Искусственный интеллект: Объяснение или имитация?

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование ставит под сомнение способность больших языковых моделей к подлинному логическому мышлению, предлагая взглянуть на их работу как на статистическое сопоставление с шаблонами.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Статья анализирует, как большие языковые модели создают кажущиеся логичными объяснения, функционируя при этом как стохастические системы, не обладающие способностью к установлению истины.

Несмотря на впечатляющую способность генерировать правдоподобные объяснения, природа рассуждений в современных больших языковых моделях (LLM) остаётся предметом дискуссий. В статье «What Kind of Reasoning (if any) is an LLM actually doing? On the Stochastic Nature and Abductive Appearance of Large Language Models» анализируется, что LLM функционируют скорее как стохастические системы сопоставления шаблонов, имитирующие абдуктивное рассуждение, но лишенные подлинного понимания и способности к проверке истинности. Основной аргумент заключается в том, что кажущаяся способность LLM к рассуждению обусловлена обучением на текстах, содержащих структуры рассуждений, а не реальным логическим выводом. Не ставит ли это под сомнение существующие методы оценки и применения LLM, и какие ограничения следует учитывать при интерпретации их результатов?

Пределы Прогнозирования: Языковые Модели и Стохастичность

Языковые модели, демонстрирующие впечатляющую беглость речи, функционируют посредством предсказания следующего токена в последовательности, что по своей природе опирается на стохастический процесс. Данное исследование подтверждает, что такие модели являются, по сути, системами, выполняющими сопоставление с образцами, а не оперирующими истинностью. Вместо глубокого понимания, модели анализируют статистические закономерности в огромных объемах текстовых данных, определяя наиболее вероятный следующий элемент последовательности. Это означает, что даже если генерируемый текст грамматически корректен и кажется логичным, он не обязательно отражает реальное положение дел или обладает какой-либо внутренней согласованностью. Таким образом, способность модели к генерации текста не связана с пониманием смысла, а является результатом статистического анализа и сопоставления с шаблонами, присутствующими в обучающих данных.

Несмотря на впечатляющую способность к сопоставлению с образцами, современные языковые модели демонстрируют недостаток фундаментальной основы для рассуждений о реальном мире, нередко генерируя правдоподобную, но ошибочную информацию. Исследование показывает, что кажущаяся способность к абдуктивному мышлению у этих моделей является результатом сопоставления с образцами, обнаруженными в обучающих данных, а не истинного логического вывода. Иными словами, модель имитирует процесс рассуждения, анализируя закономерности в человеческом языке, но не обладает пониманием лежащих в основе концепций или способностью к независимому заключению. Это подчеркивает, что модели оперируют вероятностями и статистическими соответствиями, а не знаниями или пониманием, что ограничивает их способность к надежным и обоснованным выводам.

Полагаясь на предсказание следующего элемента последовательности, а не на истинное понимание, большие языковые модели (LLM) демонстрируют фундаментальную уязвимость к генерации галлюцинаций, что подрывает доверие к их результатам. Исследование подчеркивает, что кажущаяся способность к рассуждению у LLM является следствием анализа огромного массива данных и особенностей интерфейса, а не подлинным процессом логического вывода. Модели, по сути, воспроизводят паттерны, обнаруженные в обучающих данных, создавая правдоподобные, но не обязательно верные ответы. Эта особенность делает LLM мощными инструментами для генерации текста, но требует критического подхода к оценке достоверности предоставляемой ими информации, поскольку внешне убедительное изложение не гарантирует его соответствия действительности.

Рассуждение как Вывод: Соединение Прогнозирования и Понимания

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют способность к абдуктивному мышлению — процессу вывода наилучшего объяснения для наблюдаемого явления, что позволяет им выходить за рамки простого предсказания. Исследование подтверждает, что генерируемые LLM выходные данные похожи на абдуктивные рассуждения. Этот эффект обусловлен тем, что модели обучаются на огромных объемах человеческого языка, содержащего разнообразные объяснения и интерпретации, что позволяет им имитировать паттерны, характерные для человеческого абдуктивного мышления. Важно отметить, что сходство с абдуктивным мышлением не подразумевает наличия у LLM подлинного понимания или способности к независимому логическому выводу.

Метод вывода к наилучшему объяснению (Inference to the Best Explanation) представляет собой процесс выбора наиболее вероятного объяснения, учитывая доступные доказательства. Исследования показывают, что большие языковые модели (LLM) демонстрируют поведение, имитирующее данный метод, за счет обучения на обширных корпусах человеческого языка. LLM анализируют входные данные и генерируют объяснения, которые статистически соответствуют паттернам, обнаруженным в обучающих данных, таким образом, воспроизводя структуру человеческих объяснений, хотя и без фактического понимания лежащих в их основе причинно-следственных связей.

Эффективное абдуктивное рассуждение, заключающееся в построении наилучшего объяснения наблюдаемым фактам, требует доступа к релевантным знаниям о причинно-следственных связях. Отсутствие таких знаний приводит к установлению ложных корреляций и нарушению логической согласованности выводов. Исследование подчеркивает, что способность больших языковых моделей (LLM) имитировать абдуктивное рассуждение не эквивалентна подлинному пониманию причинно-следственных связей; модели лишь воспроизводят паттерны, обнаруженные в обучающих данных, и не обладают реальным пониманием механизмов, лежащих в основе наблюдаемых явлений.

Валидация Рассуждений: Статистическая Строгость и Интеграция Знаний

Эффективность логических выводов, осуществляемых большими языковыми моделями (LLM), в значительной степени зависит от применения статистического вывода для оценки вероятности различных объяснений и валидации полученных заключений. Этот подход позволяет LLM не просто генерировать ответы, но и количественно оценивать степень уверенности в их корректности. Статистический вывод использует вероятностные модели, такие как $P(A|B)$, чтобы определить вероятность гипотезы A при условии данных B, что критически важно для обработки неопределенности и неполноты информации. Оценка статистической значимости выводов позволяет LLM различать случайные совпадения от реальных закономерностей, повышая надежность и обоснованность генерируемых результатов. В контексте LLM, статистический вывод часто реализуется через методы, оценивающие распределение вероятностей различных возможных ответов или объяснений на основе обучающих данных и входных запросов.

Метод генерации с поиском и расширением (Retrieval-Augmented Generation, RAG) повышает качество рассуждений больших языковых моделей (LLM) за счет использования внешних источников знаний. Вместо того чтобы полагаться исключительно на параметры, полученные в процессе обучения, RAG сначала извлекает релевантную информацию из внешних баз данных или корпусов текстов, а затем использует эту информацию для формирования ответа. Этот процесс снижает вероятность генерации недостоверной информации (галлюцинаций) и повышает точность ответов, поскольку выходные данные LLM привязываются к проверяемым фактам и данным, полученным из внешних источников. Эффективность RAG зависит от качества алгоритмов поиска и релевантности извлеченной информации.

Интеграция больших языковых моделей (LLM) со структурированными представлениями знаний, такими как графы знаний, обеспечивает систематизированный подход к организации и доступу к релевантной информации. Граф знаний представляет собой базу данных, состоящую из сущностей и отношений между ними, что позволяет LLM не просто оперировать текстовыми данными, но и понимать семантические связи. Вместо поиска по ключевым словам, LLM может выполнять запросы к графу знаний, чтобы получить конкретные факты и взаимосвязи, необходимые для обоснования выводов. Такой подход повышает точность рассуждений, снижает вероятность генерации недостоверной информации и позволяет LLM делать более обоснованные и контекстуально релевантные выводы, используя не только внутренние знания, но и внешние, структурированные данные.

Обеспечение Надежности: Человеческий Контроль и Эпистемическая Ответственность

Для минимизации рисков, связанных с неточной или вводящей в заблуждение информацией, критически важным является человеческий надзор за содержанием, генерируемым большими языковыми моделями. Этот процесс предполагает тщательную проверку и валидацию сгенерированного текста экспертами или специалистами в соответствующей области. Подобный контроль позволяет выявлять и корректировать фактические ошибки, логические несоответствия, а также потенциально вредоносные или предвзятые утверждения. В результате, обеспечивается более высокий уровень достоверности и надежности информации, предоставляемой пользователям, что особенно важно в контексте принятия решений или формирования общественного мнения. По сути, человеческий надзор выступает в роли своеобразного “фильтра”, гарантирующего качество и соответствие сгенерированного контента установленным стандартам и этическим нормам.

Проверка и валидация контента, генерируемого большими языковыми моделями, имеет не только практическое значение для повышения точности, но и затрагивает фундаментальный вопрос об эпистемической ответственности. Эта концепция подразумевает моральное обязательство гарантировать достоверность информации, предоставляемой другим лицам. В контексте искусственного интеллекта, это означает, что разработчики и пользователи несут ответственность за проверку и подтверждение сгенерированных данных, чтобы избежать распространения неверной или вводящей в заблуждение информации. Обеспечение достоверности становится особенно важным, учитывая растущее влияние ИИ на различные сферы жизни, от новостей и образования до здравоохранения и принятия решений. Таким образом, человеческий надзор служит не просто инструментом контроля качества, а необходимым условием для этичного и ответственного развития искусственного интеллекта.

Сочетание возможностей больших языковых моделей (LLM) с человеческой оценкой позволяет максимально использовать их потенциал, одновременно нивелируя присущие им ограничения. Этот симбиоз не просто повышает точность генерируемого контента, но и является основой для ответственной разработки искусственного интеллекта. Человеческий контроль обеспечивает критическую проверку информации, выявляя и корректируя возможные неточности или предвзятости, которые могут быть присущи даже самым продвинутым алгоритмам. Таким образом, достигается баланс между автоматизацией и ответственностью, позволяющий использовать LLM как мощный инструмент, не теряя при этом контроль над достоверностью и этической стороной предоставляемой информации.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует, что большие языковые модели, несмотря на способность генерировать правдоподобные объяснения, функционируют прежде всего как стохастические системы сопоставления с образцом. Это подчеркивает важность понимания границ их возможностей и признания того, что кажущаяся способность к абдуктивному мышлению не подразумевает истинного понимания или способности различать истину. Как заметил Давид Гильберт: «Всякая задача может быть решена, если ее можно свести к последовательности логических операций». Данное утверждение находит отражение в работе, поскольку статья раскрывает, что LLM оперируют логическими операциями, но без осознания их значения, что и определяет их ограничения в понимании контекста и истинности информации.

Куда двигаться дальше?

Представленные размышления подчеркивают, что попытки увидеть в больших языковых моделях (LLM) проблески абдуктивного мышления — скорее проекция человеческих когнитивных склонностей, нежели отражение внутренней структуры этих систем. Очевидно, что LLM оперируют вероятностями и статистическими закономерностями, создавая иллюзию объяснения, но не обладая пониманием истинности или ложности этих объяснений. В дальнейшем необходимо сместить фокус с поиска «разума» в LLM на детальное изучение границ их статистических возможностей и потенциальных источников систематических ошибок.

Ключевой задачей представляется разработка метрик, позволяющих отличать подлинное понимание от статистического совпадения. Необходимо исследовать, как архитектурные особенности LLM влияют на их склонность к генерации правдоподобных, но ошибочных объяснений. Аналогично тому, как нельзя пересадить сердце, не понимая кровотока, нельзя улучшить «рассуждающую» способность LLM, игнорируя фундаментальные принципы их функционирования.

В конечном итоге, понимание природы «разумности» LLM требует не столько попыток «научить» их думать, сколько глубокого анализа их ограничений. Элегантное решение проблемы может заключаться в признании, что LLM — это мощные инструменты статистического моделирования, а не имитация человеческого интеллекта. И именно осознание этой разницы определит траекторию развития исследований в области генеративного искусственного интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10080.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-13 10:06