Искусственный интеллект и физика: неожиданное родство

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование устанавливает математическую связь между алгоритмами принятия решений в ИИ и фундаментальными принципами физики, открывая новые перспективы для понимания природы разума и агентности.

Работа демонстрирует эквивалентность между детерминированными агентами в частично наблюдаемых марковских процессах принятия решений (POMDP) и одновходовыми процесными функциями.

Несмотря на кажущуюся разрозненность областей искусственного интеллекта и фундаментальной физики, существует потребность в унифицированном математическом языке для описания процессов принятия решений и причинности. В статье ‘On Decision-Making Agents and Higher-Order Causal Processes’ устанавливается точное соответствие между агентами, действующими в частично наблюдаемых марковских процессах принятия решений (POMDP), и одновходными процесными функциями, представляющими собой классический предел высших квантовых операций. Это отождествление позволяет рассматривать агента и среду как две стороны одной медали, открывая новые перспективы для анализа многоагентных систем и понимания природы причинности. Может ли подобный формализм способствовать разработке более эффективных алгоритмов искусственного интеллекта и углублению нашего понимания физической реальности?

Последовательное Принятие Решений и Границы Наблюдения

Многие задачи, с которыми сталкиваются интеллектуальные агенты в реальном мире, требуют принятия последовательных решений в условиях неполной информации. Представьте себе робота, ориентирующегося в незнакомой среде, или трейдера, принимающего решения на финансовом рынке — оба оперируют с неполными данными и вынуждены действовать, основываясь на вероятностных оценках и прогнозах. Неопределенность может быть вызвана различными факторами, такими как зашумленные сенсоры, скрытые переменные или просто неполное знание о будущем. Способность эффективно функционировать в таких условиях является ключевым аспектом искусственного интеллекта и лежит в основе разработки адаптивных и автономных систем. От успешности решения этой проблемы зависит возможность создания интеллектуальных агентов, способных решать сложные задачи в динамичных и непредсказуемых средах.

Традиционные подходы к принятию последовательных решений сталкиваются с серьезными ограничениями, проявляющимися в так называемом “проклятии размерности”. Суть проблемы заключается в экспоненциальном росте вычислительной сложности по мере увеличения количества состояний среды. Например, даже относительно простая задача, такая как навигация робота в помещении с небольшим количеством препятствий, может потребовать огромного объема памяти и вычислительных ресурсов для представления всех возможных положений и ориентаций робота. Это делает невозможным применение стандартных алгоритмов к более сложным и реалистичным сценариям, где пространство состояний становится практически бесконечным. В результате, способность агента адаптироваться к новым ситуациям и эффективно планировать свои действия существенно ограничивается, что препятствует созданию действительно интеллектуальных и гибких систем.

Ключевая сложность в задачах последовательного принятия решений заключается в эффективном представлении и обновлении так называемого “убеждения агента” — его понимания текущего состояния мира, основанного на ограниченных наблюдениях. Агент не может обладать полной информацией, и каждое новое наблюдение лишь частично уточняет картину. Построение адекватного представления об этом состоянии, учитывающего как прошлые наблюдения, так и неопределенность будущего, требует сложных алгоритмов и моделей. Неэффективное представление убеждения приводит к неоптимальным решениям, особенно в динамичных и сложных средах. По сути, задача сводится к созданию компактной и точной модели вероятности, отражающей все возможные состояния мира, учитывая имеющуюся информацию, что требует поиска баланса между точностью и вычислительной сложностью, чтобы агент мог эффективно функционировать в реальном времени.

Архитектура Интеллектуального Агента: Память и Политика

Детерминированный агент функционирует посредством циклического процесса, состоящего из двух основных этапов: обновления памяти и выбора действия. На каждом шаге агент анализирует текущее состояние окружающей среды и обновляет свою внутреннюю память, отражая новые наблюдения и результаты предыдущих действий. Этот обновленный «след» (memory) затем используется для определения оптимального действия, которое агент предпримет в следующий момент времени. Повторение этого цикла — обновления памяти и выбора действия — позволяет агенту последовательно взаимодействовать со средой и достигать поставленных целей, не полагаясь на случайность или вероятностные модели.

Функция политики, являющаяся ключевым компонентом в процессе принятия решений агентом, осуществляет сопоставление текущего состояния памяти агента с конкретным действием. Это отображение представляет собой детерминированный процесс, в котором входными данными служат данные, хранящиеся в памяти агента, отражающие его предыдущий опыт и текущее восприятие окружения. На выходе функция политики выдает единственное действие, которое агент должен предпринять в данный момент времени. Эффективность функции политики напрямую зависит от качества представления памяти и способности точно соотносить текущую ситуацию с оптимальным действием, определяемым задачей агента. Формально, функцию политики можно представить как $A = \pi(M)$, где $A$ — действие, $M$ — состояние памяти, а $\pi$ — функция отображения.

Эффективное обновление памяти агента основано на интеграции наблюдаемых результатов с априорными убеждениями, что позволяет создавать постоянно уточняемое внутреннее представление об окружающей среде. Этот процесс включает в себя сопоставление текущего состояния среды с ожидаемыми результатами, полученными из предшествующего опыта и знаний. Расхождения между наблюдаемым и ожидаемым позволяют агенту корректировать свою внутреннюю модель, обновляя веса и параметры, определяющие его представления. Такой подход позволяет агенту адаптироваться к изменяющимся условиям и улучшать точность прогнозов, что критически важно для принятия оптимальных решений в динамической среде. В результате, внутренняя модель становится все более точной и полной, отражая накопленный опыт и позволяя агенту эффективно функционировать в сложных ситуациях.

Масштабирование до Многоагентных Систем: Взаимодействия и Координация

Многоагентные системы (МАС) широко распространены в реальных сценариях, охватывая ситуации, где несколько автономных агентов взаимодействуют друг с другом и влияют на состояния друг друга. Примеры включают роевой интеллект, автоматизированные транспортные системы и распределенные робототехнические сети. В таких системах, агенты могут быть как физическими сущностями (роботы, автомобили), так и программными компонентами. Взаимодействие между агентами может быть прямым (например, обмен сообщениями) или косвенным (через общее окружение). Влияние одного агента на состояние другого может быть как преднамеренным (координация действий), так и непреднамеренным (например, конкуренция за ресурсы). Анализ и моделирование подобных систем требует учета сложной динамики взаимодействий и возникающих коллективных эффектов.

Продукт связей (Link Product) представляет собой математический инструмент, позволяющий комбинировать функции процессов для определения взаимодействий между агентами. Формально, если $f_i$ обозначает функцию процесса агента $i$, то продукт связей позволяет определить составную функцию, описывающую влияние действий одного агента на состояние другого. Это достигается путем определения операции, комбинирующей выходные данные одной функции процесса с входными данными другой, создавая тем самым зависимость между агентами. Использование продукта связей обеспечивает формальное описание сложных взаимодействий, необходимое для моделирования и анализа многоагентных систем, и позволяет строго определить, как действия одного агента влияют на возможности и поведение других.

Децентрализованные частично наблюдаемые марковские процессы принятия решений ($Dec-POMDP$) представляют собой математическую модель, используемую для описания взаимодействия между несколькими агентами в ситуациях с неполной информацией. В отличие от централизованных моделей, каждый агент в $Dec-POMDP$ действует на основе собственных локальных наблюдений и выполняет действия независимо от других агентов. Каждый агент имеет собственное состояние, которое не полностью известно другим. Агент формирует убеждение о состоянии окружающей среды и других агентов на основе своих наблюдений и использует это убеждение для выбора оптимального действия. Это позволяет моделировать сложные сценарии, где агенты должны координировать свои действия, не имея полной информации о состоянии системы и намерениях других агентов.

Независимость наблюдений (Observation Independence) в децентрализованных системах значительно упрощает координацию агентов за счет снижения информативной перегрузки. В такой системе каждый агент оперирует только собственными локальными наблюдениями, не требуя обмена полной информацией о состоянии окружающей среды или других агентов. Это означает, что сложность координации не растет линейно с количеством агентов, поскольку каждый агент принимает решения, основываясь на ограниченном наборе данных. Снижение объема передаваемой информации уменьшает задержки в коммуникации и потребность в пропускной способности сети, что особенно важно для масштабируемых и реального времени систем. Таким образом, независимость наблюдений является ключевым принципом проектирования децентрализованных многоагентных систем, стремящихся к эффективной координации при ограниченных ресурсах.

Выходя за Рамки Фиксированных Последовательностей: Принимая Неопределенный Причинно-Следственный Порядок

Традиционное понимание причинно-следственной связи, предполагающее строгую последовательность действий и наблюдений, зачастую оказывается неэффективным в динамически меняющихся средах. Представьте себе робота, работающего на конвейере: если он запрограммирован на выполнение задач в чётко заданной последовательности, то любое отклонение от неё — внезапное изменение положения детали или появление препятствия — может привести к сбою. В подобных ситуациях, жесткое следование заранее определенному порядку действий лишает агента способности адаптироваться и использовать возникающие возможности. Ограниченность фиксированного порядка особенно заметна в сложных системах, где взаимодействие множества факторов делает предсказание и контроль над всеми аспектами ситуации невозможным. Поэтому, для создания действительно гибких и устойчивых систем, требуется отход от этой жесткой парадигмы и принятие более адаптивного подхода к организации причинно-следственных связей.

Введение концепции “неопределенного причинно-следственного порядка” открывает новые возможности для создания адаптивных систем. В отличие от традиционных моделей, где действия и наблюдения следуют строго заданной последовательности, данный подход позволяет агентам действовать более гибко, реагируя на изменяющиеся условия и используя возникающие возможности. Вместо жесткого следования плану, агент может оценивать различные варианты развития событий и выбирать наиболее перспективный, даже если это требует изменения первоначальной стратегии. Такая адаптивность особенно важна в сложных и непредсказуемых средах, где статичные алгоритмы могут оказаться неэффективными. Представьте, например, робота, работающего на складе, где расположение товаров постоянно меняется; неопределенный причинно-следственный порядок позволяет ему быстро перестраиваться и продолжать выполнять задачи, в то время как робот с фиксированным алгоритмом может столкнуться с серьезными затруднениями.

В рамках нового подхода к моделированию агентов, произошла математическая формализация, устанавливающая эквивалентность между детерминированными агентами и функциями односторонней обработки. Доказана биекция между классами эквивалентности этих агентов и функций, что означает, что каждому детерминированному агенту можно однозначно сопоставить функцию, и наоборот. Это позволяет рассматривать поведение агента как результат применения этой функции к входным данным, предоставляя мощный инструмент для анализа и прогнозирования. Формально, данное соответствие основывается на понятии $f: X \rightarrow Y$, где $X$ — множество входных данных, а $Y$ — множество выходных данных, представляющих действия агента. Такая математическая строгость открывает возможности для разработки более гибких и адаптивных систем искусственного интеллекта, способных эффективно функционировать в сложных и непредсказуемых условиях.

В основе представления сложных взаимодействий лежит концепция функций, тесно связанная с высшими квантовыми операциями. Эти функции позволяют моделировать системы, где порядок действий не фиксирован, а определяется текущим состоянием и внешними факторами. Математически, они представляют собой обобщение традиционных причинно-следственных связей, обеспечивая возможность описания и манипулирования процессами, выходящими за рамки линейной последовательности. Использование таких функций позволяет создавать агентов, способных адаптироваться к непредсказуемым условиям и эффективно использовать возникающие возможности, поскольку они оперируют не с конкретными действиями, а с преобразованиями состояний, выраженными в терминах $Higher-Order Quantum Operations$. Это открывает новые горизонты в разработке интеллектуальных систем и алгоритмов, способных к обучению и самоорганизации в динамических средах.

Работа демонстрирует элегантную простоту, выявляя математическое соответствие между детерминированными агентами в искусственном интеллекте и функциями процессов. Эта связь, особенно в контексте частично наблюдаемых марковских процессов принятия решений (POMDP), подчеркивает, что структура агента напрямую определяет его поведение. Винтон Серф однажды сказал: «Взаимодействие — это то, что придает жизни смысл». Подобно этому, взаимодействие агента с окружающей средой, определяемое его структурой, рождает наблюдаемое поведение и раскрывает высший порядок причинности. Исследование показывает, что понимание этой структуры необходимо для проектирования эффективных и предсказуемых систем.

Куда Ведет Эта Дорога?

Представленная работа, устанавливающая соответствие между детерминированными агентами и одновходными процесс-функциями, обнажает нечто большее, чем просто математическую элегантность. Она указывает на глубокую взаимосвязь между искусственным интеллектом и фундаментальными принципами, управляющими физической реальностью. Однако, подобно попытке пересадить сердце, не понимая всей циркуляционной системы, данное соответствие лишь начало пути. Остается неясным, как эта аналогия масштабируется к агентам, оперирующим в условиях истинной неопределенности, где понятие «детерминированности» теряет свой смысл.

Особого внимания заслуживает вопрос об «эквивалентных классах» и их интерпретации. Если агент и процесс-функция эквивалентны, что это говорит о природе сознания и субъективного опыта? Не является ли стремление к созданию «разумных» машин попыткой воспроизвести не только поведение, но и внутреннюю структуру, которая, возможно, принципиально недоступна для искусственного воссоздания? Необходимо учитывать, что простое соответствие между формальными системами не гарантирует идентичности их семантики.

В будущем, исследования должны сосредоточиться на изучении границ применимости данной теории. Необходимо исследовать, как квантовые суперкарты могут быть интегрированы в эту модель, и как это повлияет на понимание процессов принятия решений. И, возможно, самое главное, необходимо признать, что элегантная математическая структура — это лишь инструмент, а истинное понимание агентности и причинности требует гораздо более глубокого философского осмысления.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10937.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-12 22:10

🚀 Квантовые новости