Автор: Денис Аветисян
Новая архитектура, вдохновленная когнитивными моделями, позволяет более точно предсказывать поведение агентов, основываясь на анализе их траекторий.
HiVAE: иерархический вариационный автоэнкодер для моделирования убеждений, желаний и намерений и улучшения прогнозирования траекторий.
Несмотря на успехи в моделировании когнитивных способностей, искусственный интеллект все еще испытывает трудности с пониманием намерений и ментальных состояний других агентов. В данной работе представлена архитектура HiVAE: Hierarchical Latent Variables for Scalable Theory of Mind, иерархический вариационный автоэнкодер, вдохновленный когнитивной моделью «верования-желания-намерение». Предложенный подход демонстрирует значительное улучшение предсказания траекторий и вывода целей в сложных пространственно-временных задачах, однако возникает вопрос о явном соотнесении скрытых представлений с конкретными ментальными состояниями. Какие стратегии самообучения позволят эффективно «заземлить» эти представления и приблизиться к созданию действительно разумных агентов?
Зачем моделировать намерения? О сложностях предсказания поведения
Для точного прогнозирования действий агента недостаточно просто фиксировать, что он делает; необходимо понимать мотивацию, лежащую в основе этих действий — его намерения. Поведение, кажущееся случайным или иррациональным, может оказаться вполне логичным, если известен внутренний контекст и цели агента. Попытки предсказать будущее поведение, игнорируя внутренние побуждения, обречены на провал, поскольку даже самые простые действия часто продиктованы сложным взаимодействием желаний, убеждений и ожиданий. Понимание этих скрытых мотивов позволяет создавать более надежные и точные модели поведения, что особенно важно в таких областях, как робототехника, искусственный интеллект и анализ человеческого поведения.
Традиционные подходы к моделированию поведения агентов зачастую оказываются неспособны адекватно отразить сложное взаимодействие убеждений, желаний и намерений, лежащих в основе рациональных действий. Они, как правило, оперируют упрощенными представлениями о мотивации и принятии решений, игнорируя тонкие нюансы когнитивных процессов. В результате, предсказания, основанные на таких моделях, могут быть неточными или даже ошибочными, особенно в ситуациях, требующих учета контекста, личных предпочтений и долгосрочных целей агента. Неспособность учесть эти факторы ограничивает возможности создания действительно интеллектуальных систем, способных к адаптивному и целесообразному поведению.
HiVAE: Иерархическое представление ментальных состояний
HiVAE представляет собой иерархическую вариационную архитектуру, разработанную под влиянием когнитивной модели «убеждения-желания-намерение» (BDI). В основе HiVAE лежит вариационный автоэнкодер (VAE), структурированный в виде иерархии для моделирования различных уровней абстракции ментальных состояний. Использование иерархической структуры позволяет HiVAE эффективно кодировать и декодировать информацию, отражающую убеждения, желания и намерения агента, что способствует более точному представлению и прогнозированию его поведения. Архитектура построена таким образом, чтобы каждый уровень иерархии представлял различный аспект ментального состояния, обеспечивая разделение и независимую обработку этих состояний.
HiVAE использует трехъярусную иерархическую вариационную автокодировку (VAE) для обучения латентным представлениям убеждений, желаний и намерений. Эта архитектура позволяет моделировать ментальные состояния как отдельные, но взаимосвязанные факторы, что достигается путем кодирования входных данных в трехъярусное латентное пространство. Первый уровень представляет собой абстрактные убеждения о текущей ситуации, второй — желания, определяющие цели агента, а третий — намерения, выражающие конкретные действия для достижения этих целей. Использование VAE обеспечивает вероятностное представление этих состояний, позволяя моделировать неопределенность и генерировать различные возможные ментальные состояния.
Разделение ментальных состояний — убеждений, желаний и намерений — в архитектуре HiVAE позволяет добиться более точного и интерпретируемого предсказания целей агента. Вместо представления единого латентного вектора, кодирующего все аспекты ментального состояния, HiVAE использует отдельные латентные пространства для каждого компонента (убеждений, желаний, намерений). Это позволяет модели более эффективно улавливать взаимосвязи между этими компонентами и, как следствие, прогнозировать будущие действия агента с большей детализацией и пониманием. Разделение позволяет анализировать вклад каждого ментального состояния в процесс принятия решений, что облегчает интерпретацию поведения модели и обеспечивает возможность диагностики и отладки.
Кодирование мира: Траектория и интеграция графа
Траекторно-графовый энкодер объединяет данные о траектории движения агента с представлением окружающей среды. В качестве данных о траектории используются последовательности координат, фиксирующих перемещение агента во времени. Представление окружающей среды реализуется в виде графа, где узлы соответствуют объектам или ключевым точкам в пространстве, а ребра — отношениям между ними. Такое объединение позволяет энкодеру учитывать не только динамику движения агента, но и его взаимодействие с окружающей обстановкой, что необходимо для построения целостной картины мира и последующего принятия решений.
Кодировщик использует архитектуру Transformer и сети графового внимания для анализа динамики движения и пространственных взаимосвязей. Архитектура Transformer позволяет эффективно моделировать последовательности данных о траектории, улавливая временные зависимости между различными точками движения агента. Сети графового внимания, в свою очередь, обрабатывают представление окружающей среды в виде графа, где узлы соответствуют объектам, а ребра — их взаимосвязям. Механизмы внимания позволяют сети динамически взвешивать важность различных узлов и ребер графа при анализе траектории, что обеспечивает эффективное моделирование влияния окружающей среды на движение агента. Комбинация этих двух подходов позволяет получить комплексное представление о движении, учитывающее как временные характеристики траектории, так и пространственный контекст.
Кодировщик, объединяя данные о траектории агента и представление окружающей среды, формирует унифицированное латентное представление. Это представление служит входными данными для иерархического модуля состояний разума, обеспечивая комплексное описание текущей ситуации и динамики поведения. Фактически, латентное пространство кодирует как кинематические характеристики движения, так и топологические свойства окружения, что позволяет последующим модулям системы эффективно планировать действия и принимать решения в сложных условиях. Размерность и структура латентного представления оптимизированы для сохранения релевантной информации и снижения вычислительной нагрузки.
Валидация и обобщение в симулированных средах
Для оценки производительности HiVAE использовалась симуляция движения пешеходов, основанная на реальных картах университетского городка, полученных из OpenStreetMap. Данная среда позволила создать контролируемые условия для тестирования алгоритма на задачах предсказания траекторий. Использование данных OpenStreetMap обеспечило реалистичность и географическую точность моделируемого пространства, что позволило более адекватно оценить способность HiVAE к обобщению и адаптации к реальным сценариям движения пешеходов. Симуляция включала в себя генерацию разнообразных пешеходных траекторий и динамическое изменение окружающей обстановки.
Тест с ложной целью продемонстрировал способность HiVAE различать истинную цель агента и вводящие в заблуждение альтернативы. В ходе тестирования HiVAE успешно идентифицировала корректный маршрут, несмотря на наличие отвлекающих целей, что свидетельствует о ее способности к точному прогнозированию намерений агента и игнорированию нерелевантной информации. Данный результат указывает на эффективную работу механизма оценки вероятности достижения цели, позволяющего HiVAE выделять истинную цель из множества возможных вариантов и избегать ошибок, связанных с неверной интерпретацией намерений агента.
В ходе оценки производительности HiVAE в симулированной пешеходной среде, основанной на данных OpenStreetMap, модель демонстрировала наименьшие значения метрики Brier Score на всех исследованных долях пройденного пути — 25%, 50%, 75% и 95%. Данный результат был получен по сравнению со всеми базовыми моделями, при этом разница в значениях Brier Score была значительной. Низкие значения метрики Brier Score указывают на высокую точность прогнозирования траекторий движения агентов моделью HiVAE в данной среде.
Тест на обобщающую способность показал, что HiVAE сохраняет стабильную производительность даже при изменении предпочтений агента. В ходе тестирования, HiVAE продемонстрировала изменение Brier Score на -0.03 по сравнению с другими моделями, что свидетельствует о более высокой устойчивости к вариациям в целевых функциях агентов. Данный результат указывает на способность HiVAE к адаптации и корректному прогнозированию траекторий в условиях изменяющихся поведенческих паттернов, что является важным аспектом для применения в реальных сценариях.
Вероятностная оценка и перспективы дальнейших исследований
Для оценки точности и калибровки вероятностных предсказаний целей, осуществляемых моделью HiVAE, был использован показатель Brier Score. Этот метрический критерий позволяет не только определить, насколько хорошо предсказанные вероятности соответствуют фактическим исходам, но и выявить систематические смещения в вероятностных оценках. Низкий Brier Score указывает на высокую точность и надежность предсказаний, демонстрируя способность модели адекватно оценивать уверенность в своих прогнозах. Применение Brier Score позволило провести количественную оценку эффективности HiVAE в задаче предсказания целей и сравнить её с результатами других моделей, обеспечивая объективную основу для анализа и дальнейшего совершенствования алгоритма.
Оценка производительности модели HiVAE, осуществляемая посредством функции перекрестной энтропии в процессе обучения и с использованием Brier Score на этапе оценки, демонстрирует существенный прогресс в предсказании целей. Низкие значения функции потерь и высокие показатели точности, полученные в ходе экспериментов, указывают на способность модели эффективно моделировать намерения агента и прогнозировать его будущие действия. Полученные результаты свидетельствуют о том, что HiVAE превосходит существующие подходы к прогнозированию целей, открывая новые возможности для развития когнитивного моделирования и искусственного интеллекта. Данный прогресс позволяет надеяться на создание более адаптивных и эффективных интеллектуальных систем, способных к более глубокому пониманию поведения и намерений других агентов.
Статистический анализ, проведенный с использованием теста Вилкоксона для парных выборок, однозначно подтверждает превосходство HiVAE над ближайшим конкурентом. Полученное значение p, меньшее 0.01, свидетельствует о статистической значимости различий в производительности и указывает на то, что наблюдаемое превосходство HiVAE не является случайным. Данный результат позволяет с уверенностью утверждать, что предложенная модель демонстрирует существенный прогресс в области предсказания целей и обладает более высокой точностью и надежностью по сравнению с существующими подходами.
Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей HiVAE, с целью применения модели в более сложных и реалистичных средах. Особое внимание будет уделено обогащению представления знаний агента, что позволит HiVAE не просто предсказывать цели, но и учитывать контекст, предыдущий опыт и внутренние убеждения. Такой подход позволит преодолеть ограничения существующих моделей когнитивного моделирования и приблизиться к созданию искусственного интеллекта, способного к более гибкому и адаптивному поведению, имитирующему сложные когнитивные процессы.
В статье описывается HiVAE, иерархический вариационный автоэнкодер, стремящийся уловить намерения из траекторий. Занятно. Похоже, авторы пытаются формализовать то, что инженеры называют «пониманием контекста». Всё это напоминает бесконечные попытки создать идеальную систему предсказания поведения пользователя. Карл Фридрих Гаусс однажды заметил: «Если бы другие знали, сколько труда требуется для того, чтобы все казалось простым, они бы не так удивлялись». Именно так и с этими моделями: за красивым словом «spatiotemporal representation» скрывается гора усилий, чтобы хоть как-то обойти неизбежную сложность реального мира. В конечном итоге, HiVAE — это ещё один шаг к построению более изощрённой модели, которая, вероятно, сломается в самый неподходящий момент, как и все предыдущие.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, элегантна в своей попытке вместить когнитивные модели в рамки иерархических вариационных автоэнкодеров. Однако, стоит помнить: каждая попытка формализовать «теорию разума» неизбежно сталкивается с непостижимостью человеческой непредсказуемости. Траектории, конечно, можно предсказывать, но что, если цель агента — намеренно дезориентировать наблюдателя? Багтрекер этого не отследит.
Вероятно, дальнейшее развитие пойдет по пути усложнения латентного пространства, добавления все большего количества «уровней убеждений». Но не стоит забывать, что увеличение сложности — прямой путь к неинтерпретируемости. Продакшен всегда найдёт способ сломать элегантную теорию, заставив систему «думать», что сломанный холодильник — это экзистенциальная угроза.
Настоящая проблема, возможно, не в построении более точных моделей, а в принятии факта, что полное понимание намерений другого агента — недостижимая цель. Мы не деплоим — мы отпускаем эти модели в мир, полный шума и неопределенности, надеясь, что они не начнут оптимизировать под странные, необъяснимые метрики. И да, нам нужна DevOps-культура. Хотя, если честно, у нас культ DevOops.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.16826.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Предел возможностей: где большие языковые модели теряют разум?
- Улучшение точности квантовых сенсоров: новый подход к подавлению шумов
- Резонансы в тандеме: Управление светом в микрорезонаторах
- Квантовый шум: за пределами стандартных моделей
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный разум и квантовые данные: новый подход к синтезу табличных данных
- Моделирование спектроскопии электронного пучка: новый подход
- Квантовое программирование: Карта развивающегося мира
- За пределами стандартной точности: новая структура эффективной теории
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
2026-02-21 19:43