то, что структура сообществ в сети способствует поддержанию согласованности между индивидуальными представлениями агентов и общим пониманием окружающей среды, что подтверждается количественными данными RSA.
Активное Создание и Нишевое Конструирование: Динамический Цикл
Агенты не являются пассивными получателями информации, но активно формируют окружающую среду посредством процесса, называемого Активным Созданием. Вместо того, чтобы просто реагировать на внешние стимулы, они изменяют условия своего существования, внедряя новые элементы и модифицируя существующие. Это не ограничивается простой адаптацией к окружающей среде; агенты конструируют саму эту среду, определяя доступные ресурсы, препятствия и возможности. Подобное активное воздействие на окружение позволяет им не только выживать, но и создавать условия, благоприятные для дальнейшего развития и взаимодействия, демонстрируя способность к целенаправленному формированию собственной ниши.
Процесс нишевого конструирования представляет собой фундаментальный механизм, посредством которого агенты активно изменяют окружающую среду, формируя новые селективные давления. Вместо пассивного приспособления к существующим условиям, модификация среды агентами влечет за собой изменение факторов, определяющих выживание и размножение — как для самого агента, так и для других особей в популяции. Эти изменения могут включать в себя физическое преобразование среды, изменение доступности ресурсов или даже влияние на поведение других агентов, создавая каскад эффектов, которые переопределяют эволюционные траектории. Таким образом, нишевое конструирование не просто влияет на приспособленность, но и активно формирует контекст, в котором происходит отбор, приводя к динамичной коэволюции агентов и их среды обитания.
Агенты не просто реагируют на окружающую среду, но и активно собирают информацию о последствиях собственных действий. Этот процесс наблюдения позволяет им формировать и уточнять собственные прогностические модели мира. Каждое взаимодействие, каждый реализованный выбор предоставляет данные для оценки и коррекции внутренних представлений о причинно-следственных связях. Улучшение этих моделей, в свою очередь, напрямую влияет на будущие взаимодействия, позволяя агентам действовать более эффективно и адаптированно к изменяющимся условиям. Таким образом, способность к наблюдению и извлечению уроков из опыта является ключевым фактором в развитии сложных и саморегулирующихся систем, где поведение агентов и характеристики среды находятся в постоянном взаимодействии.
Взаимодействие агентов и окружающей среды формирует динамическую петлю обратной связи, приводящую к совместной эволюции и возникновению всё более сложных и адаптивных систем. Наблюдаемые изменения в сходстве представлений (RSA similarity), которое монотонно снижалось после 500-го шага в условиях, исключающих активное создание, демонстрируют критическую роль этой обратной связи. Отсутствие возможности агентов изменять свою среду приводило к снижению согласованности между их представлениями о мире, указывая на то, что активное конструирование ниши не просто адаптирует агентов к существующей среде, но и формирует основу для когерентного восприятия и взаимодействия с ней. Таким образом, динамика этой петли является фундаментальным механизмом, лежащим в основе адаптации и сложности в развивающихся системах.
Исследование демонстрирует, как социальная реальность возникает не как статичная структура, а как динамичный процесс, обусловленный взаимодействием индивидуальных действий и усвоением социальных норм. Модель, основанная на принципах активного вывода, позволяет увидеть, что каждый акт творчества — это попытка минимизировать ‘свободную энергию’ системы, а конформизм — лишь один из способов достижения этой цели. Как однажды заметил Алан Тьюринг: «Я не думаю, что машина может думать, но она может делать все, что делает человек». Данное утверждение отражает суть представленной работы: социальные системы, подобно машинам, функционируют на основе определенных принципов, и понимание этих принципов позволяет моделировать и предсказывать их поведение, а также оценить роль индивидуальной креативности в формировании коллективной реальности.
Что дальше?
Представленная работа, подобно любому коммиту в летописи науки, фиксирует определенное состояние понимания. Однако, как и всегда, разрешение одного вопроса порождает множество других. Модель, хоть и демонстрирует механизм возникновения социальной реальности через диалектику соответствия и творчества, остается упрощением. Она оперирует с абстрактными агентами, и вопрос о переносе ее выводов на сложность человеческого поведения остается открытым. Задержка в интеграции когнитивных и нейронных механизмов, безусловно, является своего рода налогом на амбиции — стремлением охватить слишком многое сразу.
Перспективы дальнейших исследований лежат, вероятно, в двух направлениях. Во-первых, необходимо углубление в детализацию агентов — включение в модель более реалистичных когнитивных архитектур и механизмов обучения. Во-вторых, представляется важным изучение динамики социальных систем в условиях изменяющейся среды, где нормы и ценности подвергаются постоянной эволюции. Каждая версия модели — это лишь глава в бесконечной истории, и задача исследователей — продолжать эту летопись, не забывая о неизбежности старения любой системы.
В конечном счете, вопрос заключается не в том, чтобы создать идеальную модель социальной реальности, а в том, чтобы понять, как системы, в которых мы живем, конструируют эту реальность вокруг нас. Время, как среда, в которой все это происходит, лишь подчеркивает относительность любого достижения, и ценность каждого коммита — в его вкладе в общее понимание.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2604.09026.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный интеллект в разговоре: что обсуждают друг с другом AI?
- Квантовый импульс для несбалансированных данных
- Разбираемся с разреженными автокодировщиками: Действительно ли они учатся?
- Язык тела под присмотром ИИ: архитектура и гарантии
- Согласие роя: когда разум распределён, а ошибки прощены.
- Умная экономия: Как сжать ИИ без потери качества
- Видеовопросы и память: Искусственный интеллект на грани
- Эволюция под контролем: эксперименты с обучением с подкреплением в генетическом программировании
- Безопасность генерации изображений: новый вектор управления
- Редактирование изображений по запросу: новый уровень точности
2026-04-14 03:58