Автор: Денис Аветисян
Новая работа исследует возможности больших языковых моделей в решении задач, требующих не просто логики, а истинного творческого подхода.
В статье представлена концепция ‘Вселенной Мыслей’ (Universe of Thoughts) — фреймворк, позволяющий языковым моделям систематически исследовать и комбинировать идеи для достижения креативного решения проблем.
Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей (LLM) в решении логических и математических задач, существующие подходы часто ограничены рамками конвенционального мышления. В данной работе, ‘Universe of Thoughts: Enabling Creative Reasoning with Large Language Models’, предложен новый фреймворк, «Вселенная Мыслей» (UoT), позволяющий LLM генерировать инновационные решения посредством систематического исследования и комбинирования идей, выходя за рамки стандартного решения проблем. UoT включает в себя три ключевых парадигмы креативного мышления — комбинационное, исследовательское и трансформирующее — и сопровождается новым набором задач и метрик для оценки креативности. Сможет ли данный подход открыть новые горизонты в областях, требующих нестандартных решений, таких как разработка лекарств или стратегическое планирование?
Оценка Творческого Мышления: Триада Эффективности
Истинное новаторство не измеряется лишь количеством предложенных идей, а определяется их способностью приносить реальную пользу и отличаться от существующих решений. Простое увеличение объема генерации идей без оценки их ценности и оригинальности приводит к бесполезному многообразию. Исследования показывают, что наиболее значимые открытия и изобретения возникают на стыке оригинальности и практической применимости, когда новая концепция не только отличается от известных, но и решает конкретную проблему или удовлетворяет потребность. Таким образом, оценка инноваций требует комплексного подхода, учитывающего не только новизну, но и потенциальную пользу, которую идея может принести обществу или конкретной области знаний.
Креативное мышление, или “Рациональное Творчество”, определяется как сочетание трех ключевых показателей: новизны, полезности и осуществимости. Новизна оценивает оригинальность идеи, ее отличие от существующих решений. Полезность определяет ценность идеи, ее способность решать поставленную задачу или удовлетворять потребность. Осуществимость, в свою очередь, указывает на практическую реализуемость идеи, учитывая доступные ресурсы и ограничения. Все три параметра взаимосвязаны и необходимы для всесторонней оценки качества решения: идея, обладающая новизной, но лишенная полезности или реализуемости, не может считаться творческой. Именно эта триада метрик позволяет объективно измерять и совершенствовать способность к креативному решению задач, переходя от субъективных оценок к количественно определяемым показателям.
Оценка креативности и инноваций традиционно представляет собой сложную задачу из-за отсутствия объективных критериев. Без надежной системы количественной оценки таких характеристик, как новизна, полезность и реализуемость, процесс определения качества решения остается субъективным и подверженным личным предпочтениям. Это затрудняет не только сравнение различных подходов к решению проблем, но и систематическое развитие навыков креативного мышления. Отсутствие четких метрик препятствует объективной оценке эффективности методов стимулирования инноваций и разработки программ обучения, направленных на повышение творческого потенциала. В результате, прогресс в области креативного решения задач часто зависит от интуиции и экспертных оценок, а не от научно обоснованных данных.
Оценка Больших Языковых Моделей: Анализ Современных Возможностей
В последнее время наблюдается рост использования больших языковых моделей, таких как GPT-5 и DeepSeek V3.1, в задачах, требующих сложного логического мышления. Однако, несмотря на прогресс, способность этих моделей генерировать действительно креативные решения остается непостоянной. Хотя они демонстрируют высокую эффективность в обработке и анализе информации, а также в выявлении закономерностей, генерация принципиально новых идей, выходящих за рамки существующих данных, часто оказывается затруднительной. Неоднородность результатов указывает на необходимость дальнейших исследований и разработки методов, направленных на повышение способности моделей к генерации инновационных решений.
Большие языковые модели демонстрируют высокую эффективность в задачах распознавания закономерностей и извлечения информации, что позволяет им эффективно использовать существующие знания для формирования ответов. Данный подход основывается на анализе обширных объемов данных, позволяя моделям выявлять статистические связи и зависимости. В результате, генерируемые ответы часто представляют собой компиляцию и перекомбинирование уже известных фактов и концепций, а не создание принципиально новых идей. Эффективность моделей в данных задачах напрямую зависит от объема и качества обучающих данных, а также от сложности алгоритмов, используемых для обработки информации и выявления закономерностей. Данные способности являются ключевыми для выполнения задач, требующих доступа к обширной базе знаний и способности быстро находить релевантную информацию.
Оценка подлинной креативности больших языковых моделей требует тщательной проверки по метрикам новизны, полезности и осуществимости. В рамках данного исследования была предложена методология “Вселенная Мыслей” (Universe of Thoughts, UoT), которая позволила получить показатель креативности 0.698 при решении задачи “Мост” (Bridge Task). Этот результат превосходит показатель, достигнутый моделью GPT-5, который составил 0.649. Таким образом, UoT предоставляет более детализированную и количественно оцениваемую метрику для сравнения креативных способностей различных языковых моделей.
Интегрированная Оценка Творческого Мышления: Синергия Метрик
В рамках нашей системы, креативное мышление рассматривается не как изолированная способность, а как синергетический результат, обусловленный тремя ключевыми компонентами: новизной, полезностью и осуществимостью. Новизна обеспечивает оригинальность решения, полезность гарантирует его практическую ценность, а осуществимость подтверждает соответствие установленным ограничениям и возможность реализации в заданных условиях. Взаимодействие этих трех факторов формирует общую оценку креативности, позволяя перейти от простого генерирования идей к созданию эффективных и применимых решений.
Новизна решения обеспечивает его оригинальность и отличие от существующих подходов, в то время как практическая ценность (Полезность) гарантирует, что решение имеет конкретное применение и приносит измеримую выгоду. Ограничения (Осуществимость) подтверждают соответствие решения установленным нормам, ресурсам и техническим возможностям. Таким образом, оценка решения по этим трем параметрам — новизне, полезности и осуществимости — позволяет выделить действительно эффективные и применимые на практике результаты, в отличие от просто оригинальных, но нереализуемых и бесполезных идей.
Оптимизация интегрированного показателя, включающего новизну, полезность и осуществимость, позволяет перейти от простой генерации идей к созданию качественных решений, одновременно инновационных и реализуемых. Экспериментальные данные демонстрируют, что применение данного подхода в архитектуре C-UoT (Constrained-Unconstrained Optimization) приводит к ‘астрономически большому’ приросту эффективности, в то время как в архитектуре T-UoT (Task-Unconstrained Optimization) наблюдается ‘наиболее значительный’ прирост эффективности по сравнению с базовым методом полного перебора вариантов. Эти результаты подтверждают, что оценка идей по совокупности указанных критериев обеспечивает существенное повышение производительности и качества генерируемых решений.
Представленная работа демонстрирует стремление к созданию систем, способных не просто решать задачи, но и генерировать новые идеи, выходя за рамки предопределенных алгоритмов. Этот подход к креативному мышлению, реализованный в рамках концепции ‘Вселенной Мыслей’, требует от модели способности систематически исследовать и комбинировать различные концепции. Как заметил Дональд Дэвис: «Простота — это высшая степень изысканности». Данное утверждение находит отражение в элегантности предложенного фреймворка UoT, который, несмотря на сложность решаемых задач, стремится к лаконичности и ясности в организации процесса креативного мышления. Очевидно, что успешная реализация подобной системы требует не только вычислительной мощности, но и математической строгости в определении правил комбинации и оценки генерируемых идей.
Куда Ведёт Нас Вселенная Мыслей?
Представленная работа, безусловно, расширяет границы возможностей больших языковых моделей, но не стоит обманываться кажущейся креативностью. Если алгоритм выдаёт неожиданные решения, это ещё не значит, что он понимает процесс. Скорее, это говорит о том, что инвариант, лежащий в основе генерации, остаётся невыявленным. Дальнейшие исследования должны быть направлены не на увеличение масштаба моделей, а на формализацию принципов, управляющих творческим мышлением. Необходимо разработать метрики, позволяющие отделить истинную креативность от случайной генерации правдоподобных, но бессмысленных комбинаций.
Особый интерес представляет вопрос о возможности переноса креативных стратегий, выявленных в рамках предложенной “Вселенной Мыслей”, на другие области — например, на задачи, требующие трансформационного творчества, где необходимо не просто комбинировать существующие идеи, а создавать принципиально новые концепции. Если модель способна к такому, то, возможно, мы приближаемся к созданию искусственного интеллекта, способного не просто решать задачи, а по-настоящему видеть возможности, которые ускользают от человеческого взгляда. Но пока это, увы, лишь гипотеза.
В конечном счёте, задача не в том, чтобы научить машину генерировать “креативные” ответы, а в том, чтобы понять, что на самом деле означает креативность. Если мы не можем сформулировать чёткие критерии оценки, то любые достижения в этой области останутся лишь иллюзией прогресса — красивой, но бесполезной. И если решение кажется магией — значит, вы не раскрыли инвариант.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.20471.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
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- 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
2025-11-27 01:41