Автор: Денис Аветисян
Новое исследование проливает свет на внутренние механизмы, позволяющие современным нейросетям решать задачи, требующие понимания аналогий и установления связей между концепциями.
Исследователи изучили, как большие языковые модели кодируют реляционные знания и выстраивают структурное соответствие между понятиями, чтобы успешно выполнять аналогическое рассуждение.
Аналогичное мышление, являясь основой человеческого познания, долгое время оставалось сложной задачей для искусственного интеллекта. В работе ‘The Curious Case of Analogies: Investigating Analogical Reasoning in Large Language Models’ исследованы внутренние механизмы больших языковых моделей при решении аналогий, выявившие, что успешное рассуждение зависит от кодирования реляционных связей и структурного соответствия между понятиями. Полученные данные указывают на то, что, хотя модели демонстрируют способность к улавливанию базовых отношений, трудности возникают при их применении к новым ситуациям и установлении корректных структурных соответствий. Способны ли языковые модели в полной мере воспроизвести гибкость и глубину человеческого аналогичного мышления, и какие шаги необходимы для достижения этой цели?
Глубина Реляционного Мышления: Предел Современных Моделей
Современные языковые модели демонстрируют впечатляющую способность к распознаванию поверхностных закономерностей в данных, однако сталкиваются с серьезными трудностями при решении задач, требующих глубокого реляционного мышления. Они превосходно оперируют статистическими соответствиями и могут успешно имитировать понимание текста, но зачастую не способны установить и поддерживать сложные связи между сущностями и понятиями. Это проявляется в неспособности обобщать знания на новые, незнакомые ситуации, требующие не просто запоминания паттернов, а истинного понимания взаимосвязей. В результате, модели могут давать логически несостоятельные ответы или совершать ошибки, которые кажутся очевидными для человека, обладающего развитым реляционным мышлением, что подчеркивает существенные ограничения текущих подходов к созданию искусственного интеллекта.
Существующие языковые модели, несмотря на впечатляющие успехи в распознавании закономерностей, испытывают трудности в задачах, требующих глубокого понимания взаимосвязей между объектами и понятиями. Эта неспособность объясняется ограниченными возможностями по представлению и манипулированию отношениями между сущностями — ключевым навыком, необходимым для истинного понимания. Модели зачастую оперируют поверхностными связями, не улавливая нюансы и контекст, необходимые для формирования целостной картины. Вместо активного выстраивания логических связей, они склонны к пассивному сопоставлению шаблонов, что препятствует решению задач, требующих абстрактного мышления и экстраполяции знаний.
Оценка современных языковых моделей требует перехода от простой проверки точности к анализу их способности к обобщению в различных контекстах. Недостаточно просто констатировать, правильно ли модель отвечает на конкретный вопрос; необходимо проверить, способна ли она применять полученные знания к новым, незнакомым ситуациям. Это подразумевает создание тестов, которые требуют от модели не просто запоминания фактов, а понимания взаимосвязей между ними и умения логически мыслить, адаптируясь к изменяющимся условиям задачи. Способность к обобщению является ключевым показателем истинного интеллекта и демонстрирует, насколько глубоко модель понимает суть проблемы, а не просто воспроизводит заученные шаблоны.
Одной из главных сложностей в развитии систем искусственного интеллекта, способных к сложному рассуждению, является обеспечение их достаточным объемом фоновых знаний. Современные модели часто демонстрируют впечатляющие результаты в задачах, требующих простого сопоставления шаблонов, однако сталкиваются с трудностями при решении проблем, требующих понимания контекста и взаимосвязей между объектами. Недостаток этих базовых знаний приводит к неспособности адекватно интерпретировать информацию и делать логические выводы, даже если формально задача решена верно. Поэтому, прежде чем требовать от модели выполнения сложных рассуждений, необходимо обеспечить ее необходимым объемом знаний о мире, что требует разработки эффективных методов накопления, организации и применения этих знаний в процессе решения задач.
Количественная Оценка Структурного Сходства
Структурное выравнивание представляет собой методологию оценки аналогического мышления, акцентирующую внимание на реляционной схожести, а не на поверхностных признаках. В отличие от подходов, оценивающих соответствие отдельных элементов, данная схема анализирует структуру связей между ними. Это означает, что при оценке аналогии ключевым является не то, что сравнивается, а как эти элементы связаны между собой. Такой подход позволяет выявить глубокие структурные параллели, которые могут быть скрыты при рассмотрении только внешних атрибутов объектов или понятий. Оценка реляционной схожести позволяет более точно отразить способность к абстрактному мышлению и переносу знаний.
В основе структурного выравнивания лежит процесс установления соответствий между токенами — элементарными единицами текста, такими как слова или фразы. Этот процесс направлен на выявление параллелей в структуре различных текстовых отрывков, независимо от их поверхностного сходства. Сопоставление токенов позволяет определить, какие элементы в разных текстах выполняют аналогичные роли или функции, выявляя общие реляционные структуры. Именно установление этих соответствий между токенами является ключевым шагом для оценки способности к аналогическому мышлению и выявления структурных параллелей.
В рамках структурного выравнивания степень соответствия между аналогиями объективно измеряется с помощью показателя взаимного выравнивания (Mutual Alignment Score, MAS). MAS представляет собой количественную метрику, вычисляемую на основе количества совпадающих соответствий между токенами в сравниваемых структурах. Чем выше значение MAS — в диапазоне от 0 до 1 — тем более выражена структурная аналогия. Вычисление MAS позволяет перейти от субъективной оценки к объективной, числовой характеристике способности к аналоговому мышлению, что особенно важно при анализе когнитивных способностей и построении моделей искусственного интеллекта. Формально, $MAS = \frac{2 \cdot N_{matches}}{N_A + N_B}$, где $N_{matches}$ — количество совпадающих соответствий, а $N_A$ и $N_B$ — количество токенов в структурах A и B соответственно.
Подход структурного выравнивания позволяет проводить более детальную оценку навыков рассуждения, чем простая проверка на точность. Традиционные методы часто фокусируются исключительно на правильности ответа, игнорируя процесс, посредством которого он был получен. Структурное выравнивание, напротив, анализирует качество отображения отношений между элементами в исходной и целевой ситуациях. Это позволяет выявить, насколько эффективно система или субъект способен идентифицировать и применять общие реляционные структуры, даже если поверхностные характеристики различаются. Таким образом, оценка смещается с констатации факта «правильно/неправильно» на измерение степени адекватности и сложности реляционного отображения, что даёт более полное представление о когнитивных способностях.
Декодирование Скрытых Представлений: Взгляд Внутрь
Внутренние представления, формируемые нейронными сетями, представляют собой ключевой элемент для понимания механизмов обработки и представления информации. Эти представления не являются просто набором чисел, а сложными многомерными структурами, кодирующими знания о входных данных. Анализ этих скрытых представлений позволяет выявить, как модель интерпретирует входные сигналы, какие признаки она выделяет как наиболее важные и как устанавливает связи между различными элементами данных. Понимание структуры и содержания внутренних представлений необходимо для интерпретации поведения нейронных сетей, отладки их работы и повышения их эффективности, а также для разработки более надежных и объяснимых систем искусственного интеллекта. Изучение этих представлений позволяет перейти от «черного ящика» к более прозрачной и контролируемой модели.
Внутренние представления, формируемые нейронными сетями, строятся на двух ключевых типах информации: атрибутивной и реляционной. Атрибутивная информация описывает характеристики отдельных сущностей — их свойства и признаки, такие как цвет, размер или категорию. Реляционная информация, напротив, кодирует связи и взаимоотношения между этими сущностями, определяя, как они взаимодействуют друг с другом. Таким образом, полное представление в модели включает в себя не только описание самих объектов, но и понимание контекста их взаимосвязей, что необходимо для эффективной обработки и интерпретации данных.
Patchscopes представляют собой новый подход к исследованию внутренних представлений нейронных сетей, использующий генеративные модели для интерпретации их внутреннего состояния. В отличие от традиционных методов, требующих прямого анализа активаций, Patchscopes позволяют модифицировать эти представления и оценивать влияние изменений на выходные данные модели. Этот процесс осуществляется путем генерации патчей — небольших изменений в скрытых слоях — и применения их к исходным представлениям. Анализ влияния этих патчей позволяет определить, какие аспекты внутреннего состояния наиболее важны для конкретных задач и как модель использует информацию для принятия решений. Такой подход обеспечивает более глубокое понимание принципов работы нейронных сетей и позволяет выявлять потенциальные ошибки или предвзятости в их логике.
Анализ использования Patchscopes как атрибутивной, так и реляционной информации позволяет получить представление о процессе рассуждений модели. Экспериментальные данные демонстрируют, что коррекция изначально неверных пар сущностей приводит к повышению производительности до 38,4%. Дополнительное улучшение, достигающее 38,1%, наблюдается при корректировке представлений между сущностями, что указывает на важность реляционных связей в формировании корректных выводов модели. Данные результаты подтверждают, что анализ как характеристик самих сущностей, так и связей между ними является ключевым для понимания и оптимизации работы нейронных сетей.
Применение Аналогий для Надежного Рассуждения
Пропорциональные аналогии представляют собой эффективный инструмент для оценки способности модели извлекать семантические связи и применять их в новых контекстах. Данный подход позволяет проверить, насколько хорошо модель понимает отношения между понятиями, а не просто запоминает факты. Суть метода заключается в представлении задачи в виде пропорции, например, “A относится к B, как C к D”, где модель должна определить недостающий элемент D, основываясь на понимании взаимосвязи между A и B. Успешное решение таких задач требует от модели не только знания отдельных понятий, но и способности выявлять и экстраполировать абстрактные отношения, что свидетельствует о более глубоком уровне понимания и способности к обобщению информации. Это существенно отличается от простого сопоставления слов или фраз, и позволяет оценить истинный потенциал модели в области гибкого и надежного рассуждения.
Повествовательные аналогии представляют собой сложный тест для современных моделей искусственного интеллекта, требующий от них выявления глубинного сходства между ситуациями, которые на первый взгляд могут существенно различаться. В отличие от простых пропорций, эти аналогии требуют от модели не просто сопоставления отношений, но и понимания контекста и способности к абстрактному мышлению. Исследование показывает, что успешное решение таких задач свидетельствует о способности модели к обобщению знаний и применению их в новых, незнакомых сценариях. По сути, повествовательные аналогии проверяют, способна ли модель увидеть суть истории, отбросив несущественные детали и уловив ключевые моменты, определяющие её логику и разрешение.
В основе как пропорциональных, так и сюжетных аналогий лежит фундаментальный когнитивный процесс — аналогическое мышление, представляющее собой способность выявлять сходства между знакомыми и незнакомыми ситуациями. Этот процесс не ограничивается простым сопоставлением поверхностных признаков, а требует глубокого понимания семантических связей и умения экстраполировать знания из одной области в другую. Способность к аналогическому мышлению считается ключевым аспектом интеллекта, позволяющим адаптироваться к новым обстоятельствам, решать проблемы и делать выводы на основе неполной информации. Именно поэтому анализ способности моделей к аналогическому мышлению является важным шагом на пути к созданию искусственного интеллекта, способного к действительно гибкому и надежному рассуждению, а не просто к заучиванию и воспроизведению шаблонов.
Использование аналогических тестов позволяет выйти за рамки простого запоминания и оценить истинную способность модели к гибкому и надёжному рассуждению. Исследования показали, что модели демонстрируют линейную точность в 82.9% при различении аналогичных и лексических связей в средних слоях (20-30). Это свидетельствует о том, что модели способны выявлять семантические отношения и применять их к новым контекстам, а не просто воспроизводить заученные шаблоны. Полученные результаты указывают на потенциал современных моделей в области понимания и обобщения знаний, открывая новые возможности для создания более интеллектуальных и адаптивных систем.
Исследование показывает, что большие языковые модели, несмотря на кажущуюся гениальность, по-прежнему испытывают трудности с аналогиями, если не удаётся выстроить чёткую структурную связь между понятиями. Эта потребность в выстраивании отношений напоминает слова Клода Шеннона: «Информация — это не само содержание, а скорее способ организации». Модель, как и любой другой сложный механизм, нуждается в чёткой организации данных для успешного решения задачи. В данном случае, ключевым оказывается кодирование реляционной информации в средних и верхних слоях сети, что позволяет ей находить соответствия между структурами. Иначе говоря, даже самые продвинутые модели не избегают банальной проблемы: если не организовать данные, то даже гениальный алгоритм бесполезен. Ведь, как известно, любая «самовосстанавливающаяся» система просто ещё не сломалась достаточно, чтобы продемонстрировать свои истинные недостатки.
Что дальше?
Исследование механизмов аналогического мышления в больших языковых моделях, как показывает данная работа, обнажает не столько «интеллект», сколько изощрённые способы сопоставления паттернов. Успех в решении аналогий, судя по всему, зависит от способности модели кодировать реляционные связи в определённых слоях сети и находить структурное соответствие между понятиями. Однако, это не отменяет главного: даже самая «понимающая» модель может споткнуться о банальную неспособность применить эти связи или найти нужное соответствие. MVP оказался просто способом отложить решение проблемы.
Перспективы дальнейших исследований очевидны, но и тревожны. Вместо того, чтобы стремиться к созданию «общего искусственного интеллекта», возможно, стоит сосредоточиться на понимании границ применимости этих моделей. Каждая «революционная» архитектура, претендующая на имитацию когнитивных способностей, рано или поздно превратится в дорогой способ усложнить задачу. Поиск «структурного соответствия» — звучит красиво, но в реальности это лишь ещё один алгоритм сопоставления векторов.
Если код выглядит идеально — значит, его никто не задеплоил. Будущие исследования, вероятно, покажут, что кажущееся понимание аналогий — это иллюзия, основанная на статистической вероятности, а не на истинном понимании отношений между понятиями. И это, пожалуй, самое честное заключение, которое можно сделать на текущем этапе.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.20344.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2025-11-26 10:32