Как мы мыслим и почему нейросети – иначе?

Автор: Денис Аветисян

В новой работе исследователи предлагают когнитивную таксономию рассуждений и показывают, как использование человеческих моделей мышления может значительно улучшить способность искусственного интеллекта решать сложные задачи.

Таблица представляет собой систематизацию когнитивных процессов, организованную по двум основным параметрам: стабильным внутренним ограничениям, определяющим когнитивные свойства, и контекстно-зависимым возможностям, формирующим когнитивные способности.

Статья представляет когнитивную типологию рассуждений, эмпирически демонстрирует различия в структурах рассуждений между людьми и большими языковыми моделями, и показывает, что направление LLM с помощью когнитивных моделей, свойственных человеку, может значительно повысить их производительность.

Несмотря на впечатляющие успехи в решении сложных задач, большие языковые модели (LLM) часто демонстрируют уязвимость к более простым вариантам, указывая на принципиальные отличия в механизмах их рассуждений от человеческих. В работе «Когнитивные основы рассуждений и их проявление в LLM» представлен анализ этих различий, основанный на синтезе когнитивных исследований и разработанной таксономии из 28 когнитивных элементов. Установлено, что люди используют иерархическое структурирование и метакогнитивный контроль, в то время как модели склонны к поверхностному последовательному построению логических цепочек. Возможно ли, используя эти знания, создать LLM, способные к более принципиальному и гибкому рассуждению, приближенному к человеческому, и тем самым расширить границы их возможностей и углубить наше понимание когнитивных процессов?

Основы Разумного Мышления

Эффективное мышление опирается на базовые, неизменные принципы, обеспечивающие логическую последовательность и согласованность суждений. Эти принципы, действующие как своего рода «правила игры» для разума, позволяют человеку строить непротиворечивые умозаключения и избегать когнитивных искажений. Исследования показывают, что даже самые сложные рассуждения можно разложить на фундаментальные логические операции, подчиняющиеся строгим правилам, таким как закон тождества ($A = A$) или закон исключенного третьего. Нарушение этих инвариантов приводит к ошибкам в суждениях и неспособности адекватно оценивать информацию. Таким образом, способность к эффективному мышлению во многом определяется умением распознавать и применять эти базовые принципы, обеспечивая тем самым надежность и достоверность познавательных процессов.

Человеческий разум не ограничен последовательной обработкой информации, подобно компьютерной программе. Вместо этого, он активно использует абстрактное и пространственное мышление для адаптации знаний к различным ситуациям. Абстрактное мышление позволяет выявлять общие принципы и закономерности, даже если конкретные детали отличаются, в то время как пространственное мышление дает возможность манипулировать ментальными образами и решать задачи, требующие визуализации и ориентации в пространстве. Эта комбинация позволяет человеку применять ранее полученные знания в новых контекстах, находить нестандартные решения и эффективно адаптироваться к меняющимся условиям, демонстрируя гибкость когнитивных процессов и способность к творческому мышлению.

Способность человека к рассуждению не ограничивается простым манипулированием информацией, но опирается на сложные метакогнитивные механизмы контроля. Эти механизмы включают в себя самосознание — способность осознавать собственные мыслительные процессы и ограничения — и стратегическое решение задач. Исследования показывают, что люди способны не только решать проблемы, но и оценивать эффективность различных подходов, корректировать стратегии в процессе решения и предвидеть возможные трудности. Такой метакогнитивный контроль позволяет эффективно использовать абстрактные и пространственные навыки, а также обеспечивает гибкость мышления и адаптацию к новым ситуациям, что делает человеческое рассуждение уникальным и мощным инструментом познания мира.

Анализ траектории рассуждений при сборке LEGO-корабля демонстрирует четыре основных типа поведения, соответствующих предложенной таксономии (см. Таблицу 2).

Структурирование Знаний для Надежного Мышления

Эффективное рассуждение требует создания надежных представлений знаний, которые структурируются посредством иерархической декомпозиции и причинно-следственного вывода. Иерархическая декомпозиция предполагает разбиение сложных задач и понятий на более простые, управляемые подкомпоненты, что облегчает анализ и обработку информации. Причинно-следственный вывод, в свою очередь, позволяет установить связи между событиями и явлениями, определяя, как одни факторы влияют на другие. Сочетание этих двух подходов позволяет создать структурированное представление знаний, необходимое для проведения логических умозаключений и решения сложных задач, а также для выявления и исправления ошибок в рассуждениях.

Построение и манипулирование представлениями знаний в процессе рассуждений осуществляется посредством ряда операций, включающих верификацию и откат (backtracking). Верификация предполагает проверку корректности полученных выводов и соответствия их исходным данным или установленным правилам. В случае обнаружения неверных выводов или противоречий, применяется операция отката, которая заключается в возврате к предыдущему состоянию рассуждений и исследовании альтернативных путей. Данные операции позволяют корректировать процесс рассуждений, обеспечивая более надежные и точные результаты, и являются ключевыми элементами для создания систем, способных к эффективному решению сложных задач.

Анализ 1598 научных работ, посвященных логическим рассуждениям в больших языковых моделях (LLM), выявил широкое распространение структурированных подходов к представлению и обработке информации. Преобладают методы, основанные на иерархическом разложении задач и построении моделей причинно-следственных связей. Данное наблюдение указывает на то, что структурированные представления знаний являются ключевым компонентом современных LLM и представляют собой перспективное направление для дальнейшего улучшения их способности к надежным и обоснованным рассуждениям. Изучение этих распространенных структур позволит оптимизировать алгоритмы и повысить эффективность LLM в решении сложных задач.

Анализ 1598 научных работ с arXiv по логическому мышлению больших языковых моделей показал, что осознанное применение принципов когнитивной архитектуры встречается в них, хотя и не всегда является ключевым аспектом исследования.

Парадокс Больших Языковых Моделей

Большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют когнитивный диссонанс, характеризующийся высоким уровнем производительности в задачах последовательного логического вывода (forward chaining) при одновременном снижении способности к обобщению на новые, незнакомые ситуации. Данное противоречие проявляется в высоких результатах на стандартных бенчмарках, которые, однако, не коррелируют с эффективностью решения задач, требующих применения знаний в нестандартных контекстах. Это указывает на то, что БЯМ часто полагаются на распознавание паттернов и статистические закономерности в обучающих данных, а не на глубокое понимание принципов, лежащих в основе решаемых задач, что ограничивает их адаптивность и способность к самостоятельному обучению.

Анализ показывает, что большие языковые модели часто демонстрируют высокую производительность в задачах, основанных на распознавании шаблонов, но испытывают затруднения при обобщении знаний на новые, незнакомые ситуации. Это указывает на то, что модели в значительной степени полагаются на статистическое сопоставление с существующими данными, а не на формирование глубокого понимания принципов, лежащих в основе решаемых задач. Вместо освоения абстрактных концепций и логических связей, модели запоминают и воспроизводят наиболее вероятные последовательности токенов, что приводит к успешному выполнению задач в знакомом контексте, но к ошибкам при незначительных изменениях входных данных или требовании применения знаний в новых условиях.

Для количественной оценки расхождения между высокими показателями производительности и недостаточной обобщающей способностью больших языковых моделей был проведен анализ 170 тысяч цепочек рассуждений, полученных от 17 различных моделей. Данный анализ позволил выявить конкретные области, в которых требуется когнитивное усиление для улучшения способности моделей к более надежным и осмысленным выводам. Полученные данные представляют собой основу для разработки методов, направленных на повышение способности моделей к переносу знаний и решению новых, нетривиальных задач, а не только к воспроизведению заученных шаблонов.

Освещая и Направляя Пути Рассуждений

Подход Дэвида Марра к уровням анализа предоставляет структурированную основу для классификации когнитивных процессов, лежащих в основе рассуждений. Вместо того, чтобы рассматривать рассуждение как единое целое, этот подход предлагает разделить его на три взаимосвязанных уровня: вычислительный, алгоритмический и реализационный. Вычислительный уровень определяет что решается, описывая проблему и её решение в терминах входных и выходных данных. Алгоритмический уровень фокусируется на как достигается решение, определяя последовательность шагов или процедур, используемых для преобразования входных данных в выходные. Наконец, реализационный уровень касается как физически реализуется алгоритм, включая нейронные механизмы или архитектуру системы. Применение этой иерархической структуры позволяет исследователям более точно определить и категоризировать различные типы рассуждений, создавая тем самым таксономию когнитивных стратегий и обеспечивая более глубокое понимание процессов, происходящих в разуме.

Методология аннотирования, применяемая к траекториям рассуждений, позволяет выделить и классифицировать ключевые когнитивные элементы, составляющие процесс решения задач. Анализируя последовательность шагов, предпринятых в ходе рассуждений — будь то логические выводы, поиск информации или проверка гипотез — исследователи могут присваивать метки, обозначающие конкретные когнитивные операции. Эти операции могут включать, например, определение релевантной информации, построение логических связей, генерацию альтернативных решений или оценку их вероятности. Детальная аннотация траекторий рассуждений не только углубляет понимание когнитивных процессов, но и создает основу для разработки более совершенных моделей искусственного интеллекта, способных имитировать и даже превосходить человеческое мышление в решении сложных задач.

Исследования показали, что применение направляющих подсказок в процессе рассуждений значительно повышает эффективность работы моделей искусственного интеллекта при решении сложных, неструктурированных задач. В частности, зафиксировано увеличение производительности до 66.7% благодаря созданию когнитивного каркаса, предсказывающего наиболее вероятные пути решения. Этот подход основан на использовании самооценки модели, позволяющей ей анализировать собственные шаги и корректировать стратегию в реальном времени. По сути, система получает возможность не просто выдавать ответ, но и демонстрировать процесс рассуждения, аналогичный человеческому, что делает её более надежной и понятной.

К Истинно Интеллектуальным Системам

Интеграция принципов надежного представления знаний, выявления когнитивных элементов и целенаправленного управления позволяет выйти за рамки поверхностного сопоставления с образцом. Вместо простого распознавания закономерностей, системы искусственного интеллекта смогут формировать глубокое понимание информации, оперируя не только данными, но и взаимосвязями между ними. Такой подход предполагает создание моделей, способных к абстракции, обобщению и переносу знаний на новые, ранее не встречавшиеся ситуации. Это открывает путь к разработке систем, демонстрирующих не просто статистическую корреляцию, а истинное когнитивное поведение, приближающееся к человеческому мышлению и позволяющее решать сложные задачи, требующие адаптации и творчества.

Реализация предложенных принципов открывает перспективы для создания искусственного интеллекта, способного адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся ситуациям. Вместо простого распознавания закономерностей, системы смогут самостоятельно анализировать сложные проблемы и находить эффективные решения, демонстрируя признаки подлинного интеллекта. Такая адаптивность предполагает способность к обучению на ограниченном количестве данных, экстраполяции знаний на новые области и творческому подходу к решению задач, что значительно превосходит возможности современных алгоритмов. В результате, искусственный интеллект сможет не просто автоматизировать рутинные операции, но и активно участвовать в решении глобальных вызовов, требующих инновационного мышления и глубокого понимания контекста.

Анализ 54 случаев человеческого рассуждения, тщательно задокументированных и изученных, предоставил уникальную отправную точку для оценки и разработки систем искусственного интеллекта, стремящихся к человеческому уровню когнитивных способностей. Этот набор данных, отражающий сложные пути принятия решений людьми в различных ситуациях, позволяет исследователям не просто оценивать эффективность алгоритмов, но и выявлять ключевые аспекты рассуждения, которые необходимо воспроизвести. Он служит своего рода «золотым стандартом», с которым можно сравнивать производительность ИИ, позволяя определить, где системы преуспевают, а где им еще предстоит догнать человека в плане гибкости, адаптивности и способности к решению проблем. Полученные результаты подчеркивают важность создания ИИ, который не просто оперирует данными, но и способен к глубокому пониманию контекста и применению логического мышления.

Исследование когнитивных основ рассуждений, представленное в данной работе, подчеркивает важность структурированного подхода к решению сложных задач. Авторы демонстрируют, что различия в когнитивных структурах между человеком и большими языковыми моделями (LLM) оказывают существенное влияние на их способность к рассуждению. Эта работа, исследуя иерархию когнитивных процессов, находит отклик в словах Марвина Мински: «Наиболее мощные идеи часто оказываются самыми простыми». Именно стремление к упрощению и ясности структуры рассуждений, к выделению базовых когнитивных элементов, позволяет не только лучше понять человеческий интеллект, но и существенно повысить эффективность LLM, направляя их по пути, близкому к человеческому мышлению. Направленное руководство, основанное на понимании когнитивных паттернов, представляется ключом к созданию более надежных и эффективных систем искусственного интеллекта.

Куда Ведет Этот Путь?

Представленная работа, стремясь к когнитивной деконструкции рассуждений, неизбежно обнажает сложность самой этой задачи. Попытки свести разнообразие человеческого мышления к таксономии, пусть даже и эмпирически обоснованной, всегда несут в себе риск упрощения. Более того, обнаруженные различия в структурах рассуждений у людей и языковых моделей указывают не на преодолимую пропасть, а на необходимость более глубокого понимания механизмов, лежащих в основе как искусственного, так и естественного интеллекта. Каждая новая зависимость от «руководств» для LLM — это скрытая цена свободы от необходимости самоорганизации и истинного понимания.

Особый интерес представляет вопрос о метакогниции. Если LLM способны к имитации когнитивных паттернов, достаточно ли этого для достижения подлинного «понимания»? Или же метакогнитивные процессы, требующие самосознания и субъективного опыта, остаются недостижимыми для машин? Ответ на этот вопрос, вероятно, потребует выхода за рамки чисто когнитивного анализа и обращения к более фундаментальным вопросам о природе сознания.

В конечном счете, перспективы развития данного направления исследований связаны не только с улучшением производительности LLM, но и с углублением нашего понимания самих себя. Структура определяет поведение, и в этом исследовании прослеживается закономерность: понимание структуры рассуждений — ключ к созданию более эффективных и, возможно, более «разумных» систем. Однако, не стоит забывать, что элегантный дизайн рождается из простоты и ясности, а погоня за сложностью может привести к тупику.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16660.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-21 16:09

🚀 Квантовые новости