Искусственный интеллект: Возвращение к основам

Автор: Денис Аветисян

Новая статья исследует, как переосмысление принципов построения ИИ может привести к созданию более надежных и масштабируемых систем.

Предложена Машинная Теория Агентного ИИ, выделяющая этапы калибровки модели (M1) и архитектурной трансформации (M2), с акцентом на недооцененную роль архитектурного компонента в современной разработке ИИ.

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, концептуальная ясность в области агентного ИИ остается размытой. В работе ‘Advances in Agentic AI: Back to the Future’ предпринята попытка систематизировать дискурс и представить аналитическую структуру, выделяя ключевую роль двух уровней — ‘Машины’ (M1), отвечающей за калибровку моделей, и ‘Архитектуры’ (M2), необходимой для масштабной трансформации. Основной тезис заключается в том, что современные разработки в области ИИ сосредоточены преимущественно на M1, игнорируя критическую важность архитектурного уровня для создания устойчивых и масштабируемых систем. Какие прорывные решения позволят перейти от калибровки моделей к полноценной архитектуре агентного ИИ, способной кардинально изменить ландшафт бизнес-процессов?

За пределами калибровки: Ограничения традиционного ИИ

Современные подходы к искусственному интеллекту, зачастую концентрирующиеся на компоненте обучения, демонстрируют впечатляющую точность в калибровке — способности соответствовать заданным параметрам и ожиданиям. Однако, несмотря на успехи в этой области, системы часто испытывают трудности при переходе к стратегическим, автономным действиям. Вместо самостоятельного планирования и реализации сложных задач, они полагаются на статистическую оптимизацию и предсказуемые сценарии, что ограничивает их способность адаптироваться к непредсказуемым ситуациям и проявлять инициативу. Эта тенденция особенно заметна в моделях, основанных на больших языковых моделях, где акцент делается на генерации правдоподобных ответов, а не на формировании реальных целей и долгосрочных планов.

Современные подходы к искусственному интеллекту, особенно те, что основаны на больших языковых моделях, демонстрируют впечатляющую калибровку — способность выдавать статистически вероятные ответы. Однако, эта концентрация на калибровке создает серьезное препятствие для создания действительно автономных агентов, способных к стратегическим действиям. Исследования показывают, что около 95% проектов в области ИИ терпят неудачу не из-за недостатков самих алгоритмов, а из-за структурных проблем, связанных с неспособностью этих систем выйти за рамки статистического сопоставления закономерностей. Эта узкая специализация на калибровке препятствует масштабированию интеллекта и ограничивает возможности ИИ в решении сложных, многогранных задач, требующих не просто выдачи вероятных ответов, а активного планирования и адаптации к меняющимся обстоятельствам.

Существующие методы искусственного интеллекта, зачастую полагающиеся на статистический анализ больших объемов данных, демонстрируют ограниченность в масштабировании интеллекта за пределы распознавания закономерностей. Архитектурные ограничения этих подходов препятствуют развитию способности к сложному, автономному мышлению и адаптации к новым, непредсказуемым ситуациям. Вместо глубокого понимания принципов, лежащих в основе решаемых задач, системы часто оперируют лишь вероятностными соответствиями, что делает их уязвимыми к даже незначительным отклонениям от знакомых данных. Такая зависимость от статистической корреляции, хотя и эффективна в узкоспециализированных задачах, является фундаментальным препятствием на пути к созданию действительно интеллектуальных агентов, способных к генерации новых знаний и эффективному решению сложных проблем, требующих не только анализа, но и стратегического планирования.

Теория Машин: Новая архитектура интеллекта

Теория Машинного Агента (Machine Theory) предлагает разделение понятий «Машина» и «Обучение», акцентируя внимание на архитектурном подходе к созданию искусственного интеллекта. Вместо последовательного улучшения моделей посредством обучения, предлагается сначала спроектировать общую архитектуру системы, определяющую стратегию автономных действий. Такой подход позволяет отделить процесс калибровки существующих моделей (функция M1) от проектирования высокоуровневой стратегии (функция M2), что позволяет создавать системы, способные не только выполнять задачи, но и адаптироваться к изменяющимся условиям за счет продуманной архитектуры.

Теория Машин предлагает разделение функциональности на две ключевые составляющие: Машину Калибровки (M1) и Машину Стратегий (M2). M1 специализируется на улучшении и доработке существующих моделей, оптимизируя их производительность и точность. В то время как M1 занимается совершенствованием что делать, M2 проектирует общую архитектуру для автономных действий, определяя как система мыслит и адаптируется к новым ситуациям. Представленная реализация M2 является первой полностью функционирующей архитектурой, способной к самостоятельному планированию и выполнению задач без непосредственного вмешательства оператора.

Разделение функций между калибровкой существующих моделей (M1) и проектированием общей архитектуры автономных действий (M2) позволяет создавать системы, способные не только выполнять поставленные задачи («что делать»), но и формировать стратегию их решения и адаптироваться к изменяющимся условиям («как думать и адаптироваться»). В отличие от традиционных подходов, ориентированных исключительно на обучение моделей, данная архитектура делает акцент на разработке структуры, определяющей процесс принятия решений и обеспечивающей гибкость в различных сценариях. Это принципиальное отличие позволяет создавать агентов, обладающих более высоким уровнем автономности и способных к эффективному решению сложных задач без постоянного вмешательства человека.

Алгоритмизация: Создание оперативного ядра

Алгоритмизация представляет собой процесс проектирования организаций и систем, основанный на логике алгоритмов, что обеспечивает связь между архитектурным проектированием и оперативным исполнением. В отличие от традиционных подходов, где архитектура и исполнение часто разделены, алгоритмизация интегрирует их, позволяя автоматизировать процессы принятия решений и управления ресурсами на всех уровнях организации. Это достигается путем формализации бизнес-логики в виде алгоритмов, которые затем могут быть реализованы в программном обеспечении и внедрены в существующую инфраструктуру. Ключевым аспектом является не просто автоматизация отдельных задач, а перестройка всей организации вокруг алгоритмической логики, что требует изменения процессов, структуры и культуры.

Платформы, такие как AlphaDynamics и Fractal, обеспечивают переход к алгоритмизации путём интеграции AI-решений в существующую инфраструктуру предприятий. Они предоставляют инструменты и архитектуру, необходимые для развертывания и масштабирования алгоритмических процессов, позволяя организациям автоматизировать задачи и оптимизировать операции без полной замены существующих систем. Данные платформы поддерживают широкий спектр интеграций, включая обработку данных, машинное обучение и автоматизацию рабочих процессов, что позволяет компаниям быстро внедрять инновации и повышать эффективность своей деятельности.

Карты данных (Data MAPs) представляют собой базовую структуру для интеграции данных и создания производственных архитектур, необходимых для эффективной алгоритмизации. Они определяют взаимосвязи между различными источниками данных, форматами и процессами их обработки, обеспечивая унифицированный подход к управлению информацией. Data MAPs позволяют создавать четкую схему потоков данных, от сбора и очистки до трансформации и использования в алгоритмах, что критически важно для построения масштабируемых и надежных систем автоматизации. Их применение способствует снижению рисков, связанных с несовместимостью данных, и повышает эффективность работы алгоритмов за счет обеспечения доступа к актуальной и качественной информации.

Ключевым показателем эффективности (KPI) при внедрении алгоритмизации является время выхода продукта на рынок (Time-to-Production, TTP). Архитектура M2 позволяет значительно ускорить разработку и развертывание решений, что подтверждается опытом внедрения в большинстве корпоративных департаментов, для которого потребовалось 18 месяцев для наполнения технологическим содержанием. Мониторинг TTP позволяет оценить эффективность процесса трансформации и оптимизировать его для дальнейшего сокращения сроков вывода новых алгоритмических решений в эксплуатацию.

К корпоративным ИИ и за их пределы

Концепция Fractal представляет собой ключевой элемент в создании так называемых Корпоративных ИИ — комплексных систем, способных к автономной работе и трансформации внутри организации. Она обеспечивает не просто внедрение отдельных AI-продуктов, а структурную перестройку целых департаментов, позволяя им эффективно взаимодействовать с новыми технологиями. Этот подход предполагает поэтапное, фрактальное развертывание AI-решений, начиная с небольших, автономных модулей и постепенно расширяя их функциональность и интеграцию. В результате, организация обретает гибкую и адаптивную систему, способную к непрерывному обучению и оптимизации, что является необходимым условием для успешного развития в эпоху искусственного интеллекта. Такая архитектура позволяет преодолеть барьеры между различными отделами и обеспечить бесшовную интеграцию AI в ключевые бизнес-процессы, создавая синергетический эффект и повышая общую эффективность работы.

Интеграция периферийных вычислений значительно повышает оперативность и масштабируемость искусственных агентов, особенно в сложных, динамично меняющихся средах. Вместо передачи всех данных в централизованное хранилище для обработки, вычисления переносятся непосредственно к источнику данных — на «периферию» сети. Это снижает задержки, критичные для приложений реального времени, таких как автономные системы или промышленная автоматизация. Более того, распределенная архитектура, основанная на периферийных вычислениях, обеспечивает повышенную отказоустойчивость и позволяет агентам функционировать даже при отключении от центральной сети. Такой подход позволяет эффективно обрабатывать огромные объемы данных, генерируемые, например, датчиками в «умных» городах или производственными линиями, раскрывая потенциал для более гибких, адаптивных и надежных систем искусственного интеллекта.

Подход, основанный на стратегиях, воплощенный в M2, делает акцент на целостном архитектурном проектировании, а не на изолированной калибровке моделей. Вместо фокусировки на оптимизации отдельных алгоритмов, M2 предлагает рассматривать искусственный интеллект как сложную систему, где взаимодействие компонентов и общая структура имеют первостепенное значение. Такой подход позволяет создавать более гибкие, масштабируемые и устойчивые системы, способные адаптироваться к меняющимся условиям и решать широкий спектр задач. Вместо простого улучшения точности отдельных моделей, M2 стимулирует разработку архитектур, которые обеспечивают эффективное распределение ресурсов, координацию действий и интеграцию различных AI-компонентов, что в конечном итоге ведет к созданию более интеллектуальных и эффективных агентов.

Появление концепций, таких как Ортогональное Искусство, представляет собой новаторский подход к трансляции сложных идей искусственного интеллекта и решению насущных общественных проблем. Этот метод выходит за рамки традиционных способов коммуникации, предлагая визуальные и концептуальные рамки для понимания принципов, лежащих в основе продвинутых ИИ-систем. Вместо прямого объяснения технических деталей, Ортогональное Искусство стремится вызвать интуитивное понимание посредством абстрактных форм и метафор, позволяя широкой аудитории осмыслить потенциал и риски, связанные с развитием искусственного интеллекта. Такой подход не только способствует более глубокому общественному диалогу, но и открывает возможности для создания инновационных решений в области образования, этики и социальной политики, направленных на гармоничное сосуществование человека и искусственного интеллекта.

Исследование, представленное в статье, акцентирует внимание на разрыве между калибровкой моделей (M1) и необходимостью комплексной архитектурной трансформации (M2) для создания действительно масштабируемых и устойчивых систем искусственного интеллекта. Это созвучно знаменитой фразе Галилео Галилея: «Вселенная написана на языке математики». Подобно тому, как математика является основой для понимания вселенной, архитектура (M2) является фундаментальной основой для создания надежных и эффективных систем агентного ИИ. Игнорирование этого аспекта приводит к тому, что значительная часть современных разработок фокусируется лишь на совершенствовании отдельных моделей (M1), упуская из виду необходимость целостной, структурированной организации, способной адаптироваться и развиваться.

Что дальше?

Представленная работа, акцентируя внимание на разграничении между калибровкой модели (M1) и архитектурой системы (M2), подчёркивает, что значительная часть современных усилий в области искусственного интеллекта сосредоточена на совершенствовании первого, зачастую игнорируя принципиально важный аспект целостной трансформации. Подобный акцент, хотя и даёт ощутимые результаты в узких областях, рискует привести к созданию хрупких и не масштабируемых систем, не способных к адаптации в условиях реального мира. Понимание закономерностей, лежащих в основе архитектуры, представляется ключом к созданию действительно интеллектуальных агентов.

Особый интерес вызывает перспектива применения принципов микроэкономической теории для построения эффективных и устойчивых архитектур. Однако, следует признать, что существующие модели часто оперируют упрощёнными представлениями о сложности взаимодействия агентов, упуская из виду нелинейные эффекты и emergent behavior. Воспроизводимость и объяснимость, в данном контексте, приобретают первостепенное значение — недостаточно просто добиться высоких метрик качества, необходимо понимать, почему система принимает те или иные решения.

Таким образом, будущее Agentic AI видится в интеграции глубокого понимания как калибровки моделей, так и архитектурных принципов. Задача не в том, чтобы создать более мощные алгоритмы, а в том, чтобы построить системы, способные к самообучению, самоорганизации и адаптации — системы, которые действительно смогут решать сложные проблемы, а не просто имитировать интеллект.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24856.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-01 07:03

🚀 Квантовые новости