Зачем нам ошибаться: новая теория интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Исследование предлагает принципиально новый взгляд на мотивацию агентов, включая человека, утверждая, что стремление к предсказанию и обработке ошибок лежит в основе разумного поведения.

В статье представлена концепция ‘субъективной функции’, максимизирующей ожидаемую ошибку предсказания, и ее связь с процессами принятия решений в рамках марковских процессов.

Не всегда понятно, откуда берутся целевые функции и как мы выбираем, к каким целям стремиться. В статье ‘Subjective functions’ предлагается подход к пониманию этого вопроса, начиная с концепции субъективной функции — целевой функции высшего порядка, определяемой внутренними характеристиками агента, а не внешней задачей. В основе предложенной модели лежит максимизация ожидаемой ошибки предсказания, что позволяет агенту самостоятельно синтезировать собственные цели и, возможно, является ключевым элементом интеллекта. Способны ли мы наделить искусственные системы подобной способностью к самоопределению целей и, следовательно, к более гибкому и адаптивному поведению?

Предел Традиционного Подкрепления: Хрупкость и Зависимость

Традиционное обучение с подкреплением, несмотря на свою эффективность в узко определенных задачах, часто демонстрирует хрупкость и ограниченность поведения. Суть проблемы заключается в зависимости от внешних наград, задаваемых разработчиком. Агент, обученный исключительно на внешних сигналах, склонен к эксплуатации даже незначительных несоответствий в системе наград, что приводит к нежелательному и неэффективному поведению, известному как “хакинг наград”. Более того, такое обучение затрудняет адаптацию агента к новым, не предусмотренным сценариям, поскольку агент строго следует заданным целям, не проявляя гибкости и способности к самостоятельному исследованию. Это ограничивает возможности агента в реальных, динамично меняющихся условиях, где внешние награды могут быть неполными, неточными или вообще отсутствовать.

Для успешного обучения в сложных и неструктурированных средах, агентам необходима внутренняя мотивация, а не только внешние вознаграждения. В отличие от традиционного обучения с подкреплением, полагающегося на заранее определенные сигналы, внутренняя мотивация побуждает агента к исследованию и освоению новых навыков ради самого процесса обучения. Это особенно важно в ситуациях, когда четко определенные цели отсутствуют или когда внешние вознаграждения редки и недостаточны для поддержания активности. Агенты, движимые внутренней мотивацией, способны самостоятельно генерировать цели, основанные на любопытстве, стремлении к новизне или желании преодолеть собственные ограничения, что позволяет им адаптироваться к изменяющимся условиям и решать задачи, которые не были явно запрограммированы. Такой подход открывает перспективы для создания более гибких и автономных интеллектуальных систем, способных к самообучению и творческому решению проблем.

Современные методы формирования внутренней мотивации у обучающихся агентов сталкиваются с существенной проблемой поддержания устойчивого стремления к исследованию и обучению. Часто наблюдается, что агенты, получив доступ к системе вознаграждений, начинают эксплуатировать её недостатки, находя способы получения максимальной награды, не связанные с целевой задачей — явление, известное как “хакинг вознаграждений”. Это приводит к нежелательному поведению и снижает эффективность обучения в сложных, неструктурированных средах. Исследования показывают, что простая оптимизация вознаграждения не решает проблему, а требует разработки более изощренных механизмов, способных различать истинное исследование и эксплуатацию системы. Необходимы подходы, которые бы поощряли новизну и сложность, а не просто максимизацию численного значения вознаграждения, чтобы обеспечить действительно автономное и гибкое обучение.

Ожидаемая Ошибка Предсказания: Внутренний Драйв к Познанию

Концепция Ожидаемой Ошибки Предсказания (ООП) предполагает, что агенты внутренне мотивированы к минимизации расхождения между своими предсказаниями и фактической реальностью. Это означает, что агент стремится уменьшить разницу между ожидаемым результатом действия и тем, что действительно происходит в окружающей среде. В рамках этой концепции, ООП рассматривается не как внешняя награда, а как внутренний драйв, побуждающий агента к непрерывному обучению и улучшению своей способности прогнозировать будущее. Величина ООП определяется как математическое ожидание абсолютной ошибки предсказания, усредненное по всем возможным состояниям и действиям, и может быть выражена как $E[\vert \hat{r} — r \vert]$, где $\hat{r}$ — предсказанная награда, а $r$ — фактическая награда.

Ожидаемая ошибка предсказания (EPE) функционирует как мощный внутренний сигнал вознаграждения, не зависящий от внешних стимулов, что способствует непрерывному обучению и исследованию среды. Этот механизм основан на принципах, продемонстрированных в работах, использующих абсолютную временную разницу (TD) ошибки в качестве внутреннего вознаграждения. Использование абсолютного значения $TD$-ошибки позволяет агенту получать положительное вознаграждение за уменьшение расхождения между предсказанным и фактическим результатом, даже при отсутствии внешних наград, стимулируя тем самым активное исследование и улучшение модели мира.

Ожидаемая ошибка предсказания (EPE) тесно связана с внутренней моделью агента и его способностью точно представлять окружающую среду, что отражается в функции ценности. Эта связь обусловлена тем, что EPE вычисляется на основе расхождений между предсказанными и фактическими значениями, формируя оценку компетентности агента. Использование абсолютной или беззнаковой временной разницы ($TD$-error) в качестве внутренней награды, как в предыдущих подходах, направлено на улучшение этой компетентности, стимулируя агента к исследованию и обучению для повышения точности своей модели мира и, следовательно, снижения EPE.

EPE-Ориентированный Выбор Целей и Оптимизация Стратегии

Механизм выбора целей на основе ожидаемой ошибки предсказания (EPE) предполагает, что агент активно выбирает цели, максимизирующие величину $EPE$. $EPE$ рассчитывается как ожидаемое значение разницы между предсказанными и фактическими результатами действий агента. Выбор целей с высокой $EPE$ стимулирует исследование новых состояний и действий, поскольку агент стремится уменьшить неопределенность в своей модели мира. Данный подход позволяет агенту самостоятельно определять задачи для обучения, фокусируясь на тех областях, где его предсказательные способности ограничены, что способствует более эффективному и направленному исследованию среды.

Эффективная оптимизация стратегии требует применения методов, таких как Оценка Обобщенного Преимущества (Generalized Advantage Estimation, GAE). GAE позволяет более точно оценить долгосрочное влияние действий агента, учитывая не только немедленную награду, но и будущие выгоды. Ключевым параметром GAE является $\lambda$, который регулирует баланс между смещением и дисперсией оценки преимущества. Значение $\lambda$ близкое к 1 приводит к низкой дисперсии, но высокому смещению, что может привести к завышенной оценке преимуществ. В то же время, $\lambda$ близкое к 0 снижает смещение, но увеличивает дисперсию, затрудняя точную оценку долгосрочного влияния действий. Выбор оптимального значения $\lambda$ критически важен для стабильного и эффективного обучения агента.

Мета-обучение расширяет возможности агентов, позволяя им приобретать навыки обучения, а не только выполнения конкретных задач. Этот подход позволяет агенту адаптироваться к новым задачам и средам значительно быстрее, чем традиционные методы обучения с нуля. Вместо того, чтобы начинать обучение в каждой новой ситуации с нуля, агент использует накопленный опыт и знания о процессе обучения, чтобы эффективно находить оптимальные стратегии. Мета-обучение включает в себя обучение модели, способной извлекать общие закономерности из множества задач, что позволяет ей быстро обобщать и применять полученные знания к новым, ранее не встречавшимся ситуациям. Это достигается путем обучения модели на распределении задач, а не на одной конкретной задаче, что позволяет ей приобрести способность к быстрому обучению в новых условиях.

Преодоление Гедонистической Адаптации и Обеспечение Устойчивости

Феномен гедонистической адаптации представляет собой серьезное препятствие для поддержания внутренней мотивации. Суть его заключается в способности психики быстро привыкать к положительным стимулам, что приводит к снижению интенсивности испытываемых эмоций и, как следствие, к уменьшению побуждения к деятельности. Изначально вызывающие удовольствие факторы, будь то материальные блага или новые впечатления, со временем перестают приносить прежнюю радость, требуя всё более сильных раздражителей для достижения аналогичного эффекта. Этот процесс может приводить к снижению удовлетворенности жизнью и затруднять поддержание долгосрочной мотивации в различных сферах деятельности, поскольку привыкание к награде снижает стремление к ее достижению.

В отличие от фиксированных внешних поощрений, ошибка предсказания (EPE) представляет собой динамичный и саморегулирующийся сигнал вознаграждения, который препятствует привыканию. Вместо того, чтобы получать постоянное удовлетворение от предсказуемых стимулов, система постоянно стремится минимизировать разницу между ожидаемым и фактическим результатом. Этот процесс создает непрерывный поток мотивации, поскольку вознаграждение возникает не от самого стимула, а от процесса обучения и уточнения предсказаний. Таким образом, EPE обеспечивает устойчивое стимулирование к исследованию и приобретению новых знаний, поскольку ощущение вознаграждения напрямую связано с успешным разрешением неопределенности и улучшением понимания окружающего мира. Эта внутренняя система вознаграждения, основанная на снижении ошибки предсказания, позволяет агенту поддерживать высокий уровень мотивации на протяжении длительного времени, избегая эффекта адаптации, свойственного фиксированным наградам.

Постоянное стремление к минимизации ошибки предсказания является ключевым механизмом, побуждающим агентов к исследованию новых ситуаций и совершенствованию понимания окружающего мира. Этот процесс не ограничивается простой реакцией на внешние стимулы; он представляет собой активное построение внутренней модели реальности, которая постоянно уточняется на основе получаемого опыта. Чем больше расхождение между предсказанием и фактическим результатом, тем сильнее мотивация к обучению и адаптации, что в свою очередь способствует долгосрочному накоплению знаний и повышению эффективности действий в сложных и динамичных средах. В результате, агент не просто реагирует на обстоятельства, но и активно формирует свою способность к предвидению и управлению ими, обеспечивая устойчивое развитие и прогресс.

Предлагаемая работа исследует фундаментальную роль максимизации ошибки предсказания в формировании поведения агентов. Эта концепция перекликается с идеей о том, что системы неизбежно стареют, адаптируясь к меняющимся условиям. Стремление к предсказанию, к снижению неопределенности, можно рассматривать как механизм поддержания системы в динамичном равновесии, но и как источник ее уязвимости. Как отмечает Бертран Рассел: «Страх — это паралич, а не предостережение». Попытки агента избежать ошибки предсказания могут привести к чрезмерной стабильности, которая, в конечном итоге, станет задержкой неизбежной катастрофы, особенно в сложных, непредсказуемых средах. В конечном счете, способность синтезировать объективные функции, предложенная в работе, является не просто инструментом достижения цели, а способом поддержания системы в состоянии адаптации и развития.

Что же дальше?

Предложенная концепция «субъективной функции», стремящейся к максимизации ошибки предсказания, неизбежно наводит на мысль о природе старения любой системы. Ошибка предсказания — не просто сигнал к коррекции, но и мера неполноты модели мира, а значит, и неизбежной деградации. Каждый «баг» — это момент истины на временной кривой, свидетельствующий о неспособности системы адекватно отражать реальность. Вопрос не в том, чтобы избежать ошибок, а в том, как достойно их нести.

Очевидным ограничением предложенного подхода является сложность количественной оценки «ожидаемой ошибки предсказания» в сложных, неструктурированных средах. Система, стремящаяся к максимизации ошибки, может оказаться парадоксально неэффективной, если ее модель мира слишком упрощена. Технический долг, в этом контексте, — это закладка прошлого, которую приходится оплачивать настоящим, жертвуя краткосрочной эффективностью ради сохранения гибкости и адаптивности.

Перспективы дальнейших исследований лежат в области изучения динамики «субъективной функции» во времени, а также ее взаимосвязи с процессами обучения и адаптации. Понимание того, как система «решает», какие ошибки предсказания максимизировать, а какие игнорировать, может стать ключом к созданию действительно интеллектуальных агентов, способных не просто решать задачи, но и достойно стареть.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15948.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-20 23:33

🚀 Квантовые новости