Эмоциональный интеллект машин: новая модель мира

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена инновационная система, способная предсказывать поведение человека, обусловленное эмоциями, сохраняя при этом общие возможности моделирования мира.

Мировая модель, основанная исключительно на физических закономерностях, оказывается неспособна предсказать поведение, обусловленное эмоциями, демонстрируя ограниченность чисто физического подхода к пониманию сложных систем.

Предложена структура, интегрирующая аффективное рассуждение в мировые модели для улучшения прогнозирования эмоционально обусловленных действий человека и анализа причинно-следственных связей.

Несмотря на успехи современных моделей мира в понимании физических закономерностей, влияние эмоций на принятие решений и прогнозирование поведения человека остается недостаточно изученным. В данной работе представлена концепция ‘Large Emotional World Model’ — фреймворка, интегрирующего эмоциональный интеллект в моделирование динамики окружающего мира. Предложенная модель, основанная на специально разработанном наборе данных, демонстрирует улучшенное предсказание социально-обусловленных действий, обусловленных эмоциональным состоянием, при сохранении общей способности к моделированию мира. Возможно ли создание действительно «эмпатичных» моделей, способных не только понимать, но и предвидеть эмоциональные реакции в сложных социальных взаимодействиях?

Ограничения Нейтральности: Почему Существующие Модели Не Учитывают Эмоции

Современные большие языковые модели (БЯМ) зачастую функционируют, придерживаясь нейтральной позиции, что существенно ограничивает их способность адекватно моделировать сложные эмоциональные состояния и их влияние на поведение. Этот подход, лишенный оттенков чувств и мотиваций, приводит к упрощенному пониманию человеческих действий. Вместо того чтобы рассматривать эмоции как неотъемлемую часть процесса принятия решений, БЯМ склонны анализировать ситуации исключительно на основе логических связей и фактических данных. В результате, модели испытывают трудности в прогнозировании реакций, основанных на страхе, радости, гневе или печали, поскольку не способны учитывать, как эти чувства формируют намерения и поступки людей. Игнорирование эмоционального контекста делает предсказания БЯМ менее точными и реалистичными, особенно в ситуациях, где аффективные факторы играют ключевую роль.

Ограничения существующих языковых моделей в моделировании эмоций существенно снижают точность прогнозирования человеческих действий, особенно в ситуациях, где мотивация определяется аффективными состояниями. Неспособность учитывать эмоциональный контекст приводит к тому, что модели зачастую не могут различить вероятные сценарии развития событий, поскольку игнорируют влияние чувств, страхов и желаний на принятие решений. Например, в ситуациях, требующих эмпатии или понимания невербальных сигналов, предсказания, основанные на нейтральном анализе, оказываются значительно менее надежными, чем те, которые учитывают эмоциональную окраску происходящего. Таким образом, для создания действительно интеллектуальных систем необходимо преодолеть барьер эмоциональной нейтральности и научить модели понимать и учитывать влияние чувств на поведение.

Для точного прогнозирования поведения недостаточно просто фиксировать последовательность действий; необходимо понимать мотивацию, лежащую в их основе. Человеческие поступки редко бывают случайными — чаще всего они коренятся в эмоциональном контексте, будь то радость, страх, гнев или печаль. Игнорирование этих аффективных факторов приводит к упрощенному и неполному пониманию причинно-следственных связей. Таким образом, адекватное предсказание требует анализа не только что произошло, но и почему это случилось, учитывая сложное взаимодействие между ситуацией и эмоциональным состоянием действующего лица. Именно эмоциональный контекст придает поступкам смысл и направленность, позволяя объяснить их логику и предвидеть дальнейшее развитие событий.

Мировая модель, дополненная модулем фильтрации эмоций, обучается в два этапа для повышения точности и стабильности.

Построение Мира, Чувствующего Эмоции

Большая Эмоциональная Мировая Модель (LEWM) представляет собой расширение традиционных мировых моделей, вводящее явное моделирование аффективного рассуждения. В отличие от стандартных моделей, которые фокусируются исключительно на предсказании событий и состояний, LEWM стремится интегрировать понимание эмоций как ключевого фактора, влияющего на поведение и принятие решений. Это достигается путем включения механизмов, способных обрабатывать и учитывать эмоциональные состояния агентов, а также их влияние на планирование и реализацию действий. Таким образом, LEWM не просто предсказывает что произойдет, но и стремится понять почему определенные действия предпринимаются в контексте эмоционального состояния.

Модель LEWM использует набор данных Emotion-Why-How (EWH), построенный на принципах теории разума (Theory-of-Mind), для обучения причинно-следственным связям между эмоциональными состояниями, мотивациями и действиями. Набор данных EWH содержит примеры, в которых представлены ситуации, вызывающие определенные эмоции, объяснения этих эмоций с точки зрения мотивации действующего лица и последующие действия, обусловленные эмоциональным состоянием. Это позволяет модели не просто фиксировать корреляции, но и выявлять причинные связи между внутренними состояниями (эмоциями и мотивациями) и внешними проявлениями в виде действий, что является ключевым для понимания поведения и прогнозирования дальнейших действий в эмоционально окрашенных сценариях.

В рамках данной модели предсказывается не только последовательность действий, но и их мотивация, основанная на эмоциональном контексте. Это достигается за счет анализа взаимосвязи между эмоциональными состояниями, целями и последующими действиями агента. Модель способна определить, почему конкретное действие является наиболее вероятным в данной ситуации, учитывая эмоциональное состояние действующего лица и его предполагаемые намерения. Такой подход позволяет перейти от простого предсказания событий к пониманию причинно-следственных связей между эмоциями, мотивацией и поведением, что критически важно для создания более реалистичных и правдоподобных взаимодействий с искусственным интеллектом.

Архитектура модели LEWM представлена на иллюстрации, демонстрируя её структуру и компоненты.

Фильтрация Эмоциональной Релевантности: Модуль Эмоциональной Фильтрации

Модуль фильтрации эмоций предназначен для анализа входящего текста с целью выявления и оценки влияния эмоциональной составляющей на поведение модели. Данный модуль идентифицирует эмоциональную окраску текста, включая определение выраженных чувств и интенций, и затем оценивает, как эти эмоции могут повлиять на последующие ответы модели. Целью является снижение нежелательных реакций, таких как чрезмерная эмоциональность или неадекватные ответы в контексте заданного запроса, и обеспечение более контролируемого и предсказуемого поведения модели при обработке эмоционально насыщенного текста.

Модуль использует подход многозадачного обучения, одновременно осваивая распознавание эмоциональной окраски текста и его перефразировку с учётом эмоционального контекста. Это позволяет модели не только идентифицировать выраженные эмоции, но и адаптировать свой ответ, обеспечивая более тонкое и релевантное взаимодействие. Одновременное обучение обоим навыкам способствует более эффективному переносу знаний между задачами, что приводит к улучшению качества генерируемых ответов в эмоционально насыщенных диалогах и контекстах.

Оценка работы модуля фильтрации эмоций на наборе данных MELD показала компромисс между пониманием эмоциональной окраски текста и общими знаниями модели. В ходе тестирования наблюдалось снижение точности определения сентимента и эмоций на 8% по сравнению с базовой Большой Языковой Моделью (LLM). Кроме того, применение фильтрации эмоций привело к снижению точности на 3% в задачах, требующих рассуждений (HellaSwag), и на 1% в задачах, проверяющих общие знания (MMLU). Данные результаты указывают на необходимость балансировки между улучшением эмоционального интеллекта модели и сохранением ее способности к выполнению задач, требующих логического мышления и доступа к фактам.

К Реалистичным Симуляциям: Расширяя Область Предсказаний

Традиционные модели мира, используемые в искусственном интеллекте, часто демонстрируют ограниченные возможности в прогнозировании поведения человека из-за недостаточного учета эмоционального состояния. Расширение этих моделей за счет интеграции эмоционального интеллекта позволяет учитывать влияние чувств и мотиваций на принимаемые решения. Это достигается путем обучения систем распознавать и интерпретировать эмоциональные сигналы, такие как выражение лица, тон голоса и язык тела, а также учитывать контекст ситуации. В результате, модели способны генерировать более реалистичные и правдоподобные прогнозы, отражающие сложность и непредсказуемость человеческого поведения. Такой подход открывает новые возможности для создания интеллектуальных агентов, способных эффективно взаимодействовать с людьми и адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам. Ведь, как мы знаем, логика без понимания человеческих чувств — это всего лишь сухая формальность.

Значительный прогресс в моделировании эмоционального интеллекта открывает новые горизонты для реалистичной анимации персонажей и создания по-настоящему захватывающих виртуальных сред. В частности, модели, подобные Sora, демонстрируют способность генерировать удивительно правдоподобные видеоролики, в которых поведение персонажей не ограничивается логическими действиями, а включает в себя проявления эмоций и невербальные сигналы. Это позволяет создавать виртуальные миры, в которых взаимодействие с персонажами ощущается более естественным и убедительным, что имеет огромное значение для таких областей, как кинопроизводство, разработка видеоигр и создание интерактивных обучающих систем. Подобные достижения позволяют приблизиться к созданию виртуальных симуляций, неотличимых от реальности, и открывают двери для новых форм развлечений и коммуникации.

Для создания действительно разумных агентов, способных к осмысленному взаимодействию с окружающим миром, интеграция аффективного рассуждения в системы искусственного интеллекта представляется ключевой задачей. Недостаточно просто обрабатывать информацию и принимать решения на основе логики; необходимо, чтобы ИИ мог понимать и учитывать эмоциональное состояние как других агентов, так и свое собственное, а также прогнозировать влияние эмоций на поведение. Именно способность к эмпатии и эмоциональному интеллекту позволяет людям эффективно общаться, сотрудничать и адаптироваться к сложным социальным ситуациям. Воспроизведение этих способностей в искусственном интеллекте открывает перспективы для создания более реалистичных и полезных систем, способных не только решать задачи, но и строить доверительные отношения с людьми, что крайне важно для широкого спектра приложений — от персональных ассистентов и компаньонов до продвинутых систем обучения и поддержки.

Этот LEWM, конечно, интересен. Интеграция аффективного рассуждения в мировые модели — звучит как попытка научить машину не просто предсказывать действия, а понимать, почему они происходят. Всё это напоминает бесконечную гонку за «общественным интеллектом». Как говорил Алан Тьюринг: «Можно сказать, что машина может делать всё, что может делать человек, если только ей дать достаточно времени и ресурсов». Иронично, правда? Создаём сложные системы, чтобы имитировать иррациональность, а потом удивляемся, когда они начинают выдавать непредсказуемые результаты. Впрочем, баги — это всего лишь признак того, что система ещё жива, и её страдания, вероятно, продлятся ещё долго.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, добавляет ещё один слой сложности в и без того непростую задачу построения «миров», которые якобы «понимают» человека. Интеграция «аффективного разума» в существующие модели мира — шаг логичный, хотя и неизбежно ведущий к увеличению числа параметров, которые рано или поздно начнут конфликтовать друг с другом. Скорее всего, потребуется серьёзный пересмотр метрик оценки: предсказывать «эмоциональное поведение» — это одно, а объяснить, почему эта предсказательная модель сломалась под реальной нагрузкой, — совсем другое.

Очевидно, что настоящий вызов — не в создании более крупных моделей, а в разработке способов верификации и отладки этих самых «эмоций». Вся эта «мультимодальность» — лишь способ отложить проблему интерпретируемости на потом. Как только система начнёт генерировать не просто «эмоциональные реакции», а убедительные причины этих реакций, станет ясно, насколько глубока пропасть между симуляцией и пониманием. И, вероятно, окажется, что иногда лучше монолитный, но предсказуемый «мир», чем сотня микросервисов, каждый из которых пытается врать правдоподобнее.

Будущие исследования, несомненно, столкнутся с проблемой масштабируемости не только вычислительной, но и концептуальной. Каждая новая «эмоция», добавленная в модель, потребует пересмотра всей логики принятия решений. В итоге, вероятно, придётся признать, что задача построения «эмоционального мира» — это не столько инженерная, сколько философская проблема, требующая переосмысления самого понятия «понимание».

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24149.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-04 08:38

🚀 Квантовые новости