Самообучающийся агент MARS: Автоматизация исследований в области искусственного интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Новая платформа MARS позволяет автоматизировать процесс разработки и оценки алгоритмов ИИ, открывая путь к более быстрым и эффективным исследованиям.

Представлен модульный агент с рефлексивным поиском и планированием, демонстрирующий передовые результаты на бенчмарке MLE-Bench.

Автоматизация исследований в области искусственного интеллекта сталкивается с трудностями, связанными с высокой вычислительной стоимостью оценки моделей и непрозрачностью причинно-следственных связей. В данной работе представлена система ‘MARS: Modular Agent with Reflective Search for Automated AI Research’ — фреймворк, оптимизированный для автономных исследований, использующий планирование с учетом бюджета, модульное построение кода и рефлексивную память. MARS демонстрирует передовые результаты на бенчмарке MLE-Bench, превосходя многие существующие решения и демонстрируя способность к переносу знаний между различными направлениями поиска. Способна ли подобная система существенно ускорить процесс научных открытий в области ИИ и какие еще механизмы самообучения можно интегрировать для повышения ее эффективности?

Систематическое Исследование ИИ: Взлом Пространства Решений

Традиционные исследования в области искусственного интеллекта зачастую носят фрагментарный характер, лишенные систематического изучения пространства возможных решений. Ученые, как правило, фокусируются на отдельных алгоритмах или конфигурациях, вдохновленных текущими тенденциями или интуицией, что приводит к неполному освоению потенциальных возможностей. Такой подход, хотя и может привести к прорывным результатам в отдельных случаях, препятствует комплексному пониманию и оптимизации систем искусственного интеллекта. Отсутствие структурированного исследования приводит к повторному изобретению колеса, упущению перспективных направлений и, в конечном итоге, замедляет прогресс в данной области. Систематическое исследование, напротив, предполагает целенаправленный и организованный поиск оптимальных решений, охватывающий широкий спектр алгоритмов, параметров и архитектур, что позволяет получить более надежные и эффективные результаты.

Проблема поиска оптимальных решений в области искусственного интеллекта заключается в необходимости эффективной навигации по огромному пространству возможных алгоритмов и их конфигураций. Представьте себе ландшафт, где каждая точка представляет собой уникальную комбинацию параметров и методов, а цель — найти вершину, соответствующую наилучшей производительности. Традиционные подходы часто полагаются на интуицию и ручной перебор, что оказывается крайне неэффективным в условиях экспоненциального роста сложности. Исследователи сталкиваются с необходимостью разработки автоматизированных стратегий, способных систематически исследовать это пространство, отбрасывая неперспективные варианты и фокусируясь на наиболее многообещающих направлениях. Такой подход требует не только вычислительной мощности, но и разработки интеллектуальных алгоритмов, способных самостоятельно обучаться и адаптироваться к меняющимся условиям, подобно исследователю, использующему карту и компас для поиска оптимального маршрута в незнакомой местности.

MARS: Модульность и Бюджет как Ключ к Автоматизации ИИ

Фреймворк MARS предлагает структурированный подход к автоматизированным исследованиям в области искусственного интеллекта, основанный на модульной конструкции. Данная модульность позволяет создавать независимые компоненты, которые можно тестировать и оптимизировать по отдельности, значительно упрощая процесс экспериментирования и отладки. Каждый модуль выполняет конкретную функцию, что обеспечивает гибкость и масштабируемость системы. Такая архитектура способствует быстрому прототипированию и итеративному улучшению моделей ИИ, позволяя исследователям эффективно изучать различные подходы и конфигурации без необходимости переписывать всю систему.

В основе MARS лежит планирование с учетом бюджета, направленное на оптимизацию вычислительных затрат и эффективное использование ресурсов. Данный подход позволяет системе приоритизировать разработку решений, которые достигают приемлемой производительности при минимальных требованиях к вычислительной мощности. Это достигается за счет строгого контроля над потреблением ресурсов на каждом этапе автоматизированного исследования, что позволяет существенно снизить общую стоимость экспериментов и повысить производительность в условиях ограниченных ресурсов. Реализация включает в себя алгоритмы, динамически адаптирующие сложность поиска и размер моделей к доступному бюджету, обеспечивая оптимальное соотношение между затратами и результатами.

В основе MARS лежит алгоритм Budget-Aware Monte Carlo Tree Search (MCTS), который обеспечивает баланс между исследованием новых стратегий и использованием уже известных, при этом учитывая заданные ограничения по вычислительным ресурсам. В отличие от стандартного MCTS, Budget-Aware MCTS динамически распределяет ресурсы между различными ветвями дерева поиска, отдавая приоритет наиболее перспективным направлениям в рамках доступного бюджета. Это позволяет алгоритму эффективно исследовать пространство поиска, избегая избыточных вычислений и фокусируясь на решениях, которые наиболее вероятно приведут к оптимальному результату. Результаты экспериментов на бенчмарке MLE-Bench демонстрируют, что данная реализация MCTS позволяет достичь передовых показателей производительности, превосходя существующие подходы к автоматизированному машинному обучению.

Уроки из Опыта: Извлечение Знаний и Гарантия Оригинальности

Компаративная рефлексивная память является ключевым компонентом системы, обеспечивающим анализ различий между различными предложенными решениями. Этот анализ направлен на выявление высокоинформативных сигналов, которые могут быть использованы для улучшения будущих решений. В процессе сравниваются как успешные, так и неуспешные подходы, чтобы определить факторы, влияющие на эффективность. Выделение этих различий позволяет системе идентифицировать конкретные аспекты, которые необходимо оптимизировать или избегать, что способствует непрерывному улучшению процессов решения задач и повышению качества конечных результатов.

Анализ сравнительной рефлексивной памяти формирует основу для механизма извлечения уроков, который структурирует полученные знания в компактный пул. Этот пул состоит из двух основных категорий: уроки по улучшению решений (Solution Improvement Lessons), направленные на оптимизацию существующих подходов, и уроки отладки (Debugging Lessons), предназначенные для выявления и устранения ошибок. Данная система позволяет систематизировать опыт, полученный при решении задач, и использовать его для повышения эффективности будущих разработок и анализа проблем.

В системе реализован инструмент Dolos, предназначенный для выявления заимствований и обеспечения соответствия исследовательским стандартам. Dolos анализирует генерируемые решения и сравнивает их с существующими источниками, включая научные публикации, открытые репозитории кода и внутренние базы знаний. Целью является предотвращение плагиата и гарантия оригинальности результатов, что критически важно для поддержания целостности исследовательского процесса и соблюдения этических норм. Алгоритмы Dolos используют статистические методы и анализ семантического сходства для обнаружения неоригинального контента.

Для обеспечения соответствия протоколам и повышения эффективности процесса обучения используется модель GPT-4.1-mini, осуществляющая аудит журналов и выходных кодов. Показатель использования существующих уроков (Lesson Utilization Rate) составляет 65.8% ± 1.1%, что свидетельствует о высокой степени интеграции полученных знаний в новые решения и подтверждает действенность механизма извлечения и применения уроков из предыдущего опыта. Аудит, проводимый GPT-4.1-mini, позволяет выявлять отклонения от установленных процедур и обеспечивать согласованность результатов.

Оценка Эффективности: Коэффициент Эффективных Решений и Модульная Архитектура

Алгоритм Budget-Aware MCTS использует функцию вознаграждения, учитывающую затраты, для направления поиска к экономически эффективным решениям. В отличие от традиционных методов, которые могут фокусироваться исключительно на достижении оптимального результата, данный подход стремится найти решения, обеспечивающие наилучшее соотношение между качеством и ресурсами, необходимыми для его достижения. Это достигается за счет оценки каждого исследуемого варианта не только по его эффективности, но и по связанным с ним издержкам, таким как время вычислений или потребление памяти. В результате, алгоритм способен находить решения, которые могут быть не абсолютно лучшими, но при этом более практичными и реализуемыми в условиях ограниченных ресурсов, что особенно важно для сложных задач, требующих оптимизации как производительности, так и экономичности.

Эффективность поиска решений в алгоритме оценивается с помощью показателя, называемого «Коэффициент Эффективных Решений». Данный показатель измеряет, как часто исследуемые алгоритмом варианты приводят к улучшению текущего наилучшего результата, оцениваемого по заданным метрикам. Полученные данные свидетельствуют о том, что коэффициент эффективных решений составляет 19.5% ± 1.5%. Это значение значительно превосходит аналогичный показатель, полученный при использовании стандартного алгоритма MCTS (Monte Carlo Tree Search), который составил 16.1% ± 1.3%. Таким образом, увеличение коэффициента эффективных решений демонстрирует повышенную способность алгоритма находить более качественные решения за то же время, что указывает на его превосходство в процессе оптимизации.

Система построена на принципах модульной декомпозиции и организации в виде репозитория, что позволяет ей систематически совершенствовать и оптимизировать свой подход к решению задач. Такая архитектура обеспечивает гибкость и масштабируемость, позволяя независимо разрабатывать, тестировать и улучшать отдельные компоненты. Благодаря этому, новые алгоритмы и стратегии могут быть легко интегрированы и оценены, а существующие — оперативно доработаны на основе полученных результатов. Репозиторий выступает в качестве централизованного хранилища знаний и опыта, обеспечивая возможность повторного использования и адаптации лучших практик для повышения общей эффективности системы в различных сценариях.

В рамках алгоритма Монте-Карло с поиском по дереву (MCTS) используется стратегия UCT, позволяющая находить оптимальный баланс между использованием перспективных решений и исследованием новых путей. Применение данной стратегии в системе MARS позволило достичь впечатляющих результатов на бенчмарке MLE-Bench: показатель получения «золотой медали» составил 31.1%, что значительно превышает аналогичный показатель предыдущих систем. Более того, значительно улучшился и общий показатель успешности — «любая медаль» достигла 43.1%, что на 18.7 процентных пунктов выше результата, продемонстрированного системой AIRA-dojo. Эти показатели свидетельствуют об эффективности используемого подхода к поиску и оптимизации решений в сложных задачах машинного обучения.

Исследование демонстрирует, что система MARS, подобно искусной сборке, превосходит существующие подходы в автоматизированных исследованиях ИИ. Она эффективно комбинирует планирование с учетом бюджета, модульное построение кода и рефлексивную память, позволяя ей исследовать пространство возможностей более рационально. Этот процесс напоминает деконструкцию сложной задачи на более мелкие, управляемые компоненты, что, в свою очередь, ускоряет прогресс. Как заметил Алан Тьюринг: «Иногда люди, которые кажутся сумасшедшими, на самом деле являются теми, кто видит вещи, которые другие не видят». MARS, в своей способности адаптироваться и исследовать, воплощает эту идею, находя решения там, где традиционные методы терпят неудачу, особенно в сложных задачах, требующих эффективного распределения ресурсов, что является ключевым аспектом, подчеркнутым в данной работе.

Что дальше?

Представленная система, MARS, демонстрирует способность к автоматизированному исследованию в области искусственного интеллекта, однако не стоит забывать, что каждая кажущаяся оптимизация таит в себе потенциальную уязвимость. Если планирование с учетом бюджета действительно является ключом к эффективному поиску, то возникает вопрос: а не является ли “бюджет” просто ограничением, навязанным извне, и не скрывает ли он более элегантные, но “дорогостоящие” решения? Возможно, истинный прорыв заключается не в оптимизации использования ресурсов, а в их переосмыслении.

Модульное построение кода, безусловно, повышает гибкость, но одновременно создает проблему кредитного присваивания. Как понять, какой именно модуль внес решающий вклад в успех, и как избежать ситуации, когда система просто “компилирует удачу”? Иллюзия понимания часто опаснее незнания. Особенно, когда речь идет о сложных системах, где корреляция не всегда означает причинно-следственную связь.

Рефлексивная память — интересная концепция, но не более чем эхо. Система запоминает, что работало, но не понимает, почему это работало. Если “опыт” сводится к простому накоплению данных, то это всего лишь более изощренная форма перебора. Остается открытым вопрос: сможет ли система когда-нибудь выйти за рамки заданных параметров и сформулировать принципиально новые подходы к решению задач, или она обречена лишь имитировать творчество?

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.02660.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-04 11:59

🚀 Квантовые новости