Искусственный интеллект: что скрывается за способностью рассуждать?

Автор: Денис Аветисян

Новая работа предлагает взглянуть на ‘рассуждения’ языковых моделей как на форму логического вывода, основанную на выявлении инвариантных закономерностей.

Анализ ‘марковского ядра’ языковых моделей позволяет более строго оценить их способность к логическому выводу и пониманию неопределенности.

Появление языковых моделей (ЯМ) порождает дискуссию о способности машин к рассуждению, однако само понятие «рассуждение» в контексте ИИ остается размытым. В работе ‘On the Notion that Language Models Reason’ предпринята попытка критического анализа существующих определений рассуждения и их соответствия принципам работы современных ЯМ. Авторы утверждают, что наблюдаемые «рассуждения» ЯМ представляют собой статистические закономерности и инвариантности, выученные моделью посредством марковского ядра, а не результат логических операций. Не является ли более точное описание механизмов работы ЯМ ключом к адекватной оценке их возможностей и ограничений в области эпистемической неопределенности?

От вероятности к смыслу: за пределами логических рассуждений

В современной дискуссии языковые модели часто ошибочно представляются как «рассуждающие» системы. Однако, подобное представление искажает их фундаментальный принцип работы. Вместо логического вывода, эти модели оперируют вероятностями, предсказывая следующий элемент последовательности на основе условных вероятностей, определяемых ядром $Markov$. Утверждение о «рассуждении» вводит в заблуждение, поскольку игнорирует тот факт, что модель не оперирует истинностью или ложностью утверждений, а лишь оценивает вероятность их последовательного появления. Подобный подход, основанный на вероятностном прогнозировании, требует переосмысления критериев оценки, смещая акцент с «логических» задач на измерение эпистемических свойств, таких как уверенность и калибровка, что и является центральным тезисом данной работы.

Языковые модели, по своей сути, функционируют как вероятностные системы. Вместо логического вывода или «рассуждений», они предсказывают следующее слово (или «токен») в последовательности, основываясь на условных вероятностях. Этот процесс управляется так называемым $Markov Kernel$ — математическим инструментом, определяющим вероятность перехода от одного состояния (слова) к другому. По сути, модель оценивает, насколько вероятно каждое следующее слово, учитывая предшествующую историю текста. Таким образом, генерируемый текст является результатом не дедукции, а статистического выбора наиболее вероятной последовательности токенов, что делает вероятностный подход краеугольным камнем работы современных языковых моделей.

Поскольку языковые модели функционируют как $Markov$ процессы, основанные на вероятностном предсказании следующего токена, традиционные метрики оценки, ориентированные на проверку «рассуждений», оказываются несостоятельными. Данная работа предлагает переосмыслить оценку моделей, сместив фокус с бинарного «правильно/неправильно» на измерение измеримых эпистемических свойств. Вместо оценки способности «рассуждать», предлагается количественно оценивать уверенность модели в своих предсказаниях, калибровку вероятностей, а также степень неопределенности, что позволяет более точно характеризовать и улучшать производительность языковых моделей в задачах, требующих надежной оценки вероятностей и учета собственной неуверенности.

Ограничения контекста: навигация в пространстве возможностей

Ограничением производительности языковых моделей является так называемое «окно контекста» — фиксированная максимальная длина последовательности токенов, которую модель может обработать одновременно. Это число, определяемое архитектурой модели, влияет на объем информации, который может быть учтен при генерации ответа. Например, модели с окном контекста в 2048 токенов могут эффективно работать с текстами, содержащими примерно 1500 слов, в то время как обработка более длинных текстов может приводить к потере информации из начальной части входной последовательности. Текущие исследования направлены на увеличение размера окна контекста и разработку методов эффективной обработки длинных последовательностей, однако, физические и вычислительные ограничения остаются существенной проблемой.

Ограничение длины контекстного окна языковой модели напрямую влияет на её способность поддерживать связность и согласованность в текстах большой длины. При обработке текстов, превышающих размер контекстного окна, модель вынуждена отбрасывать информацию из начальных частей, что приводит к потере важных деталей и, как следствие, к несоответствиям в последующем генерируемом тексте. Это проявляется в неспособности модели корректно разрешать анафоры, поддерживать постоянство характеристик объектов или последовательно реализовывать сложные сюжетные линии. Фактически, чем больше текст, тем сложнее модели сохранить логическую целостность и избежать противоречий, даже при использовании методов, направленных на улучшение работы с контекстом.

Несмотря на применение методов, таких как последовательное логическое рассуждение (Chain-of-Thought Prompting), ограниченное окно контекста остаётся фундаментальным препятствием для языковых моделей. Ограниченность этого окна влияет на способность модели удерживать информацию на протяжении всей последовательности, что приводит к снижению согласованности и надёжности генерируемых ответов, особенно при обработке длинных текстов или сложных задач, требующих учета большого объема предыдущих данных. Эффективность Chain-of-Thought и других техник смягчения ограничений контекста уменьшается по мере увеличения длины входной последовательности, поскольку модель теряет доступ к более ранним частям контекста, что сказывается на качестве и точности результатов.

Эпистемическая инвариантность как мерило надежности модели

Традиционные бенчмарки для оценки языковых моделей, ориентированные на конкретные задачи, часто оказываются недостаточными для выявления истинной надежности и способности к логическому выводу. Они чувствительны к поверхностным изменениям в формулировках и не отражают внутреннюю согласованность модели. В отличие от этого, подход, основанный на $Epistemic Invariance$ (эпистемической инвариантности), позволяет оценить, насколько стабильны выводы модели при преобразованиях, сохраняющих логическое значение входных данных. Такой подход фокусируется на внутренней согласованности модели, а не на успехе в решении конкретной задачи, что обеспечивает более надежную и объективную оценку ее способности к рассуждениям.

Эпистемическая инвариантность оценивает, насколько стабильны выходные данные модели при преобразованиях входных данных, которые сохраняют логический смысл. Иными словами, незначительные изменения во входных данных, не влияющие на суть вопроса, не должны приводить к кардинально отличающимся результатам. Данный подход предполагает, что надежная модель должна демонстрировать согласованность ответов при логически эквивалентных запросах, независимо от их конкретной формулировки или представления. Оценка инвариантности позволяет выявить случаи, когда модель чувствительна к поверхностным изменениям, что может свидетельствовать о недостаточной обобщающей способности и, как следствие, низкой надежности.

Оценка эпистемической инвариантности может быть количественно определена с использованием метрик, таких как расстояние полной вариации (Total Variation Distance). Данная метрика позволяет объективно оценить согласованность модели путем измерения максимальной разницы между распределениями вероятностей, выдаваемых моделью для исходного входного сигнала и его преобразованной версии, сохраняющей логический смысл. Формально это выражается как $∀t∈T,𝐕𝐓(κθ(⋅∣x),κθ(⋅∣t(x)))≤ϵT$, где $κθ$ представляет собой распределение вероятностей, предсказываемое моделью с параметрами $θ$, $t$ — преобразование, а $ϵT$ — допустимый предел отклонения для данного преобразования $t$. Низкое значение $ϵT$ указывает на высокую степень согласованности модели, что свидетельствует о ее надежности при различных, но логически эквивалентных, представлениях входных данных.

Метрика, выходящая за рамки оценки производительности в конкретных задачах, позволяет получить более глубокое понимание внутренней надежности модели и обеспечивает логическую непротиворечивость выводов. Формально, это выражается неравенством $∀(x,y)∈ℛr, κθ(y∣x)≥1−δr$, где $κθ(y∣x)$ представляет собой вероятность, присвоенную событию $y$ при условии $x$, а $δr$ — допустимый уровень отклонения от полной уверенности в выводе для области $\r$. Таким образом, метрика гарантирует, что вероятность любого корректного вывода при заданных входных данных будет достаточно высокой, обеспечивая стабильность и предсказуемость модели вне зависимости от специфики решаемой задачи.

От слов к векторам: построение смысла

В основе современных языковых моделей лежит представление слов не просто как отдельных символов, а как векторов в многомерном пространстве — так называемые векторные представления или словесные эмбеддинги. Эти векторы кодируют семантические связи между словами: близкие по смыслу слова располагаются ближе друг к другу в этом пространстве. По сути, это позволяет модели понимать не только лексическое значение слова, но и его контекстуальную роль, а также связи с другими понятиями. Например, векторы слов «король» и «царь» будут близки, что позволяет модели проводить аналогии и обобщения, необходимые для понимания и генерации естественного языка. Качество этих векторных представлений напрямую влияет на способность модели к решению сложных лингвистических задач, от машинного перевода до анализа тональности текста.

Метод PMI-факторизации представляет собой эффективный подход к обучению векторных представлений слов, извлекая информацию из обширных текстовых корпусов. В основе данной техники лежит статистический анализ совместной встречаемости слов — чем чаще два слова появляются рядом друг с другом, тем более тесной связью они обладают. PMI-факторизация вычисляет взаимную информацию между словами, а затем использует методы разложения матриц, такие как сингулярное разложение (SVD), для создания компактных векторных представлений. Полученные векторы отражают семантические отношения между словами, позволяя модели понимать контекст и смысл предложений. В результате, модель способна улавливать тонкие нюансы языка и более эффективно обобщать информацию, что существенно повышает качество её работы с текстом.

Качество векторных представлений слов, или эмбеддингов, напрямую влияет на способность языковой модели к обобщению и пониманию тонких нюансов языка. Более точные эмбеддинги позволяют модели улавливать семантические связи между словами, даже если они не встречались в обучающем корпусе в конкретном контексте. Это особенно важно для решения задач, требующих понимания синонимов, антонимов и других лингвистических тонкостей. В результате, модель с качественными эмбеддингами способна генерировать более связные, логичные и соответствующие контексту тексты, демонстрируя более высокий уровень лингвистической компетентности и избегая буквального, механического воспроизведения заученных фраз. Таким образом, инвестиции в улучшение методов создания эмбеддингов являются ключевым фактором повышения эффективности и надежности языковых моделей.

Улучшение семантического представления информации является ключевым фактором повышения надежности и согласованности ответов языковых моделей. Более точное кодирование смысла слов и их взаимосвязей позволяет моделям лучше понимать нюансы языка и избегать двусмысленности. В результате, ответы становятся не только грамматически правильными, но и логически связными, что особенно важно в задачах, требующих глубокого понимания контекста. Повышенная согласованность ответов снижает вероятность противоречий и обеспечивает более предсказуемое поведение модели, что критически важно для ее применения в различных областях, включая автоматический перевод, анализ текстов и создание диалоговых систем. Использование продвинутых методов представления семантики, таких как векторные модели слов, позволяет моделям оперировать не просто символами, а концепциями, что открывает новые возможности для обработки естественного языка.

Исследование подходов к оценке ‘рассуждений’ языковых моделей выявляет потребность в более строгом, основанном на принципах инференции, анализе. Авторы предлагают рассматривать языковые модели как системы, демонстрирующие инвариантность в рамках своего Марковского ядра. Этот подход перекликается с идеей о том, что хорошая система — живой организм, где понимание целого необходимо для оценки отдельных частей. Как справедливо заметил Давид Гильберт: «Вся математика зиждется на логике, а логика — на строгом определении понятий». Подобная строгость необходима и при анализе ‘рассуждений’ языковых моделей, чтобы отделить реальные способности к инференции от поверхностных закономерностей, обнаруживаемых в данных.

Куда Ведет Этот Путь?

Представление о «рассуждениях» в языковых моделях как о форме вывода, акцентирующей инвариантности в ядре Маркова, не столько разрешает существующие противоречия, сколько обнажает их новую архитектуру. Каждая оптимизация, направленная на улучшение производительности, неизбежно создает новые узлы напряжения в системе, новые области, где кажущаяся «логика» модели сталкивается с внутренними противоречиями. Иллюзия разумности, таким образом, становится побочным продуктом сложной, но все же статистической машины.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены не на создании «более разумных» моделей, а на более точной диагностике их ограничений. Важно понимать, что инвариантность, обнаруженная в ядре Маркова, не обязательно свидетельствует о понимании, а скорее о способности к определенным видам сопоставлений и экстраполяций. Поиск истинных признаков «понимания» может оказаться бесплодным, если сама постановка вопроса основана на антропоморфных представлениях.

В конечном итоге, ценность данного подхода заключается не в том, чтобы доказать или опровергнуть способность языковых моделей к «рассуждению», а в том, чтобы переосмыслить саму категорию. Архитектура определяет поведение системы во времени, а не схема на бумаге. И, возможно, настоящая задача заключается не в создании искусственного интеллекта, а в более глубоком понимании принципов, лежащих в основе любого сложного адаптивного поведения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.11810.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-19 00:11

🚀 Квантовые новости