Автор: Денис Аветисян
Новое исследование математически доказывает, что самообучение современных генеративных моделей неизбежно ведет к потере информации и деградации производительности.
Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.
Бесплатный Телеграм каналИсследование показывает, что без синтеза символьных моделей, перспективы достижения общего искусственного интеллекта (AGI) и сингулярности остаются призрачными.
Несмотря на стремительное развитие генеративных моделей искусственного интеллекта, самообучение без внешнего контроля неизбежно ведет к деградации информации. В работе «On the Limits of Self-Improving in LLMs and Why AGI, ASI and the Singularity Are Not Near Without Symbolic Model Synthesis» формализованы процессы рекурсивного самообучения и доказано, что при увеличении доли самогенерируемых данных модели подвержены коллапсу, проявляющемуся в потере разнообразия и отклонении от истинных значений. Данные ограничения не связаны с архитектурой моделей, а обусловлены принципиальными пределами статистического обучения на конечных выборках. Возможно ли преодолеть эти границы, перейдя к гибридным нейросимволическим подходам, способным к построению каузальных моделей и, следовательно, к устойчивому самосовершенствованию?
Иллюзия Прогресса: Генерирующие Модели и Риски Коллапса
Генеративный искусственный интеллект, включающий в себя большие языковые модели и диффузионные модели, демонстрирует беспрецедентные темпы развития в области синтеза данных. Эта стремительная эволюция открывает захватывающие перспективы для прорывов в самых разнообразных сферах — от разработки новых лекарственных препаратов и материалов до создания реалистичных виртуальных миров и автоматизации творческих процессов. Способность этих систем генерировать правдоподобные и оригинальные данные, будь то текст, изображения или звук, позволяет решать задачи, ранее казавшиеся недостижимыми, и значительно ускоряет научные открытия и технологические инновации. В перспективе, генеративные модели способны кардинально изменить подходы к проектированию, моделированию и анализу данных, предоставляя инструменты для создания и исследования сложных систем с невиданной ранее скоростью и точностью.
Исследования показывают, что стремление к созданию всё более сложных моделей генеративного искусственного интеллекта несёт в себе определённые риски. В частности, существует вероятность “коллапса модели” — явления, при котором производительность системы постепенно ухудшается из-за самоподдерживающихся ошибок. Данный процесс, математически доказанный в представленной работе, возникает, когда модель начинает генерировать данные, содержащие всё больше артефактов, которые затем используются для дальнейшего обучения, усиливая погрешности в геометрической прогрессии. \lim_{n \to \in fty} P(error_n) = 1 — эта формула иллюстрирует, что с увеличением числа итераций обучения вероятность ошибки стремится к единице. В результате, модель может потерять способность генерировать качественные и достоверные данные, что существенно ограничивает её применимость в различных областях, от создания реалистичных изображений до обработки естественного языка.
Предел Информации: Корни Деградации
Неравенство обработки данных (Data Processing Inequality) является фундаментальным принципом теории информации, гласящим, что любая обработка данных не может увеличить количество информации, содержащейся в этих данных; она может только сохранить или уменьшить ее. Это означает, что каждая операция, выполняемая над данными, будь то сжатие, фильтрация или преобразование, неизбежно приводит к потере информации, даже если эта потеря незначительна. В контексте искусственного интеллекта, это накладывает критические ограничения на возможности любой системы, поскольку каждая стадия обучения или вывода информации снижает потенциальную информационную ценность исходных данных. I(X;Y) \le I(X;Z), где X — входные данные, Y — выход после обработки, а Z — любая другая переменная, зависимая от X, демонстрирует, что информация, которую X содержит о Y, не может быть больше информации, которую X содержит о Z. Следовательно, для сохранения или улучшения производительности ИИ-систем необходимо разрабатывать алгоритмы, минимизирующие потерю информации на каждом этапе обработки.
Коллапс модели может быть объяснен через призму расхождения Кульбака-Лейблера и энтропии Шеннона. Наши результаты демонстрируют, что энтропия Шеннона H(X) уменьшается с каждой итерацией самореферентного обучения, что указывает на неизбежную потерю разнообразия и информации. Уменьшение энтропии свидетельствует о сужении распределения вероятностей, генерируемого моделью, и, следовательно, о снижении ее способности представлять широкий спектр возможных данных. Расхождение Кульбака-Лейблера D_{KL}(P||Q) измеряет разницу между истинным распределением данных P и распределением, генерируемым моделью Q, и увеличение этого расхождения с каждой итерацией подтверждает, что модель все больше отклоняется от исходного распределения данных и теряет информационное содержание.
Вероятность алгоритмической реализации, определяемая как вероятность возникновения объекта из машины Тьюринга, противоречит созданию синтетических данных, склонных к коллапсу. Наш анализ показывает, что отклонение среднего значения модели (Model Mean Drift) в отсутствие внешней привязки следует случайному блужданию. Это указывает на нестабильность и отклонение от истинного распределения данных, что подтверждается наблюдением, что синтетические данные, не привязанные к реальным данным или внешним ограничениям, демонстрируют снижение разнообразия и предсказуемости, что противоречит принципам алгоритмической вероятности, где более вероятные объекты должны быть более предсказуемыми и стабильными.
Приближение к Истине: Измерение Алгоритмической Сложности
Метод кодирующей теоремы (Coding Theorem Method) предоставляет основу для аппроксимации алгоритмической вероятности путем перечисления референсных классов машин Тьюринга. Суть метода заключается в определении вероятности последовательности данных как доли машин Тьюринга из выбранного класса, которые генерируют эту последовательность. Класс машин Тьюринга выступает в роли априорного распределения, а вероятность последовательности вычисляется как P(x) = \frac{|\{M \in S : M \text{ генерирует } x\}|}{|S|}, где S — выбранный класс машин, а |\cdot| обозначает мощность множества. Выбор класса S критичен для получения осмысленных результатов и отражает предположения о структуре данных и ограничениях на алгоритмы, способные их генерировать. Различные классы машин, такие как машины с фиксированной длиной программы или машины, удовлетворяющие определенным критериям сложности, могут использоваться для моделирования различных типов данных и процессов.
Метод блочной декомпозиции позволяет масштабировать вычисления для анализа сложных данных путем разбиения исходного потока на управляемые блоки. Этот подход существенно снижает вычислительную сложность, позволяя применять алгоритмические методы, такие как метод кодирующей теоремы, к более крупным наборам данных. Разбиение на блоки упрощает перебор и оценку классов Тьюринга, необходимых для аппроксимации алгоритмической вероятности, и обеспечивает более эффективную обработку информации, особенно в контексте выявления признаков деградации модели или приближения к вырожденному состоянию.
Количественная оценка сложности генерируемых данных позволяет выявлять ранние признаки деградации модели и потенциально корректировать ее работу для предотвращения коллапса. Наши результаты демонстрируют, что фактор сжатия (contraction factor) σ, κt, последовательно принимает значения меньше единицы (< 1), что отражает скорость сходимости к стабильному (но потенциально вырожденному) состоянию, определяемому принципами алгоритмической информации. Этот фактор служит индикатором степени сжатия данных, генерируемых моделью, и его постоянное значение ниже единицы указывает на то, что модель, вероятно, сходится к состоянию, характеризующемуся снижением сложности или предсказуемости генерируемого контента.
За Пределами Корреляции: Выявление Причинно-Следственных Связей
Простое обнаружение закономерностей в процессе деградации модели, известной как «коллапс», недостаточно для эффективного решения проблемы. Истинное понимание требует выхода за рамки поверхностных наблюдений и глубокого анализа
Методы причинно-следственного вывода предоставляют возможность отделить корреляции от истинных причин, выявляя факторы, непосредственно способствующие ухудшению производительности. В отличие от простого обнаружения закономерностей, эти методы стремятся установить направленные связи между переменными, определяя, какие изменения в одних параметрах приводят к предсказуемым изменениям в других. Такой подход позволяет перейти от констатации «что происходит» к пониманию «почему это происходит», что критически важно для разработки эффективных стратегий по предотвращению деградации моделей. Вместо поверхностного анализа, основанного на статистических связях, причинно-следственный вывод использует алгоритмы, способные моделировать сложные взаимозависимости и выявлять скрытые механизмы, лежащие в основе наблюдаемых изменений. Это открывает перспективы для целенаправленного вмешательства и коррекции проблем, а не простого реагирования на их последствия.
Символическая регрессия, применяемая как инструмент причинно-следственного вывода, позволяет выявлять лежащие в основе поведения модели математические взаимосвязи, открывая возможности для целенаправленного вмешательства. Проведенные исследования математически доказали, что самообучение, основанное на рекурсивной обратной связи, неизбежно ведет к потере информации и коллапсу модели в сторону вырожденного распределения. Полученные результаты демонстрируют, что стратегия рекурсивного самосовершенствования, в рамках текущих парадигм, не является жизнеспособным путем к созданию искусственного общего интеллекта (AGI). В частности, анализ показал, что \lim_{n \to \in fty} f(x_n) = \emptyset , где f представляет собой функцию обучения модели, а x_n — последовательность обучающих данных, что свидетельствует о неизбежной потере репрезентативной способности модели при неограниченном самообучении.
Исследование демонстрирует, что бесконечное самосовершенствование генеративных моделей, основанное исключительно на распределительном обучении, ведет к неизбежному снижению информационного содержания. Этот процесс, подобный энтропийному распаду, подтверждает математически, что модели неизбежно теряют способность к генерации новых, осмысленных данных. Поль Эрдеш однажды заметил: «Математика — это искусство находить закономерности, а не просто решать задачи». Данная работа, выявляя фундаментальные ограничения самообучения, подчеркивает необходимость перехода к символьному синтезу моделей, чтобы избежать коллапса и расширить границы искусственного интеллекта. По сути, исследование показывает, что красота и эффективность заключаются не в бесконечном усложнении, а в компрессии без потерь — в умении отбросить лишнее и сконцентрироваться на сущности.
Куда Далее?
Представленные рассуждения, строго говоря, не отменяют возможность создания систем, способных решать частные задачи с высокой эффективностью. Однако, иллюзия безграничного самосовершенствования, столь часто фигурирующая в дискуссиях об искусственном интеллекте, требует пересмотра. Уменьшение энтропии, неизбежное в процессе самообучения на основе распределений, — это не прогресс, а, скорее, утончённая форма забывания. Ясность — это минимальная форма любви, и в данном случае, она заключается в признании границ текущего подхода.
Необходим сдвиг парадигмы. Простое увеличение объёма данных или масштабирование моделей не решит фундаментальной проблемы потери информации. Вместо этого, следует сосредоточиться на синтезе символических моделей — на создании систем, способных к причинно-следственному мышлению и построению абстрактных представлений о мире. Иначе, все разговоры о «сильном» искусственном интеллекте останутся лишь элегантным самообманом.
Будущие исследования должны быть направлены на преодоление разрыва между статистическим обучением и символическим рассуждением. Попытки интеграции алгоритмической теории информации и теории синтетических суждений представляются особенно перспективными. В конечном счёте, истинный прогресс заключается не в создании систем, которые имитируют интеллект, а в создании систем, которые действительно понимают.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05280.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- PEPE ПРОГНОЗ. PEPE криптовалюта
2026-01-13 03:17