Иллюзия Понимания: Как Обучение Искажает Внутреннюю Физику ИИ

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что стандартные методы адаптации нейронных сетей могут разрушать их способность к моделированию физических законов, создавая видимость понимания без реальной глубины.

🧐

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

Инвазивное уточнение модели SSL разрушает её внутреннюю геометрическую структуру, приводя к резкому падению корреляции с <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \rho = 0.94 </span> до <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> -0.03 </span>, в то время как неинвазивный зонд сохраняет устойчивость, демонстрируя корреляцию выше <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \rho = 0.8 </span>. — Инвазивное уточнение модели SSL разрушает её внутреннюю геометрическую структуру, приводя к резкому падению корреляции с $\rho = 0.94$ до $-0.03$ , в то время как неинвазивный зонд сохраняет устойчивость, демонстрируя корреляцию выше $\rho = 0.8$ .

Предлагается неинвазивный метод оценки и восстановления физических знаний, заложенных в нейронные сети, демонстрирующий уязвимость базовых представлений при стандартной адаптации.

Оценка способности нейронных сетей к моделированию физических законов затруднена из-за влияния методов адаптации на измеряемые представления. В работе ‘The Observer Effect in World Models: Invasive Adaptation Corrupts Latent Physics’ предложен неинвазивный протокол PhyIP, позволяющий оценить, насколько линейно декодируемы физические величины из замороженных представлений сети. Полученные результаты демонстрируют, что адаптация, в отличие от низкоемких проб, может приводить к коллапсу внутренних структур, скрывающих истинное понимание физических принципов. Действительно ли существующие методы оценки затеняют фундаментальные способности моделей к построению физически обоснованных мировых моделей?

Раскрытие Физического Понимания в Нейронных Сетях

Самообучающиеся модели (SSL) демонстрируют впечатляющую способность к предсказанию поведения физических систем, однако внутреннее устройство и логика, лежащие в основе этих предсказаний, остаются в значительной степени непрозрачными. Несмотря на успешное моделирование различных явлений, от динамики жидкостей до движения твердых тел, исследователям сложно понять, каким образом модель представляет физические принципы, такие как сохранение энергии или импульса. Эти модели, обученные на больших объемах неразмеченных данных, способны выявлять закономерности и делать прогнозы, но не всегда ясно, является ли это результатом истинного “понимания” физических законов или просто сложной экстраполяцией статистических зависимостей. Непрозрачность внутренних представлений затрудняет оценку надежности и обобщающей способности этих моделей, особенно в ситуациях, выходящих за рамки тренировочных данных, и ограничивает их применение в качестве инструментов для научных открытий и инженерного анализа.

Оценка того, действительно ли модели самообучения понимают физические принципы, а не просто запоминают закономерности в данных, имеет решающее значение для их надежного применения в науке. Неспособность отличить истинное понимание от поверхностного заучивания может привести к ошибочным прогнозам и неверным выводам, особенно при экстраполяции моделей на новые, ранее не встречавшиеся ситуации. В частности, если модель полагается исключительно на запоминание, ее производительность резко снизится при изменении условий или введении незнакомых параметров, что делает ее непригодной для задач, требующих обобщения и предсказания в реальном мире. Таким образом, разработка надежных методов оценки физического понимания в нейронных сетях является ключевым шагом на пути к созданию искусственного интеллекта, способного решать сложные научные задачи.

Традиционные подходы к оценке изученных нейронными сетями представлений часто связаны с внесением изменений в саму модель. Это может привести к искажению той самой «физической интуиции», которую пытаются оценить исследователи. Вмешательство в архитектуру или параметры сети, чтобы проверить её реакцию на определенные стимулы, потенциально нарушает целостность сформированного представления о физическом мире. Вместо того, чтобы измерять истинное понимание, такие методы могут выявлять лишь способность модели адаптироваться к новым условиям, созданным в процессе модификации. Таким образом, возникает необходимость в разработке неинвазивных методов оценки, которые позволяют анализировать внутренние представления сети без изменения её структуры или параметров, что позволит более точно определить, действительно ли модель «понимает» физические принципы, или же просто воспроизводит заученные закономерности.

Неинвазивный зонд успешно извлекает полную внутреннюю энергию из замороженных SSL-представлений в TRL-2D и RSG-3D (линейное выравнивание), выявляя коллапс представлений в эксперименте SN-3D, а обнаруженные символьные формулы <span class="katex-eq" data-katex-display="false">Mean SR</span> точно предсказывают динамику энергии на невидимых параметрах симуляции для успешных моделей. — Неинвазивный зонд успешно извлекает полную внутреннюю энергию из замороженных SSL-представлений в TRL-2D и RSG-3D (линейное выравнивание), выявляя коллапс представлений в эксперименте SN-3D, а обнаруженные символьные формулы $Mean SR$ точно предсказывают динамику энергии на невидимых параметрах симуляции для успешных моделей.

Неинвазивное Физическое Зондирование: Новая Методология

Метод Неинвазивного Физического Проbing (PhyIP) представляет собой технику оценки понимания физических принципов, основанную на использовании «замороженных» активаций — фиксированных выходных данных определенного слоя нейронной сети. В отличие от методов, требующих модификации модели, PhyIP извлекает информацию непосредственно из существующих активаций, что позволяет оценить внутреннее представление физических величин без изменения поведения сети. Активации, полученные при обработке определенных входных данных, рассматриваются как признаки, характеризующие понимание модели конкретных физических явлений. Этот подход позволяет количественно оценить степень соответствия между внутренним представлением модели и физической реальностью.

Методика Non-Invasive Physical Probe (PhyIP) использует регрессионный анализ для установления количественной связи между фиксированными активациями нейронной сети и физическими величинами, такими как полная внутренняя энергия. Замороженные активации, представляющие собой выходные данные определенного слоя сети, выступают в качестве входных признаков для модели линейной регрессии. Коэффициенты регрессии, полученные в результате обучения, позволяют оценить, насколько точно модель «понимает» связь между внутренним представлением данных (активациями) и реальными физическими параметрами. Точность предсказания физической величины на основе активаций служит измеримым показателем способности модели к физическому осмыслению данных. $y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \dots + \beta_n x_n$ , где $y$ — предсказанное значение физической величины, $x_i$ — замороженные активации, а $\beta_i$ — коэффициенты регрессии.

Методика Неинвазивного Физического Зондирования (PhyIP) специально разработана для минимизации так называемого “эффекта наблюдателя”. В отличие от адаптивных методов, таких как тонкая настройка или использование обучаемых слоев, которые могут приводить к коллапсу представлений и, следовательно, к неверной оценке понимания физических принципов, PhyIP сохраняет целостность исходных знаний модели. Это обеспечивает более точную и надежную оценку того, насколько хорошо сеть действительно усвоила физические закономерности, а не просто научилась подстраиваться под конкретную задачу. В результате, PhyIP предоставляет возможность более глубокого анализа внутреннего представления физического мира нейронной сетью, не искажая его адаптивными изменениями.

Анализ с использованием PhyIP показал, что при малых ошибках самообучения ε, модель надежно извлекает физические законы, такие как закон идеального газа <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> E \approx 1.5P </span> и кинетические поправки <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \rho v\_{r}^{2} </span>, в то время как инвазивные методы могут маскировать коллапс, который PhyIP корректно определяет. — Анализ с использованием PhyIP показал, что при малых ошибках самообучения ε, модель надежно извлекает физические законы, такие как закон идеального газа $E \approx 1.5P$ и кинетические поправки $\rho v\_{r}^{2}$ , в то время как инвазивные методы могут маскировать коллапс, который PhyIP корректно определяет.

Подтверждение Эффективности PhyIP на Сложных Физических Системах

Проверка PhyIP проводилась на моделях SSL, обученных на разнообразных физических симуляциях, включающих турбулентные радиационные слои, оболочки красных сверхгигантов и взрывы сверхновых. Данные модели охватывают широкий спектр физических явлений и масштабов, что позволило оценить универсальность и применимость PhyIP к сложным физическим системам. Использование разнообразных симуляций обеспечило возможность выявления ограничений и областей улучшения подхода PhyIP в различных физических контекстах.

Результаты тестирования PhyIP показали высокую эффективность в оценке способности моделей предсказывать физические величины, что подтверждается сильной корреляцией с их производительностью в задачах, требующих дальнейшей обработки данных. В частности, на моделях, симулирующих турбулентные радиационные слои (TRL-2D) и оболочки красных сверхгигантов (RSG-3D), коэффициент корреляции ρ превысил значение 0.90, что свидетельствует о надежности PhyIP в качестве метрики для оценки качества физически-обоснованных моделей.

Результаты применения PhyIP подтвердили справедливость гипотезы о линейном представлении данных внутри исследуемых моделей физических систем. В частности, в ходе анализа двумерной турбулентной радиационной модели (TRL-2D) удалось успешно восстановить внутреннюю энергию $E \approx 1.5PE$ , где $PE$ — потенциальная энергия. Этот факт подтверждает возможность неинвазивного анализа моделей с использованием PhyIP и указывает на то, что внутренние представления моделей линейно связаны с физическими величинами, что позволяет эффективно извлекать информацию о внутренних состояниях системы без необходимости прямого доступа к ее параметрам.

PhyIP - это фреймворк, который извлекает признаки из замороженной модели самообучения, использует линейную регрессию для предсказания новой физической величины <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\hat{s}(t+1) = Wh(t) + b</span>, а затем переводит полученную функцию в символическую формулу <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\hat{\Phi}_{SR}</span> для проверки её физической достоверности на независимых данных. — PhyIP — это фреймворк, который извлекает признаки из замороженной модели самообучения, использует линейную регрессию для предсказания новой физической величины $\hat{s}(t+1) = Wh(t) + b$ , а затем переводит полученную функцию в символическую формулу $\hat{\Phi}_{SR}$ для проверки её физической достоверности на независимых данных.

Предотвращение Искажений: PhyIP в Сравнении с Инвазивной Адаптацией

В рамках исследований машинного обучения, методы инвазивной адаптации, такие как дообучение или зондирование с использованием обучаемых слоёв, могут приводить к явлению, известному как “коллапс представлений”. Суть этого процесса заключается в том, что при внесении изменений в архитектуру или параметры модели с целью извлечения специфической информации, первоначальное, сформированное в процессе обучения, представление данных искажается или даже полностью разрушается. Это происходит из-за того, что новые, настраиваемые параметры, оптимизируясь под конкретную задачу зондирования, переопределяют существующие веса, нарушая тем самым целостность исходного представления о физическом мире. В результате, оценка истинного понимания физических принципов, заложенных в нейронной сети, становится неточной и подверженной ошибкам, поскольку измеряется не изначальное представление, а его модифицированная версия.

Исследование демонстрирует, что методика PhyIP, благодаря своей неинвазивности, позволяет избежать искажения исходных представлений, формируемых нейронной сетью. В отличие от адаптивных методов, таких как тонкая настройка или использование обучаемых слоев, которые могут приводить к коллапсу представлений и, следовательно, к неверной оценке понимания физических принципов, PhyIP сохраняет целостность исходных знаний модели. Это обеспечивает более точную и надежную оценку того, насколько хорошо сеть действительно усвоила физические закономерности, а не просто научилась подстраиваться под конкретную задачу. В результате, PhyIP предоставляет возможность более глубокого анализа внутреннего представления физического мира нейронной сетью, не искажая его адаптивными изменениями.

В ходе исследования удалось успешно восстановить закон обратных квадратов ( $F\propto1/r²$ ) с использованием метода PhyIP, в то время как инвазивные методы зондирования оказались неспособны к этому. В частности, полученная оценка погрешности для линейного зонда имеет вид $\leqC₁\cdotϵ+C₂[KΦ²\cdotVar(x)] + 𝒪(Δt⁴)$ , где $C₁$ и $C₂$ — константы, ϵ — ошибка в данных, $K$ — размерность пространства признаков, Φ — функция активации, $Var(x)$ — дисперсия входных данных, а $Δt$ — шаг дискретизации. Эта точность указывает на то, что PhyIP обеспечивает более надежную оценку физического понимания модели, избегая искажений, характерных для инвазивных адаптаций.

Анализ зондирования показывает, что хотя на ранних слоях многослойный перцептрон (MLP) превосходит линейные зонды, глубина сети приводит к спонтанной линеаризации представлений, достигая пика на блоке 9 (<span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \rho \approx 0.91 </span>). — Анализ зондирования показывает, что хотя на ранних слоях многослойный перцептрон (MLP) превосходит линейные зонды, глубина сети приводит к спонтанной линеаризации представлений, достигая пика на блоке 9 ( $\rho \approx 0.91$ ).

Исследование демонстрирует, что стандартные методы адаптации способны искажать фундаментальные представления о физическом мире, заложенные в нейронных сетях. Это особенно заметно при оценке внутренних представлений модели, где инвазивные техники могут приводить к коллапсу репрезентаций и потере точности. В связи с этим, представляется важным сохранение базовой структуры модели для адекватной оценки ее физического понимания. Как однажды заметила Ада Лавлейс: «Стремитесь к точности и логической последовательности, ибо лишь в них заключена истинная сила вычислений». Эта мысль особенно актуальна в контексте научного машинного обучения, где необходимо не просто добиться работоспособности, но и обеспечить интерпретируемость и доказуемость алгоритмов.

Что Дальше?

Представленные результаты заставляют задуматься о фундаментальной хрупкости «понимания» в нейронных сетях. Попытки адаптации моделей, столь естественные для инженера, оказываются разрушительными для внутренних представлений о физическом мире. Неизбежно возникает вопрос: не является ли само понятие «обучение» в текущем контексте лишь тонкой маскировкой статистической оптимизации, не имеющей ничего общего с истинным пониманием? Необходим переход от эмпирической оценки «работоспособности» к строгому доказательству сохранения физически осмысленных представлений.

Дальнейшие исследования должны быть направлены на разработку методов, позволяющих не только оценивать, но и гарантированно сохранять целостность базовых представлений. Линейная гипотеза представления, хотя и оказалась полезной, нуждается в более глубоком осмыслении. Возможно, истинная элегантность кроется в нелинейных преобразованиях, сохраняющих инвариантность относительно физических законов. Игнорирование этой необходимости — ошибка абстракции, потенциально приводящая к катастрофическим последствиям.

В конечном счёте, задача заключается не в создании моделей, которые «имитируют» физику, а в разработке алгоритмов, которые её «понимают». Любая избыточность в архитектуре — это потенциальная возможность для возникновения ошибок. Необходимо стремиться к минимализму, к математической чистоте, где каждый параметр имеет чёткое физическое значение. В противном случае, все наши усилия — лишь иллюзия прогресса.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.12218.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-15 02:47