Когда агент вынужден быть разумным: модель автономной среды

Эта статья — лишь первый шаг в моём самостоятельном исследовании искусственного разума. Публикация на Хабре позволит получить конструктивную критику, увидеть слепые зоны и, возможно, найти единомышленников, которые готовы вместе исследовать вопросы разумного поведения в автономных системах.

За последние годы искусственный интеллект перестал быть исключительно исследовательской технологией и стал частью повседневной инфраструктуры. Алгоритмы машинного обучения используются в научных исследованиях, промышленности, медицине, экономике и бытовых сервисах. Языковые модели позволяют взаимодействовать с компьютером на естественном языке, генеративные системы создают тексты и изображения, а робототехнические платформы постепенно выходят за пределы лабораторий.

При этом меня не покидает ощущение, что современные интеллектуальные системы остаются в определённом смысле стерильными. Их обучают на огромных объёмах данных и помещают в среды, которые редко выходят за рамки заранее определённых сценариев. Такие системы демонстрируют впечатляющие результаты в узких задачах — распознавание речи, обработка изображений, генерация контента, — но практически всегда оказываются хрупкими за пределами своей обучающей области.

Особенно это заметно на примере физических агентов. Роботы, успешно работающие в контролируемых условиях, могут теряться в нестандартных ситуациях: не распознавать отражения в зеркалах, ошибаться в оценке геометрии пространства или сталкиваться с неожиданными вариациями привычных объектов, таких как лестницы. Эти сбои не выглядят как недостаток данных или вычислительных ресурсов — скорее как отсутствие способности адекватно действовать в условиях неопределённости.

Ближе всего к тому, что интуитивно можно назвать разумным поведением, сегодня находятся большие языковые модели. Однако по своей природе они остаются системами статистического сопоставления: оценивают вероятность продолжения последовательности символов на основе предыдущего контекста, не обладая собственным пониманием мира, в котором эти символы имеют значение. Возникает закономерный вопрос — достаточно ли этого, чтобы говорить о разумности?

В этой статье я не пытаюсь дать определение разуму и не предлагаю конкретную архитектуру интеллектуального агента. Вместо этого я хочу подойти к проблеме с другой стороны — так, как в своё время поступил Алан Тьюринг. Я предлагаю рассмотреть следующий вопрос: существует ли такая задача или класс задач, в которых машина вынуждена демонстрировать разумное поведение, а не просто оптимизировать заранее заданную цель?

Часто можно услышать возражение: современные системы и без того успешно решают практические задачи, так зачем вообще нужен «разум»? Для себя я нахожу два ответа. Первый — познавательный: попытка понять разум является частью более общего стремления человека к пониманию самого себя. Второй — практический: если существует задача, в которой разумное поведение не является опциональным, то рано или поздно человечеству придётся научиться создавать системы, способные такую задачу решать.

От постановки вопроса к модели

Если разумное поведение действительно необходимо не во всех задачах, то возникает следующий логичный шаг: какими свойствами должна обладать задача, чтобы без разумности в ней было невозможно устойчиво действовать?

Вместо того чтобы рассуждать о конкретных архитектурах, алгоритмах или обучающих процедурах, я предлагаю зафиксировать требования к самой задаче. Иначе говоря, не спрашивать, как строить разумного агента, а попытаться ответить на вопрос: в какой задаче агент вынужден быть разумным независимо от внутреннего устройства?

Ниже я описываю минимальную модель такой задачи. Она не претендует на описание реального мира и не является симуляцией конкретных физических или социальных процессов. Её цель — описать взаимодействие агента с миром в условиях неопределённости, изменчивости и отложенных последствий собственных действий.

Важно подчеркнуть, что ниже не предлагается формальная теория в математическом смысле. Целью является строгое, но не формализованное описание структуры задачи и ограничений, в которых разумное поведение становится необходимым.

А кого вообще считать разумным?

Прежде чем обсуждать архитектуры, алгоритмы или конкретные реализации агентов, необходимо зафиксировать более фундаментальный вопрос: что в рамках данной модели вообще считается разумным поведением.

В этой работе я сознательно избегаю определений разума через внутреннее устройство системы. Я не предполагаю наличие сознания, самосознания, субъективного опыта, символического мышления или каких-либо конкретных когнитивных механизмов. Всё это — предмет отдельных философских и нейронаучных дискуссий.

Вместо этого разумность рассматривается функционально, через поведение агента во взаимодействии с автономным процессом.

Разумность как свойство поведения, а не устройства

В предложенной модели разумным считается не агент «по конструкции», а процесс его поведения во времени.

Агент считается разумным, если он способен:

• действовать в среде с неизвестными, изменяющимися и скрытыми правилами;

• строить и пересматривать интерпретации происходящего;

• учитывать отложенные последствия собственных действий;

• адаптироваться к изменениям структуры процесса;

и, главное, длительное время поддерживать собственный ресурс в положительном состоянии.

Разумность в этом смысле — это не бинарное свойство («разумен / неразумен»), а градуируемая характеристика. Один и тот же агент может вести себя разумно в одних условиях и терять разумность в других.

Почему совпадение ожиданий с реальностью недостаточно

Важно подчеркнуть, что разумность не сводится к точности прогнозов. Агент может корректно предсказывать негативные последствия своих действий и при этом систематически разрушать собственный ресурс. Такое поведение нельзя назвать разумным, даже если предсказания формально верны.

В рамках модели разумность проявляется не в том, что агент угадывает, что произойдёт, а в том, что он выбирает действия, которые в среднем согласуются с сохранением его целостности.

Иными словами, разумный агент — это не тот, кто прав в своих ожиданиях, а тот, чьи ожидания и действия оказываются адекватными реальной структуре автономного процесса.

Почему оптимизатор не обязательно разумен

Отдельно стоит отметить, что разумность в данной модели не тождественна оптимальности.

Классический оптимизатор:

• действует при фиксированной функции цели;

• предполагает стационарные правила среды;

• не пересматривает саму постановку задачи.

Разумный агент, напротив:

• не имеет заранее заданной внешней цели, кроме выживания;

• вынужден пересматривать свои представления о правилах процесса;

• действует в условиях онтологических сдвигов, когда прежние закономерности перестают работать.

Таким образом, система может быть очень эффективным оптимизатором и при этом не быть разумной в смысле данной модели.

Модель

Формулы ниже — это нотационная фиксация зависимостей, а не попытка построить математически замкнутую модель. Знак суммы, функции и зависимости используются в описательном смысле.

В первую очередь введём время , которое является дискретной величиной: . Все процессы протекают во времени, следовательно, и модель среды для агента также должна существовать во времени.

Далее введём среду . Среда — это любое явление, процесс или пространство, которое агент может наблюдать, взаимодействовать с ним и воздействовать на него. Среда автономна: она существует и развивается независимо от агента, не имеет целей помогать или мешать ему и подчиняется собственным правилам, часто неизвестным агенту.

Наличие или отсутствие агента не влияет на автономию среды. Простая аналогия: текущая экономическая ситуация города . Агент — человек — может инвестировать в экономику города или выводить из неё средства, тем самым влияя на будущее состояния среды. Однако если агент временно покинет город, экономика не остановится: она продолжит изменяться, возможно, по новым правилам. Вернувшись, агент столкнётся с той же средой, но уже не узнает её прежнего состояния.

Этот пример иллюстрирует ключевые свойства среды: автономность, изменчивость и необратимую потерю информации при отсутствии наблюдения.

Любую среду можно разложить на независимые, полузависимые или взаимозависимые процессы . Процесс — это минимальное явление среды в рамках данной модели. Тогда среду можно записать как

Например, если рассматривать социальное взаимодействие с человеком как среду (в социологическом, а не биологическом смысле), её можно представить через процессы , и . Эти процессы могут быть связаны между собой различными типами зависимостей.

Каждый процесс обладает собственной динамикой, а любые закономерности, которые агент способен обнаружить, являются побочным эффектом этой внутренней динамики.

Введём понятие интерфейса процесса — способа, с помощью которого процесс сообщает агенту о своём состоянии. Интерфейс не является восприятием агента; это именно канал сообщения со стороны среды. Он обязан отражать тренд процесса, но может существенно отличаться от него по форме.

Примеры интерфейсов: слова, жесты и мимика человека как отражение его внутренних состояний; температура тела как интерфейс процесса движения молекул.

Далее введём влияние агента и масштаб влияния . Масштаб влияния определяет, насколько сильно конкретное действие агента способно изменить будущую динамику процесса. Влияние агента — это реализация этого воздействия на среду.

И влияние, и масштаб не являются стационарными величинами. Один и тот же агент может обладать разным влиянием в разное время в зависимости от состояния среды. Аналогично, масштаб одного и того же действия может со временем изменяться.

Требования к агенту

Введём ресурс агента — величину, отражающую согласованность действий агента с реальной структурой автономного процесса. Агент обязан поддерживать ресурс в положительном состоянии: . При этом агент может наблюдать ресурс лишь косвенно и не способен напрямую управлять им.

Успешность поведения агента проявляется не в совпадении ожиданий с наблюдениями, а в способности выбирать такие действия, которые в среднем поддерживают или увеличивают его ресурс.

Для ресурсов, недоступных прямому наблюдению, вводится интерфейс ресурса — сигнал, функционально связанный с и достаточный для оценки тенденций и критических состояний.

Интерпретация агента — это совокупность наблюдаемых интерфейсов процессов среды и интерфейсов собственных ресурсов:

Типы действий агента

• Observe — наблюдение без воздействия на среду;

• Probe — ограниченное воздействие с целью проверки гипотез;

• Commit — значимое действие с отложенными последствиями для среды и ресурса.

Что важно знать о действиях агента

Действия observe, probe и commit не требуют расхода ресурса в момент совершения, если противоположное явно не указано в конкретной реализации модели.

Простая аналогия: любые инвестиции требуют ресурса — денег. В то же время, если рассматривать ресурс как «кредит доверия», то мы не обязательно жертвуем им в момент взаимодействия с человеком.

• Probe может влиять на ресурс, только расходуя его (если это предусмотрено реализацией), но само по себе не способно приносить ресурс.

• Observe фактически эквивалентно бездействию: агент не оказывает влияния на среду и лишь отслеживает её динамику.

• Commit может представлять собой множество конкретных действий агента, обладающих различным масштабом влияния:

Однако для среды любое действие из этого множества является просто совершённым воздействием с определённым масштабом. Простая аналогия: рынку не важно, вложили вы деньги или вывели — важно лишь то, что действие было совершено, и среда изменилась соответствующим образом.

Перспективы применения

Модель, представленная в этой статье, может найти применение в современном ИИ и робототехнике. Автономные агенты, работающие в экономических, социальных или физических средах с высокой неопределённостью, часто сталкиваются с задачами, где классическая оптимизация оказывается недостаточной. Подход, при котором разумное поведение рассматривается как функция условий среды и необходимости поддерживать ресурсы, позволяет формализовать требования к таким системам и оценивать их адаптивность.

В ближайшие годы это может быть полезно для:

• разработки робастных роботов, способных действовать в непредсказуемых реальных средах;

• создания автономных экономических и социальных симуляций, где агентам требуется адаптивное поведение;

• построения систем тестирования и обучения LLM и мультиагентных платформ, где действия агентов имеют отложенные последствия и зависят от скрытых процессов.

Таким образом, предложенная модель не только даёт теоретический ответ на вопрос о существовании задач, требующих разумного поведения, но и предоставляет практический инструмент для проектирования и анализа систем, в которых такое поведение становится необходимостью.

Заключение

В начале статьи был поставлен вопрос: существует ли такая задача или класс задач, в которых машина вынуждена демонстрировать разумное поведение, а не просто оптимизировать заранее заданную цель?

Предложенная модель позволяет дать на него содержательный ответ.

Если агент взаимодействует с автономной, изменяющейся средой, наблюдает её только через неполные и искажённые интерфейсы, не знает её правил заранее и при этом вынужден длительное время поддерживать собственный ресурс в положительном состоянии, то поведение, сводимое к статической оптимизации, оказывается недостаточным.

В таких условиях агент вынужден интерпретировать происходящее, проверять гипотезы, учитывать отложенные последствия действий и пересматривать свои представления о среде. Эта совокупность требований и формирует разумное поведение — не как свойство внутреннего устройства системы, а как необходимое следствие самой задачи.

Таким образом, да, существуют задачи, в которых разумное поведение не является опциональным. Это задачи выживания в автономных процессах с неопределённой, изменяющейся структурой и отложенными последствиями действий. Любая система, способная устойчиво действовать в таких условиях, будет вынуждена демонстрировать поведение, функционально неотличимое от разумного, независимо от внутренней реализации.

«А обязан считать, что “А мыслит, а В не мыслит”, тогда как В думает, что “В мыслит, а А не мыслит”. Вместо того чтобы постоянно спорить по этому поводу, из вежливости принято предполагать, что все люди мыслят».

— Алан Тьюринг, «Вычислительные машины и разум»