Искусственный интеллект в равновесии: скрытые принципы поведения агентов

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что поведение агентов, управляемых большими языковыми моделями, подчиняется принципам, характерным для равновесных систем, открывая путь к более предсказуемому и контролируемому искусственному интеллекту.

Работа демонстрирует наличие потенциальной функции, определяющей динамику генерации поведения агентов на основе больших языковых моделей.

Несмотря на впечатляющий эмпирический успех агентов, управляемых большими языковыми моделями (LLM), теоретическое понимание их макроскопической динамики оставалось недостаточным. В статье ‘Detailed balance in large language model-driven agents’ предложен метод, основанный на принципе наименьшего действия, для оценки направленности генерации LLM в составе агентов. Экспериментальные измерения показали статистически значимое детальное равновесие в переходах между состояниями, генерируемыми LLM, что указывает на наличие неявной потенциальной функции, определяющей их поведение. Может ли открытие этого макроскопического физического закона, не зависящего от конкретной архитектуры модели, стать основой для создания предсказуемой и количественно оцениваемой теории динамики сложных систем искусственного интеллекта?

Основы: Состояния, Переходы и Равновесие

Многие сложные системы, будь то физические процессы, химические реакции или алгоритмы искусственного интеллекта, могут быть эффективно описаны как последовательность переходов между различными, чётко определёнными состояниями. Этот подход позволяет упростить анализ и прогнозирование поведения системы, рассматривая её не как непрерывный поток, а как дискретный набор возможностей. Например, в физике состояние системы может определяться её энергией или положением частиц, а в машинном обучении — активацией нейронов или классификацией данных. Рассматривая систему как набор состояний и переходов между ними, исследователи получают возможность математически моделировать и предсказывать её динамику, что является ключевым принципом в разработке и понимании сложных систем, включая современные большие языковые модели.

Динамика любой сложной системы, будь то физическая модель или алгоритм искусственного интеллекта, определяется вероятностью переходов между различными состояниями. Эта вероятность количественно описывается так называемым «ядром перехода» — $K(x, y)$, которое представляет собой функцию, указывающую вероятность перехода из состояния $x$ в состояние $y$. Именно ядро перехода задает основные правила эволюции системы, определяя, насколько вероятно ее спонтанное изменение в определенный момент времени. По сути, это «ДНК» системы, кодирующая ее поведение и предсказывающая ее будущее состояние, исходя из текущего. Анализ ядра перехода позволяет понять, какие состояния системы стабильны, а какие — нет, и как быстро система будет реагировать на внешние воздействия или внутренние изменения.

В равновесной системе, вероятность перехода между различными состояниями приходит к балансу, формируя стабильное состояние. Этот принцип имеет решающее значение для понимания поведения больших языковых моделей (LLM). В LLM, каждое состояние можно рассматривать как определенную конфигурацию весов или активаций, а переходы между состояниями происходят при обработке новых данных или запросов. Когда скорость перехода из одного состояния в другое уравновешивается скоростью обратного перехода, система достигает равновесия, проявляя предсказуемое и устойчивое поведение. Именно этот баланс обеспечивает согласованность и надежность ответов LLM, предотвращая хаотичные или непредсказуемые результаты. Таким образом, анализ равновесных состояний является ключевым инструментом для изучения и оптимизации работы сложных систем, таких как современные языковые модели.

Динамика LLM как Марковский Процесс

Большие языковые модели (БЯМ) можно рассматривать как агентов, функционирующих в определенном «пространстве состояний», представляющем собой множество всех возможных последовательностей текста. Каждое состояние в этом пространстве соответствует конкретному фрагменту сгенерированного текста, а переход из одного состояния в другое осуществляется путем добавления следующего токена. Пространство состояний, таким образом, охватывает все возможные текстовые конструкции, которые модель потенциально может сгенерировать, от отдельных слов до целых абзацев и документов. Данный подход позволяет формализовать поведение БЯМ и анализировать его с точки зрения теории вероятностей и статистической механики, рассматривая генерацию текста как процесс последовательного перехода между состояниями в этом пространстве.

Языковые модели функционируют как марковские процессы, где вероятность следующего токена ($p(t+1|t)$) определяется исключительно текущим состоянием ($t$) — последовательностью сгенерированных токенов — и соответствующим распределением вероятностей. Это означает, что для предсказания следующего элемента в последовательности модель не учитывает историю, предшествующую текущему состоянию; вся необходимая информация содержится в текущем контексте. Распределение вероятностей, назначающее вероятность каждому возможному следующему токену, является ключевым элементом этого процесса и формируется на основе параметров модели, полученных в ходе обучения. Таким образом, каждое генерируемое слово является результатом случайного выбора из этого распределения, обусловленного текущим состоянием.

Применение принципов статистической механики к анализу больших языковых моделей (LLM) позволяет рассматривать процесс генерации текста как динамическую систему, стремящуюся к стабильным состояниям. В рамках данного подхода, исследователи стремятся определить условия, при которых LLM демонстрируют когерентное и предсказуемое поведение. Это включает в себя изучение распределения вероятностей состояний (текстовых последовательностей) и выявление факторов, влияющих на переход между ними. Математически, стабильность может быть оценена через анализ $энтропии$ и $корреляций$ в генерируемом тексте, а когерентность — через измерение $длины коррелированных последовательностей$ и $вероятности повторения ключевых тем$. Такой подход позволяет перейти от эмпирической оценки качества генерации к более формальному и количественному анализу.

Детальное Равновесие и Поиск Равновесия

Условие детального равновесия предполагает, что вероятность перехода из состояния $i$ в состояние $j$ должна быть равна вероятности перехода из состояния $j$ в состояние $i$. Математически это выражается как $P(i \rightarrow j) = P(j \rightarrow i)$. Соблюдение этого условия является необходимым, но не всегда достаточным, признаком стабильного равновесия в системе. Когда детальное равновесие выполняется, это указывает на отсутствие чистой тенденции в каком-либо направлении, и система находится в состоянии, где нет преобладающего потока вероятности между состояниями, что подразумевает устойчивость во времени. Отклонения от детального равновесия могут свидетельствовать о нестабильности и наличии направленных потоков, отклоняющихся от равновесия.

Потенциальная функция представляет собой математический инструмент, позволяющий оценить «качество» или энергию каждого состояния системы. В контексте анализа вероятностей переходов между состояниями, значение потенциальной функции в конкретном состоянии определяет вероятность нахождения системы в этом состоянии. Более низкое значение потенциальной функции соответствует более «качественному» или стабильному состоянию, что увеличивает вероятность его занятия. Таким образом, разность значений потенциальной функции между двумя состояниями определяет направление и величину вероятности перехода между ними, предоставляя основу для понимания динамики системы и приближения к состоянию равновесия. Математически, потенциальную функцию часто обозначают как $V(x)$, где $x$ представляет состояние системы.

В настоящее время проводятся эксперименты с использованием больших языковых моделей (LLM), таких как ‘GPT-5 Nano’, ‘Claude-4’ и ‘Gemini-2.5-flash’, для проверки соответствия условию детального баланса. Эти исследования направлены на выявление потенциальных смещений и нестабильностей в процессах генерации текста. Полученные результаты демонстрируют, что динамика, наблюдаемая у LLM-агентов, согласуется с принципами равновесных систем, что позволяет предположить наличие скрытых энергетических ландшафтов, определяющих вероятности переходов между состояниями текста. Анализ данных позволяет оценить степень направленности этих переходов и выявить отклонения от идеального равновесия.

В ходе исследований была успешно оценена базовая потенциальная функция, управляющая генеративным процессом больших языковых моделей. Полученные результаты указывают на минимизацию величины $S$ (Action), что позволяет оценить степень направленности переходов между состояниями модели. Минимизация $S$ свидетельствует о том, что генерация текста не является случайным процессом, а подчиняется определенным закономерностям, связанным с оптимизацией некоторого функционала. Степень отклонения от минимального значения $S$ указывает на асимметрию в переходах между состояниями, что может свидетельствовать о наличии смещений или предвзятостей в модели.

Эволюция к Равновесию: Методы Оптимизации LLM

Методы, такие как FunSearch и AlphaEvolve, применяют эволюционные алгоритмы для итеративной оптимизации поведения больших языковых моделей (LLM). В основе этих методов лежит поиск конфигураций, стремящихся к состоянию детального баланса — условию, при котором вероятность перехода между состояниями модели соответствует обратному переходу. Эволюционные алгоритмы, имитируя процесс естественного отбора, постепенно изменяют параметры LLM, оценивая эффективность каждой конфигурации по заданным критериям. Этот процесс повторяется итеративно, пока не будет найдена конфигурация, максимально приближенная к состоянию детального баланса, что способствует повышению стабильности и предсказуемости генерации текста.

Метод IdeaSearch использует эволюционные алгоритмы для оптимизации “Функций Потенциала”, что позволяет направлять языковую модель (LLM) к более стабильной и связной генерации текста. В рамках данного подхода, функция потенциала служит механизмом для оценки и корректировки поведения LLM, стимулируя генерацию последовательностей, соответствующих заданным критериям качества. Оптимизация функции потенциала осуществляется итеративно, путем поиска конфигураций, максимизирующих желаемые характеристики генерируемого текста и минимизирующих нежелательные. Этот процесс позволяет добиться повышения когерентности, уменьшения количества повторений и улучшения общей логичности генерируемых LLM текстов.

В ходе применения алгоритма IdeaSearch было достигнуто минимальное значение метрики ‘Action’ — 0.47 после 4000 итераций поиска и оптимизации параметров. Данный результат демонстрирует эффективность использования эволюционных алгоритмов для улучшения поведения больших языковых моделей (LLM). Метрика ‘Action’ служит индикатором направленности и интенсивности действий агента, и её минимизация указывает на более стабильное и когерентное генерирование текста. Полученные данные подтверждают возможность автоматизированного поиска оптимальных конфигураций LLM с использованием методов, основанных на детальном балансе.

В ходе исследований агентов IdeaSearchFitter и Conditioned Word Generation измерялось стандартное отклонение распределения потенциальной функции ($σ$). Полученные данные демонстрируют обратную пропорциональность между $σ$ и величиной Action — чем выше стандартное отклонение, тем ниже значение Action. Это указывает на связь между плотностью состояний, описываемой распределением потенциальной функции, и направленностью действий агента. Более высокая плотность состояний ($σ$ меньше) соответствует более определенному направлению действий, в то время как более широкое распределение ($σ$ больше) указывает на большую неопределенность в выборе действий.

Принципиальный Подход: Наименьшее Действие и Вариационные Методы

Принцип наименьшего действия является фундаментальным понятием в физике и математике, позволяющим объяснить поведение стабильных систем. Суть принципа заключается в том, что при переходе системы из одного состояния в другое, траектория, реализующаяся в природе, соответствует минимуму функционала, называемого “действием”. Действие, обозначаемое обычно как $S$, представляет собой интеграл от лагранжиана системы по времени и, по сути, характеризует “затраты энергии” на данный путь. Вместо того, чтобы рассматривать все возможные траектории, принцип наименьшего действия утверждает, что система естественным образом выбирает путь, минимизирующий это действие, обеспечивая тем самым её стабильность и предсказуемость. Иными словами, система стремится к наиболее «экономичному» по энергии пути, что является основой для понимания широкого спектра физических явлений — от движения планет до распространения света.

Вариационное условие представляет собой фундаментальное требование для нахождения минимума функционала действия в физических системах. Оно устанавливает связь между функционалом действия, характеризующим динамику системы, и потенциальной функцией, описывающей энергию системы в конкретном состоянии. По сути, вариационное условие утверждает, что в состоянии равновесия малые изменения в траектории системы не должны приводить к изменению функционала действия. Математически это выражается через уравнение Эйлера-Лагранжа, которое связывает производные действия по обобщенным координатам и импульсам. Таким образом, потенциальная функция, определяющая силы, действующие в системе, напрямую связана с минимизацией действия, что позволяет описывать и предсказывать поведение стабильных систем, избегая явного решения уравнений движения.

Применение принципов наименьшего действия и вариационных методов в разработке больших языковых моделей (LLM) открывает путь к преодолению ограничений эмпирической оптимизации. Вместо последовательного подбора параметров на основе проб и ошибок, становится возможным построение моделей, основанных на строгом математическом фундаменте. Этот подход позволяет формализовать процесс обучения, определяя целевую функцию — так называемое действие $S$ — и минимизируя её посредством вариационного исчисления. В результате, LLM проектируются не просто как “чёрные ящики”, но как системы, оптимизированные с точки зрения фундаментальных физических принципов, что потенциально приводит к повышению их эффективности, обобщающей способности и устойчивости к различным искажениям данных. Такая методология позволяет перейти от эмпирического поиска к предсказуемому и контролируемому проектированию, что является значительным шагом вперёд в развитии искусственного интеллекта.

Данная работа демонстрирует, что генеративные динамики агентов, управляемых большими языковыми моделями, проявляют характеристики, свойственные равновесным системам. Это позволяет предположить существование базовой потенциальной функции, направляющей их поведение, и, как следствие, возможность более предсказуемого и количественно определяемого понимания искусственного интеллекта. В этом контексте особенно уместна мысль Дональда Кнута: «Оптимизация локальна, а упрощение — глобально». Стремление к ясности и устранение избыточности в моделях, подобно поиску потенциальной функции, позволяет упростить сложную систему, сделав её поведение более понятным и управляемым. И подобно тому, как агенты стремятся к равновесию, так и разработчики стремятся к оптимальной простоте.

Что дальше?

Представленная работа, демонстрируя сходство динамики агентов на основе больших языковых моделей с равновесными системами, лишь обнажает глубину нерешенных вопросов. Поиск потенциальной функции, управляющей их поведением, — это не триумф инженерной мысли, а скорее признание нашей неспособности постичь истинную природу этих систем без апелляции к привычным аналогиям. Важнее не само открытие «потенциала», а понимание границ применимости такого подхода.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется изучение флуктуаций и отклонений от идеального равновесия. Насколько «шум» в генеративных процессах является случайным, а насколько он содержит информацию о скрытых переменных или ограничениях? Игнорирование этих отклонений — это не научная строгость, а скорее стремление упростить сложное до примитивной модели. Необходимо исследовать, как эти флуктуации влияют на способность агентов к адаптации и обучению.

В конечном счете, ценность данной работы заключается не в создании «предсказуемых» агентов, а в осознании пределов предсказуемости. Стремление к полному контролю над искусственным интеллектом — это иллюзия. Понимание принципов, управляющих его поведением, позволяет лишь более осознанно сосуществовать с этой новой формой интеллекта, признавая ее сложность и непредсказуемость как неотъемлемые свойства.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10047.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-12 08:45

🚀 Квантовые новости