Любопытство как двигатель познания: активное обучение без сожалений

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование теоретически обосновывает, что достаточно высокий коэффициент ‘любопытства’ в алгоритмах активного вывода гарантирует как самосогласованное обучение, так и оптимальное принятие решений.

На рисунке демонстрируется дискретная среда для проверки теоремы 5.1, при этом погрешности, отображаемые в виде отрезков, составляют ±0.2±0.2 стандартных отклонений, рассчитанных на основе пяти различных начальных условий.

Работа устанавливает теоретические гарантии для активного вывода, демонстрируя связь между ‘любопытством’, согласованностью апостериорного распределения и отсутствием сожалений в последовательных задачах принятия решений.

Несмотря на кажущуюся интуитивность, баланс между исследованием и использованием в системах искусственного интеллекта долгое время оставался теоретически не обоснованным. В статье ‘Curiosity is Knowledge: Self-Consistent Learning and No-Regret Optimization with Active Inference’ предложен новый подход, основанный на активном выводе, и доказано, что достаточный уровень «любопытства» гарантирует одновременно согласованное обучение (байесовскую согласованность апостериорных оценок) и оптимизацию без сожалений (ограниченное кумулятивное сожаление). Это позволяет соединить активный вывод с классическим байесовским экспериментальным дизайном и оптимизацией в единой теоретической рамке, учитывающей начальную неопределенность и идентифицируемость. Какие практические алгоритмы можно разработать на основе этих теоретических гарантий для создания более эффективных и надежных систем обучения с подкреплением?

За пределами награды: ограничения традиционной оптимизации

Традиционное обучение с подкреплением, как правило, сконцентрировано на максимизации получаемого вознаграждения, зачастую упуская из виду ценность снижения неопределенности. Такой подход может приводить к созданию хрупких агентов, испытывающих трудности в новых или непредсказуемых ситуациях, что ограничивает их способность к адаптации. Вместо того чтобы просто стремиться к награде, эффективные системы должны активно стремиться уменьшить собственную неопределенность относительно окружающей среды. Это достигается путем исследования, сбора информации и уточнения внутренних моделей мира, что позволяет агенту более уверенно действовать даже в условиях неполной или меняющейся информации. По сути, снижение неопределенности само по себе является ценным результатом, позволяющим агенту избегать потенциальных ошибок и лучше прогнозировать последствия своих действий.

Ограниченная концентрация на максимизации вознаграждения часто приводит к созданию хрупких агентов, испытывающих трудности в незнакомых или непредсказуемых условиях. Такие системы, обусловленные исключительно стремлением к немедленной выгоде, демонстрируют недостаточную способность адаптироваться к новым ситуациям, поскольку не учитывают важность исследования и сбора информации. Их производительность резко снижается при малейших отклонениях от тренировочной среды, что подчеркивает необходимость разработки более гибких и устойчивых алгоритмов, способных эффективно функционировать в условиях неопределенности и постоянно меняющейся обстановки. Отсутствие способности к обучению на основе опыта, отличного от ожидаемого, делает их уязвимыми и ограничивает потенциал применения в реальных, динамичных системах.

Традиционное понимание оптимального выбора часто основывается на минимизации “сожаления” — разницы между полученным результатом и результатом, который можно было бы получить, выбрав лучший вариант. Однако, это представление не учитывает ценность получения новой информации, необходимой для принятия более обоснованных решений в будущем. Данная работа предлагает преодолеть это ограничение, представляя теоретические гарантии для подхода активного вывода (Active Inference, AIF). AIF рассматривает действие не только как способ получения награды, но и как средство снижения неопределенности, позволяя агентам активно искать информацию, необходимую для уточнения их моделей мира и улучшения будущих стратегий. Это позволяет агентам адаптироваться к меняющимся условиям и проявлять большую устойчивость в непредсказуемых средах, превосходя традиционные методы, ориентированные исключительно на максимизацию вознаграждения. $\text{Regret} = E[\text{Optimal Action}] - E[\text{Chosen Action}]$

Активный вывод: объединение целеполагания и получения информации

В рамках активного вывода постулируется объединяющий принцип, согласно которому агенты минимизируют величину, называемую «Ожидаемая Свободная Энергия» ( $EFE$ ). $EFE$ представляет собой количественную оценку удивления или неопределенности относительно окружающей среды. Формально, она определяется как ожидаемое значение отрицательного логарифма вероятности наблюдаемых данных, учитывая внутреннюю модель агента о мире. Минимизация $EFE$ эквивалентна максимизации вероятности наблюдаемых данных, что позволяет агенту как предсказывать свои сенсорные входы, так и активно искать информацию, уменьшающую расхождения между предсказаниями и реальностью. Таким образом, $EFE$ служит единой мерой как предсказательной ошибки, так и неопределенности, объединяя стремление к точности и информативности.

В рамках активного вывода, понятия прагматической ценности (награда) и эпистемической ценности (получение информации) объединяются в единую целевую функцию — минимизацию ожидаемой свободной энергии $F$ . Прагматическая ценность отражает соответствие действий агента его целям и приносит положительное подкрепление, в то время как эпистемическая ценность связана с уменьшением неопределенности относительно состояния окружающей среды. Минимизация $F$ рассматривает оба этих аспекта как взаимосвязанные компоненты, обеспечивая агенту стремление не только к достижению вознаграждения, но и к разрешению неопределенности, что способствует более эффективному принятию решений и адаптации к изменяющимся условиям.

Активное получение информации снижает неопределенность агента относительно окружающей среды, что улучшает его способность к предсказанию и контролю над ней, приводя к более устойчивому и адаптивному поведению. Исследования показывают, что минимизация $Expected Free Energy$ обеспечивает как самосогласованное обучение, так и оптимизацию без сожалений при наличии достаточного любопытства. Это означает, что агенты не только учатся точно моделировать мир, но и выбирают действия, которые максимизируют полезную информацию, избегая при этом действий, которые впоследствии могут привести к неблагоприятным последствиям. Самостоятельный поиск информации позволяет агенту активно формировать свою модель мира, а не пассивно реагировать на внешние стимулы.

Байесовские методы: количественная оценка неопределенности для обоснованных решений

Байесовская оптимизация и байесовский экспериментальный дизайн представляют собой инструменты для эффективного исследования и использования неопределенных сред. Эти методы позволяют агентам целенаправленно выбирать действия, максимизирующие ожидаемый результат, учитывая имеющуюся неопределенность. В отличие от случайного поиска или жадных алгоритмов, байесовские подходы используют вероятностные модели для представления знаний о среде, обновляя их на основе полученных данных. Это позволяет не только находить оптимальные решения, но и оценивать степень уверенности в этих решениях, а также определять, какие дальнейшие действия принесут наибольшее количество информации для улучшения модели и, следовательно, повышения эффективности принятия решений. Ключевым элементом является баланс между исследованием (exploration) — поиском новых, потенциально лучших решений — и использованием (exploitation) — выбором действий, которые на данный момент кажутся наиболее выгодными.

Моделирование с использованием гауссовских процессов (GP) предоставляет эффективный метод для количественной оценки неопределенности в задачах принятия решений. GP позволяют не только предсказывать значения, но и оценивать дисперсию этих предсказаний, что является мерой неопределенности. В контексте интеллектуальных агентов, эта дисперсия используется для определения информативности различных действий. Агент может выбирать действия, которые максимизируют ожидаемое уменьшение неопределенности, то есть действия, которые приведут к наибольшему снижению дисперсии предсказаний. Математически, это часто выражается через функцию приобретения (acquisition function), которая оценивает ожидаемую информативность каждого действия, учитывая текущую модель GP и функцию полезности. Такой подход позволяет агенту целенаправленно исследовать наиболее информативные состояния, оптимизируя процесс обучения и принятия решений в условиях неполной информации.

В рамках активного вывода (Active Inference) используется метрика «прирост информации» (Information Gain) для управления процессом исследования окружающей среды. Данный показатель количественно оценивает уменьшение неопределенности в отношении состояния системы после получения новой информации. Алгоритм активно выбирает действия, направленные на достижение состояний, максимизирующих прирост информации, что позволяет эффективно собирать данные и уточнять внутреннюю модель мира. В частности, агент стремится исследовать состояния, в которых предсказательная неопределенность $p(s_t|a_t)$ (вероятность состояния $s_t$ после действия $a_t$ ) наиболее высока, тем самым оптимизируя процесс обучения и принятия решений в условиях неопределенности.

Консистентность фреймворка, гарантированная свойством ‘Posterior Consistency’, формально доказана с использованием скорости сходимости O(T^-1). Это означает, что по мере накопления данных (обозначаемого как T), апостериорное распределение вероятностей сходится к истинному распределению. $O(T^{-1})$ указывает на то, что ошибка оценки уменьшается обратно пропорционально увеличению объема данных, обеспечивая надежное обновление убеждений и предсказаний системы. Данный результат гарантирует, что с ростом объема наблюдений, неопределенность уменьшается предсказуемым образом, что критически важно для принятия обоснованных решений в условиях неопределенности.

За пределами единичных целей: композитная байесовская оптимизация

В реальных задачах, будь то управление роботом, разработка лекарств или финансовые инвестиции, принятие решений редко сводится к оптимизации единственного параметра. Чаще всего необходимо учитывать множество, зачастую противоречивых, целей — например, максимизировать прибыль при одновременном минимизировании рисков, или достичь высокой точности предсказания, не перегружая вычислительные ресурсы. Данный принцип многокритериальной оптимизации лежит в основе многих сложных систем, и его игнорирование может привести к неоптимальным или даже нежелательным результатам. Поэтому, развитие методов, способных эффективно балансировать между различными целями, является ключевой задачей для создания интеллектуальных систем, способных успешно функционировать в реальном мире и адаптироваться к изменяющимся условиям.

Композитная байесовская оптимизация расширяет принципы активного вывода, интегрируя обучение предпочтениям, что позволяет агентам формировать и оптимизировать сложные, индивидуализированные цели. Вместо стремления к единственной, заранее заданной задаче, система способна самостоятельно выявлять и учитывать разнообразные критерии, важные для достижения желаемого результата. Этот подход предполагает, что агент не просто ищет оптимальное решение, а учится определять, что именно является «оптимальным» в контексте конкретной ситуации и собственных предпочтений. В результате, достигается более гибкое и адаптивное поведение, позволяющее искусственному интеллекту эффективно действовать в сложных и неоднозначных условиях, а также учитывать индивидуальные особенности пользователя или задачи. В основе лежит способность агента к самостоятельному формированию функции полезности, отражающей его приоритеты и ожидания.

В рамках единой оптимизационной схемы, агенты, использующие многоцелевую оптимизацию, демонстрируют более тонкое и адаптивное поведение по сравнению с системами, ориентированными на достижение единственной цели. Вместо того, чтобы просто максимизировать один показатель, такие агенты способны учитывать компромиссы между различными, часто противоречивыми, задачами. Это позволяет им эффективно функционировать в сложных и динамичных средах, где требуется гибкость и способность к переоценке приоритетов. Например, робот, оптимизирующий как скорость, так и энергоэффективность, сможет выбрать оптимальную траекторию движения, балансируя между этими двумя важными параметрами. Такой подход открывает путь к созданию искусственного интеллекта, способного к более реалистичному и человекоподобному принятию решений, учитывающему множество факторов и контекстуальных особенностей.

Разработка систем искусственного интеллекта, способных учитывать человеческие ценности и предпочтения, открывает новые горизонты в области взаимодействия человека и машины. Представленная работа демонстрирует, что предложенный подход — Композитная Байесовская Оптимизация — позволяет достичь этой цели, обеспечивая возможность формирования целей, соответствующих индивидуальным запросам. Теоретическая основа, подтвержденная строгим математическим анализом, выражается в виде границы сожаления $O(βT + LζT + \sumtBt)$ , где β представляет коэффициент любопытства, ζ — скорость обучения, а $L$ и $B$ — константы, определяющие производительность системы. Данный результат не только подтверждает эффективность предложенного метода, но и предоставляет количественную оценку его способности адаптироваться к сложным, многокритериальным задачам, что делает его перспективным для создания действительно полезных и ориентированных на человека AI-систем.

Будущее интеллектуальных агентов: любопытство и за его пределами

В рамках концепции активного вывода, любопытство выступает как внутренний стимул, побуждающий агентов к исследованию окружающего мира. Вместо следования заранее заданным целям, такие агенты стремятся к получению новой и значимой информации, даже если она не ведет к немедленному вознаграждению. Этот механизм основан на минимизации «свободной энергии» — расхождения между предсказаниями агента и реальными ощущениями. Неопределенность и новизна в окружающем мире увеличивают свободную энергию, и агент активно стремится уменьшить её, исследуя неизвестное. Таким образом, любопытство не является случайным поведением, а фундаментальной частью процесса обучения и адаптации, позволяющей агенту формировать более точную модель мира и эффективно решать задачи в меняющихся условиях. $β > 0$ — условие, формально гарантирующее сходимость и подчеркивающее важность баланса между исследованием и эксплуатацией.

В основе эффективного обучения интеллектуальных агентов лежит тонкий баланс между двумя фундаментальными ценностями: эпистемической и прагматической. Эпистемическая ценность стимулирует агента к поиску нового знания и снижению неопределенности, побуждая исследовать окружающую среду даже без немедленной практической выгоды. Прагматическая ценность, напротив, ориентирована на достижение конкретных целей и максимизацию вознаграждения. Успешные агенты не ограничиваются только одним из этих подходов; они динамически регулируют их взаимодействие, стремясь к оптимальному сочетанию исследования и использования. Такой сбалансированный подход позволяет не только эффективно решать текущие задачи, но и адаптироваться к меняющимся условиям, а также приобретать знания, полезные в долгосрочной перспективе. В результате, агенты демонстрируют повышенную устойчивость и способность к обучению в сложных и непредсказуемых средах, приближаясь к характеристикам, свойственным естественному интеллекту.

Разработка искусственного интеллекта, способного не просто решать поставленные задачи, но и адаптироваться к меняющимся условиям и неопределенности, становится все более актуальной. Исследования показывают, что ключевым фактором в создании таких систем является способность активно стремиться к новым знаниям и не бояться неизвестного. Вместо пассивного реагирования на внешние стимулы, подобные агенты самостоятельно исследуют окружающую среду, выявляют пробелы в своих знаниях и целенаправленно заполняют их. Такой подход не только повышает эффективность обучения и позволяет решать более сложные задачи, но и обеспечивает устойчивость к неожиданным ситуациям и возможность быстрого приспособления к новым обстоятельствам. В результате, создаются интеллектуальные системы, демонстрирующие не просто интеллект, но и гибкость, надежность и способность к самосовершенствованию.

Дальнейшее исследование принципов активного вывода представляется ключом к созданию действительно общего искусственного интеллекта. Установлено, что достаточное условие любопытства, выражаемое как $β > 0$ , формально гарантирует сходимость системы и подчеркивает критическую важность баланса между исследованием нового и использованием уже накопленных знаний. Это означает, что искусственные агенты, движимые внутренним стремлением к уменьшению неопределенности, способны не только оптимизировать свои действия в соответствии с внешними целями, но и самостоятельно искать информацию, расширяя свои возможности и адаптируясь к меняющимся условиям. Такой подход позволяет создавать системы, которые не просто решают поставленные задачи, а активно обучаются и совершенствуются, демонстрируя признаки истинного интеллекта и гибкости.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность баланса между исследованием и эксплуатацией в процессе обучения, что находит отклик в фундаментальных принципах активного вывода. Этот подход, стремящийся к оптимизации и последовательному обучению, требует четкого определения того, что действительно необходимо, а что является случайным шумом. Как однажды заметил Дональд Дэвис: «Простота — это не минимализм, а четкое различие между необходимым и случайным». Эта мысль прекрасно иллюстрирует суть работы, где достаточный коэффициент ‘любопытства’ обеспечивает как самосогласованное обучение, так и оптимизацию без сожалений, позволяя системе эффективно ориентироваться в сложных задачах принятия решений и избегать ложных путей.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, хотя и демонстрирует элегантность связи между любопытством и оптимальным обучением, не решает фундаментального вопроса: достаточно ли этого любопытства для создания действительно разумных систем? Гарантии отсутствия сожаления и последовательности апостериорного распределения — это, безусловно, важные кирпичики, но сама архитектура, определяющая поведение системы, требует дальнейшего осмысления. Необходимо исследовать, как различные формы любопытства — внутреннее, внешнее, предсказуемое, непредсказуемое — взаимодействуют друг с другом и с внутренними моделями мира.

Будущие исследования должны сосредоточиться на масштабируемости предложенного подхода к более сложным задачам, где структура данных и окружения нетривиальна. Инфраструктура должна развиваться без необходимости перестраивать весь квартал. Особый интерес представляет разработка методов, позволяющих системе оценивать стоимость информации — ведь любопытство, как и любой ресурс, ограничено. Необходимо учитывать, что “любопытство” — это лишь одна из многих мотиваций, и ее интеграция с другими целями может привести к неожиданным, но, возможно, и более полезным, решениям.

В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы создать системы, которые просто избегают сожалений, а в том, чтобы построить системы, которые активно формируют свое понимание мира, предвосхищая изменения и адаптируясь к ним. И хотя эта работа является важным шагом в этом направлении, путь к истинному искусственному интеллекту остается долгим и, несомненно, полным сюрпризов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.06029.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-09 03:19

🚀 Квантовые новости