Kā mākslīgajai intelektam pateikt, ko darīt? Ievads attiecību neirosimboliskajos Markova modelos

Mūsdienu jaudīgākās mākslīgās intelekta (MI) sistēmas spēj apgūt pārsteidzošus uzdevumus, taču tām ir viena būtiska vājība: mēs nevaram tām vienkārši “pateikt”, kā rīkoties. Iedomājieties, ka mēģināt izskaidrot bērnam sarežģītu spēli, tikai parādot viņam tūkstošiem spēles partiju, nekad neizrunājot noteikumus. Tas ir līdzīgi tam, kā strādā lielākā daļa mūsdienu MI aģentu – tie gandrīz pilnībā paļaujas uz neironu tīkliem, kas mācās no datiem, bet kurus ir ārkārtīgi grūti ierobežot ar konkrētiem noteikumiem vai integrēt ar jau esošām zināšanām. Šī nekontrolētā uzvedība var radīt riskus un ierobežojumus, īpaši sarežģītā plānošanas vidē. Taču pētnieki strādā pie risinājuma, kas apvieno abas pasaules: neironu tīklu spēku un loģisko noteikumu skaidrību. Šo risinājumu sauc par **attiecību neirosimboliskajiem Markova modeļiem**.

Kas ir neirosimboliskā AI un kāpēc tā ir svarīga?

Lai saprastu šo jauno pieeju, vispirms apskatīsim divus galvenos AI virzienus. No vienas puses, ir **simboliskā AI** – tradicionālā pieeja, kas balstās uz loģiku, noteikumiem un zināšanām, kas cilvēkam izteiktas simboliskā formā (piemēram, “JA durvis ir aizvērtas, TAD tās vispirms jāatver”). Šī pieeja ir interpretējama un kontrolējama. No otras puses, ir **neironie tīkli** (padziļināta mācīšanās) – tie mācās no datiem, atpazīst modeļus un sasniedz lieliskus rezultātus, bet to lēmumu pieņemšanas process bieži vien paliek “melnā kaste”. Neirosimboliskā AI tieši mēģina apvienot šīs divas pieejas, lai iegūtu labāko no abām pasaulēm: mašīnmācīšanās spēku un simboliskās loģikas precizitāti.

Markova lēmumu pieņemšanas process kā pamats

Attiecību neirosimboliskie Markova modeļi balstās uz jau labi pazīstamu koncepciju – **Markova lēmumu pieņemšanas procesu** (MDP). Vienkārši izsakoties, MDP ir matemātisks modelis sarežģītai lēmumu pieņemšanas situācijai, kurā aģenta pašreizējā darbība ietekmē nākamos stāvokļus. Tas ir pamats daudziem pastiprināšanas mācīšanās algoritmiem. Taču tradicionālie MDP bieži cīnās ar ļoti lielām un sarežģītām vidēm. Šeit par palīgulīgu nāk “attiecību” komponents.

Ko nozīmē “attiecību” un kā tas palīdz?

Vārds **”attiecību”** (relational) šajā kontekstā norāda uz spēju strādāt ar objektiem un to attiecībām, nevis tikai ar izejas datiem. Tā vietā, lai redzētu pasauli kā nesakarīgu pikseļu kopu vai skaitļu masīvu, šādi modeļi to uztver kā objektu kopumu (piemēram, “durvis”, “atslēga”, “telpa”), kuriem ir noteiktas īpašības un savstarpējas saiknes (“atslēga atver durvis”, “durvis atrodas starp divām telpām”). Tas ļauj modelim vispārināt iemācīto no vienas situācijas uz citām, līdzīgām situācijām, kas ir milzīgs solis uz priekšu salīdzinājumā ar modeļiem, kas mācās katru nianse no nulles.

Kā tas darbojas praksē?

Iedomājieties robotu, kam jāpārvietojas pa biroju. Tradicionāls neironu tīkls varētu apmācīt tūkstošiem stundu, lai iemācītos atvērt konkrētas durvis. Attiecību neirosimboliskais Markova modelis, savukārt, varētu:
1. **Izmantot simboliskās zināšanas:** Tam tiek dota pamata loģiska noteikumu kopa: “Ja durvis ir aizvērtas, atrodi un pagriezi rokturi.” Šie noteikumi nodrošina pamata drošību un loģiku.
2. **Mācīties no pieredzes ar neironu tīkliem:** Neironu tīkls var apgūt, cik daudz spēka nepieciešams, lai pagrieztu dažāda veida rokturus, vai kā atpazīt durvis dažādos apgaismojumos. Tas apgūst to, ko ir grūti simboliski aprakstīt.
3. **Vispārināt:** Iemācījies strādāt ar vienām durvīm, modelis daudz ātrāk sapratīs principu ar citām durvīm, jo tas uztver to kā to pašu “attiecību” starp objektu “durvis” un darbību “atvērt”.

Kādas ir priekšrocības un izaicinājumi?

Šīs jaunās arhitektūras potenciāls ir milzīgs.

Priekšrocības:

* **Uzticamība un drošība:** Simboliskie noteikumi var iebūvēt obligātus ierobežojumus, novēršot bīstamu vai nevēlamu aģenta uzvedību.
* **Mācīšanās efektivitāte:** Aģentam nekas jāmācās no nulles. Fona zināšanas paātrina apguvi.
* **Interpretējamība:** Mēs varam izsekot, kāpēc aģents pieņēma noteiktu lēmumu – vai tas bija saistīts ar noteikumu, vai arī no datiem apgūtu modeli.
* **Vispārināšana:** Spēja strādāt ar dažādiem, bet loģiski līdzīgiem scenārijiem.

Izaicinājumi:

* **Sarežģītība:** Šādu hibrīdo sistēmu izstrāde un apmācība ir tehniski ļoti sarežģīta.
* **Zināšanu inženierija:** Nepieciešams precīzi definēt simboliskos noteikumus, kas dažādās jomās var būt darbietilpīgs process.
* **Integrācija:** Nepieciešami jauni algoritmi, lai vienmērīgi apvienotu simboliskās un mašīnmācīšanās komponentus.

Nākotnes perspektīvas: gudrāki un pakļautāki MI aģenti

Attiecību neirosimboliskie Markova modeļi atver durvis uz nākotni, kur mēs varēsim veidot MI sistēmas, kas ir ne tikai jaudīgas, bet arī pakļautākas. Tas nozīmē iespēju “pateikt” medicīnas diagnostikas sistēmai, lai tā vienmēr ievēro noteiktus ētiskos principus, vai rūpnieciskam robotam, lai tas stingri ievēro drošības protokolus, vienlaikus adaptīvi mācoties no jaunas vides.

Šis pētījums, kura sākotnējā informācija nāk no AIhub.org, ir daļa no plašākas tendences, kas veido nākamo AI viļņu – viļņu, kurā mākslīgais intelekts kļūs ne tikai spēcīgāks, bet arī saprotamāks, uzticamāks un, galu galā, lietderīgāks cilvēku rokos. Tas ir solis pretī AI, ar kuru mēs varam patiesi sadarboties, nevis tikai to apmācīt.

Avots: https://aihub.org/2026/02/19/relational-neurosymbolic-markov-models/