Поза межами передбачень: таємниці моделі міркування

Міркування – це одна з основ людського інтелекту, яка дозволяє нам розв’язувати проблеми, ухвалювати рішення та розуміти навколишній світ. Для штучного інтелекту (ШІ) розвиток складних можливостей до міркування давно є своєрідним “святим граалем”. Хоча ШІ вже досяг вражаючих результатів у сферах сприйняття та прийняття рішень – від класифікації зображень і генерації тексту до робототехніки та автономних систем – більшість сучасних систем залишаються вузькоспеціалізованими. Вони добре справляються з конкретними завданнями, але не володіють загальним розумінням ситуацій.

Це прагнення до глибшого інтелекту породило окрему галузь в ШІ – моделі міркування (reasoning models). Це надзвичайно перспективна й динамічна сфера, яка відкриває нові горизонти для штучного розуму. Про зростаючу роль процесу міркування свідчать останні релізи техногігантів, такі як DeepSeek-R1, Gemini від Google та серія моделей о від OpenAI, які все активніше впроваджують складніші механізми логіки та міркувань.

Що таке моделі міркування?

По суті, моделі міркування – це ШІ-системи, створені для імітації людських процесів мислення: дедукції, індукції, планування та розв’язання задач. На відміну від традиційних моделей, які часто працюють як “чорні скриньки” (наприклад, глибокі нейромережі, що просто перетворюють вхідні дані у вихідні через розпізнавання закономірностей), моделі міркування намагаються зрозуміти чому щось відбувається, а не просто що станеться. Вони прагнуть до глибшого, більш чіткого розуміння причинно-наслідкових зв’язків, взаємозв’язків та логічних наслідків.

Такі моделі здатні вирішувати складні завдання, які виходять за межі простого розпізнавання шаблонів, зокрема:

• Логічні головоломки: міркування із багатьма змінними, складними умовами та висновками, що виходять за рамки простих тверджень “правда/неправда”.
• Багатоетапні питання: наприклад, “Якщо Аліса вища за Боба, а Боб вищий за Керол, хто з них найнижчий?” – така задача вимагає з’єднання кількох фактів в єдиний логічний ланцюг.
• Покрокове математичне та наукове міркування: не просто дати відповідь, а пояснити проміжні етапи, використані формули та принципи.
• Планування дій у змінному середовищі: надзвичайно важливо для робототехніки, безпілотного транспорту чи стратегічних ігор, де ШІ має передбачати наслідки та змінювати плани в реальному часі.
• Діагностика складних систем: знаходження першопричин помилок у програмному забезпеченні, обладнанні чи навіть у біологічних процесах.

Ці можливості не є абсолютно новими – класичний ШІ, відомий як GOFAI (Good Old-Fashioned AI), базувався саме на логічних системах міркування. Це були експертні системи та мови подання знань, які імітували рішення експертів-людей за допомогою символічної логіки.

Класичний AI спрямований на створення формалізованих моделей світу вручну розробниками та експертами. Основні компоненти цього підходу включають:

• Логічні моделі
• Онтології
• Графи знань
• Експертні системи

Ці структури дозволяють здійснювати дедуктивні висновки, ґрунтуючись на наперед заданих правилах і знаннях. Проте, GOFAI має обмежену здатність до навчання з даних, що робить його менш гнучким у змінному середовищі.

Глибоке навчання є добрим у навчанні, але геть поганим у побудові когнітивних моделей. Класичний AI є добрим в побудові когнітивних моделей, але дуже посередній у навчанні. — Gary Marcus, Rebooting AI

Так у рамках власних досліджень GOFAI команда QuData розробила універсальну мову DemonScript, яка базується на багатозначній логіці. Це дозволяє моделі не лише оперувати істинними або хибними твердженнями, а й формулювати ймовірні логічні висновки, враховуючи невизначеність і неоднозначність реального світу.

З використанням DemonScript були описані базові просторові відносини між об’єктами в спрощеній моделі світу. Це дозволяє моделювати ситуації, де точні дані недоступні або неоднозначні. Такий підхід поєднує силу класичного AI в побудові моделей із сучасними вимогами до адаптивності та обробки невизначеності.

Однак сучасні моделі міркування кардинально відрізняються. Вони поєднують точність символічної логіки з потужністю машинного навчання, зливаючи ці підходи у так звану нейро-символічну інтеграцію. Завдяки новітнім технікам навчання та налаштування моделей (prompting) вони досягають глибшого рівня розуміння й аргументації – і стають ключем до справжнього “розумного” ШІ.

Чому міркування важливе

Сучасні великі мовні моделі (LLMs), такі як GPT від OpenAI чи Claude від Anthropic, хоч і здатні імітувати міркування завдяки масштабному навчанню, часто дають збої, коли стикаються з нестандартними або складними ситуаціями. Ви, ймовірно, вже бачили приклади так званих “галюцинацій” ШІ, помилкових обчислень чи порушених логічних ланцюжків.Це відбувається тому, що звичайні LLMs є, по суті, складними засобами пошуку закономірностей і прогнозування наступного слова в реченні, а не справжні “мислителі”, які розуміють причинно-наслідкові зв’язки або логічну необхідність.

Ця відмінність стає критично важливою у сферах, де ціна помилки висока, завдання складні, а рішення потребують прозорості та відповідальності:

• Охорона здоров’я: Діагностика на основі симптомів, результатів лабораторних досліджень, історії хвороби та генетичної схильності вимагає складних висновків, а не простого отримання інформації. ШІ, що здатний міркувати, може пояснити свій діагностичний шлях.
• Право: Юридичне міркування включає застосування абстрактних принципів, прецедентів та конкретних норм до складних справ. ШІ може допомагати в юридичних дослідженнях, аналізі контрактів і навіть прогнозуванні судових результатів на основі логічних аргументів.
• Наука та дослідження: Формування та перевірка гіпотез, розробка експериментів, інтерпретація складних даних та виведення нових теорій вимагають багатоступінчастого причинно-наслідкового міркування та логічної дедукції. ШІ може стати справжнім науковим співробітником.
• Автономні системи: Самокерований автомобіль повинен не тільки ідентифікувати дорожні знаки та пішоходів, але й планувати безпечні маршрути, передбачати наміри інших водіїв, адаптуватися до змінних умов (наприклад, несподіваного об’їзду) та реагувати на непередбачувані події – усе це вимагає безперервних міркувань у реальному часі.
• Фінансові послуги: Виявлення шахрайства, оцінка кредитного ризику або ухвалення інвестиційних рішень потребують аналізу складних фінансових даних, динаміки ринку та ймовірних причинно-наслідкових зв’язків.

Головна мета – створити ШІ, який може міркувати чітко, перевірно та універсально, зробивши стрибок від простого статистичного наслідування до справжнього обчислювального мислення й розв’язання задач. Це перетворює ШІ з інструмента для прогнозів на систему, що може розуміти, пояснювати і навіть створювати щось принципово нове.

Типи міркувань в ШІ

Міркування може набувати різних форм, і сучасні моделі ШІ дедалі ефективніше освоюють кожну з них, часто комбінуючи кілька підходів для досягнення більш надійних результатів. Нижче подано найпоширеніші й активно досліджувані типи міркування. Водночас це лише частина великої картини – у сфері ШІ існує багато інших спеціалізованих форм мислення, які постійно розвиваються.

1. Дедуктивне мислення

Це логічний процес, у якому конкретний, логічно достовірний висновок робиться на основі загальних правил або передумов. Якщо початкові твердження вірні, то висновок також буде вірним.

Приклад:

• Правило: усі птахи мають пір’я.
• Факт: горобець – це птах.
• Висновок: отже, горобець має пір’я.

Історично дедукція лежала в основі символічних логічних систем і експертних систем раннього ШІ. Сьогодні ж гібридні моделі навчаються переводити природну мову у формальні логічні структури та робити висновки, наприклад, за допомогою нейро-символічних систем, як-от LogicNLP або Neural Theorem Provers, які можуть доводити математичні твердження чи відповідати на запитання, спираючись на логічні аксіоми.

2. Індуктивне мислення

Індукція – це узагальнення на основі окремих прикладів чи спостережень. На відміну від дедукції, її висновки є ймовірними, але не гарантовано істинними – майбутні спостереження можуть їх спростувати. Це основа процесу навчання на досвіді.

Приклад:

• Спостереження: усі лебеді, яких я бачив, білі.
• Висновок: усі лебеді білі. (Цей висновок згодом був спростований, коли в Австралії виявили чорних лебедів – яскравий приклад того, що індукція завжди підлягає перегляду.)

Методи машинного навчання значною мірою базуються на індуктивному міркуванні: виявлення шаблонів, класифікація, узагальнення з навчальних даних. Проте передові моделі міркування йдуть далі, намагаючись не просто виявляти статистичні кореляції, а формувати структуровані гіпотези на основі спостережень, подібно до наукових відкриттів або адаптивної поведінки в динамічному середовищі.

3. Абдуктивне мислення

Абдуктивне міркування має на меті сформулювати найбільш ймовірне пояснення або гіпотезу для набору поточних спостережень. Абдукцію часто описують як “висновок до найкращого пояснення”, тобто вибір найбільш правдоподібної причини серед кількох можливих.

Приклад:

• Спостереження: трава на вулиці мокра.
• Гіпотеза 1: напевно, йшов дощ (найбільш вірогідне пояснення).
• Гіпотеза 2: працювали розбризкувачі (альтернативне пояснення).
• Гіпотеза 3: прорвало водопровід (менш імовірно, якщо немає додаткових ознак, таких як повінь).

Абдукція має вирішальне значення в діагностиці (медичній, технічній, налагодженні програмного забезпечення), розслідуванні злочинів (пошук підозрюваних на основі доказів) та в будь-якій ситуації, де потрібно зважити кілька пояснень, щоб знайти найбільш правдоподібне за наявності неповної інформації.

4. Міркування здорового глузду

Цей тип міркування часто ігнорують у формальних логічних системах, але саме він є основою щоденного розуміння світу. Здоровий глузд базується на величезному запасі життєвого досвіду та інтуїтивних знань, якими люди постійно користуються, навіть не усвідомлюючи цього.

Приклади:

• Якщо впустити крихкий келих – він, швидше за все, розіб’ється.
• Якщо на вулиці хмарно й волого – можливо, незабаром піде дощ.
• Люди зазвичай відкривають двері перед тим, як пройти, а не йдуть крізь них.

Створення ШІ, який володів би розвиненим загальнолюдським міркуванням, – це масштабний виклик, оскільки така інформація є неструктурованою, багатозначною і часто неявною. Набори даних, як-от ConceptNet або ATOMIC (генерують висновки з тексту спираючись на здоровий глузд), допомагають навчити моделі базовим формам такого міркування. Проте повноцінне, гнучке загальне розуміння – особливо в нових або складних ситуаціях – залишається недосяжною метою.

5. Аналогічне мислення

Цей тип міркування передбачає розв’язання нових проблем або розуміння нових концепцій шляхом проведення порівнянь з подібними, раніше зрозумілими ситуаціями. Якщо щось працює в одній ситуації, цілком можливо, що воно буде доречним і в іншій – структурно схожій. Це основа навчання з малого числа прикладів і творчого вирішення проблем на основі попереднього досвіду.

Приклад:

• Якщо ШІ розуміє структуру атома з електронами, що обертаються навколо ядра, він може використовувати аналогічне міркування, щоб зрозуміти структуру сонячної системи з планетами, що обертаються навколо Сонця, розпізнаючи подібний принцип взаємозв’язку.

Для ШІ аналогічне міркування застосовують у системах, що розпізнають метафори, аналогії та шаблони схожості – корисно для навчальних платформ, когнітивного моделювання та навіть наукових відкриттів. Case-based reasoning (CBR) – це підхід, що прямо використовує аналогії: він знаходить у базі схожі попередні випадки та адаптує їх розв’язки до нової задачі.

6. Темпоральне мислення

Цей тип міркування зосереджений на часових відношеннях: послідовності подій, тривалості, точного часового порядку (“до”, “після”, “під час”). Воно дозволяє моделювати, як змінюється світ з плином часу.

Приклад:

• Щоб зрозуміти рецепт приготування страви, потрібно часове міркування: “Наріжте овочі перед тим, як їх пасерувати, потім додайте соус після того, як вони підрум’яняться.”

Цей тип міркування є важливим для розуміння наративів природною мовою, управління складними робочими процесами, моніторингу динамічних систем та планування послідовних завдань. ШІ використовує темпоральну логіку, моделювання послідовностей (такі як рекурентні нейронні мережі (RNN) та трансформери), і навіть формальні інструменти, такі як лінійна темпоральна логіка (LTL), для моделювання й прогнозування подій у часі (наприклад, у фінансовому прогнозуванні або плануванні дій роботів).

7. Просторове мислення

Просторове міркування пов’язане з розумінням фізичного світу з точки зору розташування, орієнтації, форми, розміру та просторових взаємозв’язків між об’єктами (наприклад: “над”, “під”, “всередині”, “поруч”, "перекривається").

Приклад:

• Щоб пояснити, як зібрати меблі IKEA, ШІ має розуміти просторові відношення між деталями у тривимірному просторі.

Такий тип міркування є базовим для робототехніки (для навігації, захоплення та маніпулювання предметами), комп’ютерного зору (для аналізу сцени, виявлення об’єктів) та автономних систем, таких як самокеровані авто (для визначення безпечних траєкторій, уникнення зіткнень). ШІ часто інтегрує методи з геометрії, топології та моделі глибокого навчання, такі як згорткові нейронні мережі (CNN), які вміють обробляти візуальні та об’ємні дані.

Техніки в основі моделей міркування

Як штучні моделі досягають здатності до міркування? Сучасні підходи до моделювання логіки базуються на використанні LLMs у новаторський спосіб. Нижче наведено ключові техніки, що активно досліджуються:

1. Chain-of-Thought (CoT) – Ланцюжок міркувань

Замість того, щоб одразу видавати відповідь, модель заохочують пояснювати свій хід думок крок за кроком. Це імітує те, як люди вирішують складні задачі, дозволяючи перевіряти, коригувати й покращувати проміжні етапи міркування.

Приклад:

• Питання: Якщо Джон у Парижі і хоче доїхати потягом до Берліна, що йому робити?
• Відповідь: Спершу потрібно знайти залізничний маршрут з Парижа до Берліна. Потім перевірити розклад поїздів. Далі – забронювати квиток. І нарешті – прибути на відповідну станцію в Парижі та сісти на поїзд до Берліна.

Цей метод інженерії підказок (prompt engineering) суттєво підвищує точність і прозорість міркувань у LLM, розкриваючи приховані логічні здібності моделі.

2. Tree of Thoughts (ToT) – Дерево думок

На відміну від лінійних ланцюжків, цей підхід передбачає розгалужене міркування: модель одночасно розглядає кілька гіпотез, планів або стратегій. Уявіть собі дерево рішень, де кожен вузол – це окремий крок думки, а модель обирає найперспективніший шлях. Ця техніка особливо потужна для планування складних завдань, розв’язання головоломок з кількома проміжними станами або дослідження альтернативних стратегій у іграх.

3. RAG – Генерація з доповненою вибіркою інформації

Моделі ШІ обмежені знанням, яке вони засвоїли під час навчання. Системи генерації з доповненою вибіркою інформації – RAG (Retrieval-Augmented Generation) – дозволяють витягати актуальні документи або факти з зовнішніх джерел (наприклад, з Wikipedia, корпоративної бази даних чи наукових статей) перед процесом мислення. Це об’єднує знання та логіку, дозволяючи моделі ґрунтувати свої міркування на актуальній та специфічній інформації, зменшуючи галюцинації та покращуючи точність фактів.

4. Нейро-символічні моделі

Це архітектури, які явно поєднують нейронні мережі з символічними логічними системами. Нейронні компоненти відповідають за сприйняття, розпізнавання образів та розуміння мови, тоді як символічні частини обробляють логічні висновки, застосування правил та представлення знань.

Приклад:

• Нейронна мережа може витягувати сутності та зв’язки з тексту (наприклад, “Сократ – людина”). Ця структурована інформація потім подається в символічний граф знань або логічний рушій, який може застосовувати правила (наприклад, “Всі люди смертні”) для виведення нових фактів (“Сократ смертний”). Цей гібридний підхід спрямований як на гнучкість нейронних мереж, так і на пояснюваність та логічну суворість символічного ШІ.

5. Синтез і виконання програм

Деякі передові моделі міркування не просто генерують текст; вони можуть генерувати виконуваний код (наприклад, програми на Python, SQL-запити) для розв’язання проблем. Це дозволяє ШІ “міркувати”: будувати логіку рішення у вигляді коду, запускати цей код, використовувати результат як частину мислення. Цей підхід гарантує точність в обчисленнях, дозволяє перевіряти кроки в обробці даних або складних задачах.

Огляд сучасних викликів

Попри вражаючі досягнення, справжнє міркування штучного інтелекту досі залишається надзвичайно складною задачею. Ось ключові виклики на цьому шляху:

• Нестача даних для структурованого міркування: Хоча LLMs чудово працюють з неструктурованими текстами у великих обсягах, логічне міркування вимагає чітко структурованих, спеціально підготовлених наборів даних і формалізованих задач. Таку інформацію складно зібрати у масштабах, потрібних для навчання моделей.
• Складність об’єктивної оцінки: Оцінити, наскільки добре модель міркує, непросто. Правильна відповідь не завжди означає правильний хід мислення – модель могла дійти до неї випадково або через хибну логіку. Необхідно створювати тести та бенчмарки, які оцінюють саме процес міркування, а не лише кінцевий результат.
• Проблеми масштабування та продуктивності: Логічне міркування, особливо в умовах великих просторових пошуків (як у ToT або при плануванні), потребує значних обчислювальних ресурсів і часу. Це ускладнює використання таких моделей у реальному часі або в продуктивних системах.
• Пояснюваність і прозорість: Навіть коли нейро-символічні моделі працюють коректно, взаємодія між нейронною мережею та логічними компонентами залишається малозрозумілою. Забезпечити повну прозорість у складних процесах міркування – досі серйозний виклик.
• Опанування здорового глузду: Наділення ШІ базовим, інтуїтивним розумінням світу – одна з найскладніших задач. Люди застосовують безліч прихованих знань автоматично, а навчити цьому ШІ – дуже складно. Таке “мовчазне знання” важко формалізувати й передати.
• Міркування у нових або абстрактних ситуаціях: Сучасні моделі часто втрачають ефективність, коли стикаються з абсолютно новими задачами або високим рівнем абстракції, які суттєво відрізняються від того, що вони бачили під час навчання.

Вихід за межі наслідування

Міркування – основа людського інтелекту і невід’ємна складова справжнього універсального штучного інтелекту. Із розвитком моделей, що стають потужнішими та мультимодальними (обробляють текст, зображення, відео, аудіо та сенсорні дані), інтеграція міркування в їхню архітектуру стає критично важливою. Синергія між сприйняттям, мовою та міркуваннями визначатиме наступне покоління ШІ.

Серед захоплюючих тенденцій, за якими варто спостерігати в найближчі роки, можна виділити:

• Агентний ШІ: (Agentic AI). Створення автономних агентів, які не лише міркують, а й планують, діють, адаптуються до завдань, здатні виправляти власні помилки та навчатися з досвіду.
• Мультимодальне міркування: Об’єднання інформації з різних джерел (наприклад, розуміння відео через аналіз мови, зображень і звуків) задля формування цілісного уявлення про реальний світ.
• Інтерактивне міркування: Моделі, які не просто дають відповідь, а вміють вести діалог, ставити уточнюючі запитання, переглядати припущення на основі зворотного зв’язку і співпрацювати у процесі розв’язання проблем.
• Етичне та моральне міркування: критично важливий напрямок. ШІ має вміти приймати ціннісні рішення, зважувати компроміси та міркувати про складні соціальні дилеми. Це потребує формалізації етичних принципів і навчання ШІ логічно їх застосовувати.
• Втілене міркування: (Embodied Reasoning). Для роботів та фізичних систем ШІ міркування має бути тісно пов’язане з тілесною взаємодією із навколишнім світом – як дії впливають на середовище та як сенсорні сигнали формують розуміння ситуації.

Моделі міркування – це не просто наступний етап розвитку ШІ. Вони знаменують перехід від наслідування інтелекту (через розпізнавання шаблонів) до його осмислення. Такий ШІ стає не просто інструментом, а повноцінним партнером – здатним аналізувати, пояснювати й осмислювати складні задачі.

І як би швидко не розвивалися дослідження, одне зрозуміло вже зараз: майбутнє ШІ – не лише в тому, що він може згенерувати чи передбачити, а в тому, що здатний по-справжньому зрозуміти й логічно обґрунтувати.

Ірина Ткаченко, маркетолог