Любопытство как двигатель прогресса: новый подход к обучению и оптимизации

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают концепцию ‘прагматичного любопытства’, объединяющую активное обучение и оптимизацию для эффективного решения задач, требующих как приобретения знаний, так и достижения целей.

🧐

Купил акции по совету друга? А друг уже продал. Здесь мы учимся думать своей головой и читать отчётность, а не слушать советы.

Бесплатный телеграм-канал

Эффективность целевого активного поиска неисправностей в сценариях автономного вождения оценивалась с учетом стандартного отклонения в <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \pm 1 </span> для четырех различных начальных условий, что позволило выявить закономерности в обнаружении сбоев. — Эффективность целевого активного поиска неисправностей в сценариях автономного вождения оценивалась с учетом стандартного отклонения в $\pm 1$ для четырех различных начальных условий, что позволило выявить закономерности в обнаружении сбоев.

Предложен фреймворк, объединяющий байесовскую оптимизацию и байесовский экспериментальный дизайн в рамках парадигмы активного вывода.

Многие инженерные и научные задачи требуют принятия решений в условиях дорогостоящих «черных ящиков», что затрудняет одновременное повышение эффективности и снижение неопределенности. В работе ‘Pragmatic Curiosity: A Hybrid Learning-Optimization Paradigm via Active Inference’ предложен новый подход — «прагматичное любопытство», основанный на активном выводе, объединяющий байесовскую оптимизацию и экспериментальный дизайн через минимизацию ожидаемой свободной энергии $E_{free}$ . Данный подход демонстрирует превосходство над существующими методами в задачах идентификации систем, целевого поиска и оптимизации с неизвестными предпочтениями, обеспечивая более высокую точность оценки и качество решений. Не откроет ли это новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных к эффективному обучению и адаптации в сложных и динамичных средах?

Исследование границ возможного: вызов эффективной оптимизации

В многочисленных практических задачах оптимизации, будь то разработка новых материалов, проектирование сложных систем или обучение моделей машинного обучения, вычисление целевой функции может быть чрезвычайно затратным по времени или ресурсам. Это предъявляет особые требования к эффективности алгоритмов — необходимо достигать оптимальных решений, используя минимальное количество вычислений. В подобных ситуациях традиционные методы оптимизации, требующие большого числа оценок целевой функции, становятся непрактичными или вовсе неприменимыми. Поэтому возникает потребность в алгоритмах, способных эффективно исследовать пространство решений и быстро находить перспективные области, минимизируя количество дорогостоящих вычислений и обеспечивая высокую степень точности даже при ограниченном бюджете вычислений.

В контексте оптимизационных задач, особенно в высокоразмерных пространствах, традиционные методы часто демонстрируют значительные трудности с достижением быстрой сходимости и оптимальных решений. Это связано с тем, что при увеличении числа переменных экспоненциально возрастает объем пространства поиска, что делает неэффективным перебор всех возможных вариантов. Алгоритмы, полагающиеся на градиентный спуск или другие локальные методы оптимизации, могут застревать в локальных минимумах, не находя глобального оптимума. В результате, поиск решения требует чрезмерно больших вычислительных ресурсов и времени, а полученные результаты часто далеки от идеальных. Неспособность эффективно обрабатывать высокоразмерные пространства поиска является серьезным препятствием для применения традиционных методов в сложных реальных задачах, таких как машинное обучение, робототехника и финансовое моделирование.

Суть оптимизации часто заключается в тонком балансе между исследованием и использованием. Исследование, или поиск новых, потенциально лучших решений, необходимо для избежания застревания в локальных оптимумах, но требует значительных вычислительных затрат. В то же время, использование, то есть углубленная проработка уже найденных перспективных решений, позволяет быстро повысить качество результата. Эффективные алгоритмы стремятся найти оптимальное соотношение между этими двумя стратегиями, динамически адаптируясь к сложности решаемой задачи. Слишком сильный уклон в сторону исследования может привести к неэффективной трате ресурсов, в то время как чрезмерное использование может упустить глобальный оптимум. Поэтому разработка методов, позволяющих разумно сочетать оба подхода, является ключевой задачей в области оптимизации и машинного обучения.

Оценка производительности метода идентификации ограничений в задачах мониторинга окружающей среды в двумерных облаках показала стабильные результаты, отклонение от среднего значения составляет <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \pm 1 </span> стандартное отклонение для пяти серий экспериментов. — Оценка производительности метода идентификации ограничений в задачах мониторинга окружающей среды в двумерных облаках показала стабильные результаты, отклонение от среднего значения составляет $\pm 1$ стандартное отклонение для пяти серий экспериментов.

Активное умозаключение и прагматичное любопытство: поиск истины

Активное умозаключение предлагает принципиальную основу для понимания поведения как процесса вывода, направленного на минимизацию ожидаемой свободной энергии ( $EFE$ ). В рамках этой модели, организм рассматривается как статистическая машина, постоянно генерирующая прогнозы о своих сенсорных входах. Разница между предсказанными и фактическими входами представляет собой «ошибку предсказания», которая количественно оценивается как свободная энергия. Минимизация $EFE$ достигается путем изменения действий организма или обновления его внутренних моделей мира, что приводит к активному поиску информации, подтверждающей или опровергающей прогнозы, и, как следствие, к адаптивному поведению. Таким образом, поведение рассматривается не как реакция на стимулы, а как активный процесс снижения неопределенности и поддержания гомеостаза путем оптимизации соответствия между внутренними моделями и внешним миром.

Прагматическое любопытство расширяет принципы активного вывода, вводя в рассмотрение как эпистемическую, так и прагматическую мотивацию. Эпистемическая мотивация относится к стремлению к получению информации и снижению неопределенности, в то время как прагматическая мотивация отражает ориентацию на достижение конкретных целей и задач. В рамках этой концепции, поведение рассматривается не только как процесс минимизации $EFE$ (ожидаемой свободной энергии) за счет получения новой информации, но и как активный поиск информации, релевантной для реализации желаемого результата. Таким образом, прагматическое любопытство предполагает интеграцию стремления к знанию с целенаправленным действием.

Принцип прагматичного любопытства, основанный на минимизации ожидаемой свободной энергии ( $EFE$ ), позволяет агенту активно искать информацию, которая одновременно снижает неопределенность и способствует достижению поставленной цели. Этот процесс включает в себя не только максимизацию информационного выигрыша, но и оценку релевантности получаемых данных для решения конкретной задачи. Агент, стремясь минимизировать $EFE$ , формирует внутреннюю модель мира и использует ее для прогнозирования сенсорных входов, активно взаимодействуя с окружающей средой для проверки и уточнения этих прогнозов, что, в свою очередь, повышает эффективность достижения желаемых результатов.

Суррогатные модели и эффективная оптимизация: приближение к идеалу

Для снижения вычислительных затрат, связанных с оценкой целевой функции, алгоритм Pragmatic Curiosity использует суррогатные модели в качестве эффективных приближений. Вместо непосредственного вычисления значения целевой функции для каждой точки исследуемого пространства, суррогатная модель, обученная на ограниченном наборе данных, позволяет быстро оценивать значения в новых точках. Этот подход значительно сокращает время вычислений, особенно в задачах, где вычисление целевой функции требует значительных ресурсов или времени. Обучение и обновление суррогатной модели происходит итеративно, что позволяет повышать точность приближения и, как следствие, эффективность оптимизации.

Гауссовские процессы (ГП) представляют собой эффективный инструмент для построения суррогатных моделей благодаря способности предоставлять не только точечные предсказания, но и вероятностные оценки. В отличие от детерминированных моделей, ГП выдают распределение вероятностей для каждого предсказания, что позволяет количественно оценить неопределенность. Это достигается за счет определения ковариационной функции, описывающей корреляцию между точками данных, и использования ее для вычисления апостериорного распределения предсказаний. Неопределенность, выраженная в виде дисперсии, позволяет алгоритму Pragmatic Curiosity эффективно исследовать пространство параметров, фокусируясь на областях с высокой неопределенностью и потенциально оптимальными решениями. Математически, предсказание ГП задается как $y^<i> = \mu^</i> + \sigma^<i> \epsilon$ , где $\mu^</i>$ — среднее значение, $\sigma^*$ — стандартное отклонение (мера неопределенности), а ε — случайная величина.

Итеративное уточнение суррогатной модели и использование её для направления исследования позволяет значительно снизить количество дорогостоящих вычислений исходной целевой функции. В задачах идентификации ограниченных систем, данный подход обеспечивает почти идеальную точность оценки, требуя на 40% меньше запросов по сравнению с другими методами. Процесс заключается в последовательном обновлении суррогатной модели на основе полученных результатов и использовании её прогнозов для выбора наиболее перспективных точек для дальнейшего исследования, минимизируя необходимость в дорогостоящих прямых вычислениях.

Применение и более широкий эффект: выход за рамки возможного

Прагматичное любопытство представляет собой эффективный подход к решению задач идентификации систем с ограничениями, где необходимо соблюдать заданные эксплуатационные рамки. В отличие от традиционных методов, которые часто игнорируют или упрощают ограничения, данная методология активно учитывает их на протяжении всего процесса исследования. Это достигается за счет формирования стратегии поиска, ориентированной на области пространства параметров, которые не только потенциально улучшают производительность системы, но и соответствуют установленным ограничениям. Благодаря такому подходу, становится возможным более надежное и безопасное определение оптимальных параметров системы, особенно в критически важных приложениях, где нарушение ограничений может привести к серьезным последствиям. Прагматичное любопытство позволяет не только идентифицировать систему, но и гарантировать её стабильную и безопасную работу в заданных условиях.

Исследование демонстрирует, что применение подхода, основанного на целенаправленном активном поиске, позволяет значительно расширить область выявления критических точек отказа системы при заданном бюджете ресурсов. В ходе экспериментов было установлено, что данный метод способен обнаружить на 10% больше регионов, представляющих потенциальную опасность для функционирования системы, по сравнению с традиционными стратегиями поиска. Это достигается за счет интеллектуального выбора точек для исследования, ориентированного на максимизацию информации о критических областях, что особенно важно в ситуациях, когда ресурсы для тестирования ограничены и необходимо эффективно выявлять наиболее уязвимые места системы.

Подход, основанный на принципах Прагматичного Любопытства, демонстрирует высокую эффективность в задачах композитной байесовской оптимизации, особенно в ситуациях, когда предпочтения пользователя неизвестны. В отличие от традиционных методов, которые часто терпят неудачу при работе с неопределенными пользовательскими настройками, данная методика неизменно успешно определяет лежащую в основе целевую функцию. Это достигается за счет целенаправленного исследования пространства параметров, ориентированного на максимизацию информативности каждого шага, что позволяет надежно моделировать субъективные предпочтения и находить оптимальные решения даже в условиях высокой неопределенности. Данный подход открывает новые возможности для персонализации и адаптации систем к индивидуальным потребностям пользователей, превосходя существующие алгоритмы в задачах, требующих учета субъективных оценок.

Обнаружение сбоев и устойчивость: взгляд в будущее

В современных симуляциях для разработки искусственного интеллекта все чаще применяются методы автоматического обнаружения сбоев, объединяя в себе возможности алгоритмов компьютерного зрения, таких как YOLO, и оценки больших языковых моделей. YOLO, специализируясь на обнаружении объектов, позволяет выявлять аномалии в визуальных данных симуляции, например, неожиданное появление или исчезновение объектов. Одновременно, оценка больших языковых моделей позволяет анализировать текстовые данные, генерируемые системой, и определять несоответствия или логические ошибки в ее рассуждениях. Сочетание этих подходов позволяет создавать системы, способные автономно выявлять потенциальные сценарии отказа, значительно повышая надежность и безопасность разрабатываемых ИИ-приложений, особенно в критически важных областях, таких как автономное вождение и робототехника.

Выявление потенциальных сценариев отказа имеет первостепенное значение при создании надежных и безопасных систем искусственного интеллекта. Неспособность предвидеть и учесть возможные сбои может привести к непредсказуемым последствиям, особенно в критически важных приложениях, таких как автономное вождение или медицинская диагностика. Тщательный анализ слабых мест и уязвимостей позволяет разработчикам укрепить алгоритмы и обеспечить их стабильную работу в различных, зачастую непредсказуемых, условиях. Именно проактивное обнаружение и устранение потенциальных проблем является залогом доверия к искусственному интеллекту и успешного внедрения его в повседневную жизнь.

Превентивное выявление потенциальных сбоев в работе искусственного интеллекта играет ключевую роль в повышении его надёжности и вызываемом доверии уровне. Исследования показывают, что заблаговременное обнаружение уязвимостей и сценариев отказа позволяет не только минимизировать риски, связанные с непредсказуемым поведением систем, но и существенно улучшить их устойчивость к различным внешним воздействиям и нештатным ситуациям. Это достигается за счёт разработки и внедрения механизмов, способных предвидеть и нейтрализовать возможные проблемы до того, как они приведут к серьёзным последствиям, что особенно важно для критически важных приложений, где безопасность и безошибочность работы имеют первостепенное значение. В конечном итоге, активное управление рисками и концентрация на устойчивости позволяют создавать более надёжные и заслуживающие доверия системы искусственного интеллекта.

Анализ ошибок детекции YOLO показал, что пропуски объектов возникают из-за большой дистанции, недостаточного освещения или их комбинации, что подтверждается случаями с двумя автомобилями и пешеходом, где детекции помечены желтым (неправильные) и красным (пропущенные) цветами.

Исследование демонстрирует, что система, основанная на активном выводе и прагматичном любопытстве, способна эффективно разрешать дилемму между исследованием и использованием, что является ключевым аспектом гибридного обучения и оптимизации. Этот подход, по сути, представляет собой своего рода реверс-инжиниринг целеполагания, позволяя системе не просто достигать заданных целей, но и активно формировать собственные, исходя из текущего состояния знаний и непредсказуемости окружения. Как однажды заметил Джон Маккарти: «Всякий интеллект увеличивает возможности, но не гарантирует, что они будут использоваться разумно.» Эта фраза особенно актуальна в контексте представленного исследования, поскольку подчеркивает важность не только разработки эффективных алгоритмов, но и понимания принципов, лежащих в основе их работы.

Куда двигаться дальше?

Представленный подход, объединяющий активное выведение и байесовскую оптимизацию, лишь приоткрывает дверь в область, где познание и целедостижение неразрывно связаны. Неизбежно возникает вопрос: а что, если сама «цель» — это лишь временная конструкция, результат предыдущих циклов активного выведения? В конечном итоге, система, стремящаяся к максимизации информации, может переопределить критерии успеха, превратив оптимизацию в бесконечный процесс самосовершенствования. И это не баг — это фича.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется изучение влияния априорных убеждений на процесс «прагматичного любопытства». Насколько сильно предубеждения, заложенные в систему, ограничивают её способность к подлинному открытию? И возможно ли создать систему, способную осознанно «отключать» свои априорные знания, чтобы взглянуть на мир свежим, непредвзятым взглядом? Ведь знание — это одновременно и сила, и оковы.

Более того, необходимо исследовать применимость предложенного подхода к задачам, где информация не просто ценна, но и требует ресурсов для обработки. В реальном мире, внимание — ограниченный ресурс. Поэтому, система, эффективно балансирующая между сбором информации и её анализом, представляется гораздо более перспективной, чем та, которая просто стремится к максимизации информации любой ценой. В конце концов, главное — не сколько знаешь, а как используешь эти знания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.06104.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-09 13:39