Нейросети с осознанием: как Bayesian-подход делает ответы более надежными

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как использование Bayesian-вычислений в нейронных сетях, отвечающих на вопросы, позволяет им оценивать собственную уверенность и выдавать более точные и обоснованные результаты.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Для выбранных вопросов из разработанного трехклассового набора данных, апостериорные предсказательные распределения, отображающие среднее значение и неопределенность в $±1σ$, позволяют определить предсказанный класс (синим цветом) относительно истинной метки (красной звездой), демонстрируя способность модели к вероятностному прогнозированию.
Для выбранных вопросов из разработанного трехклассового набора данных, апостериорные предсказательные распределения, отображающие среднее значение и неопределенность в $±1σ$, позволяют определить предсказанный класс (синим цветом) относительно истинной метки (красной звездой), демонстрируя способность модели к вероятностному прогнозированию.

В статье рассматривается применение методов Bayesian-вывода, включая Laplace-аппроксимацию, для оценки неопределенности в нейронных сетях, используемых для решения задач Question Answering.

Несмотря на успехи нейросетевых моделей в задачах вопросно-ответных систем, оценка достоверности их предсказаний остается сложной проблемой. В работе ‘Toward Ethical AI Through Bayesian Uncertainty in Neural Question Answering’ исследуется применение байесовского вывода для количественной оценки неопределенности в нейронных сетях, используемых для ответа на вопросы. Показано, что использование методов, таких как лапласовское приближение, позволяет не только калибровать уверенность моделей, но и реализовать стратегию селективного предсказания, позволяя им воздерживаться от ответа при низкой уверенности. Может ли подобный подход стать основой для разработки более ответственных и этичных систем искусственного интеллекта, способных признавать границы своей компетенции?

Неопределенность как Препятствие: За Гранью Точечных Прогнозов

Традиционные нейронные сети, включая архитектуры, основанные на трансформерах, демонстрируют впечатляющую способность к прогнозированию, однако зачастую испытывают трудности с предоставлением достоверных оценок неопределенности. В то время как модель может выдать вероятный ответ, она редко способна указать, насколько она уверена в своей правоте, или оценить вероятность альтернативных решений. Это ограничение особенно критично в областях, где цена ошибки высока, например, в медицине или автономном вождении, где недостаточно просто получить ответ — необходимо понимать степень его надежности. Неспособность адекватно оценивать собственную неопределенность снижает доверие к системам искусственного интеллекта и препятствует их внедрению в критически важные приложения, требующие высокой степени уверенности в принимаемых решениях.

Неспособность нейронных сетей предоставлять достоверные оценки неопределенности существенно ограничивает их применение в критически важных областях. В ситуациях, где ошибки могут иметь серьезные последствия — например, в медицине при постановке диагноза, в автономном вождении или в финансовых прогнозах — знание границ собственной компетенции, понимание того, что модель “не знает”, является не менее важным, чем сама точность предсказания. Отсутствие адекватной оценки неопределенности может привести к принятию неверных решений, основанных на кажущейся уверенности, что особенно опасно в сферах, требующих повышенной надежности и безопасности. Поэтому, разработка методов, позволяющих нейронным сетям выражать уверенность в своих ответах и выявлять ситуации, в которых их прогнозы могут быть ненадежными, является приоритетной задачей для дальнейшего развития искусственного интеллекта.

Часто наблюдается несоответствие между уверенностью, которую демонстрируют нейронные сети в своих предсказаниях, и фактической точностью этих предсказаний — явление, известное как плохая калибровка. Это означает, что модель может выдавать результат с высокой вероятностью, который на самом деле неверен, или, наоборот, проявлять неуверенность в правильном ответе. Такое расхождение особенно критично в областях, где последствия ошибок могут быть серьезными, например, в медицине или автономном вождении. Несмотря на прогресс в области искусственного интеллекта, достижение хорошей калибровки остается сложной задачей, требующей разработки новых методов оценки и корректировки вероятностных оценок моделей. Очевидно, что модель, уверенно заявляющая о неверном ответе, может быть столь же опасна, как и модель, отказывающаяся отвечать вовсе.

Оценка калибровки моделей машинного обучения становится критически важной задачей, поскольку отражает соответствие между предсказанной уверенностью и фактической точностью. Для проверки и сравнения калибровки различных систем искусственного интеллекта используются специализированные наборы данных, такие как CommonsenseQA, содержащие вопросы, требующие здравого смысла. Эксперименты с CommonsenseQA демонстрируют, что достижение хорошей калибровки представляет собой сложную проблему, однако именно она является ключевым фактором для создания надежных и предсказуемых систем ИИ, способных корректно оценивать собственные ограничения и избегать принятия ошибочных решений в критических ситуациях.

Эксперименты с CommonsenseQA показали, что метод Лапласа обеспечивает лучшую калибровку и незначительно превосходит MAP по точности при уменьшении охвата.
Эксперименты с CommonsenseQA показали, что метод Лапласа обеспечивает лучшую калибровку и незначительно превосходит MAP по точности при уменьшении охвата.

Байесовское Рассуждение: Количественная Оценка Известного и Неизвестного

Байесовский подход к рассуждениям обеспечивает принципиальную основу для учета неопределенности, рассматривая параметры модели не как фиксированные значения, а как случайные величины, описываемые вероятностными распределениями. Вместо точечных оценок, каждый параметр характеризуется полным распределением вероятностей, отражающим степень нашей уверенности в его значении. Это позволяет формально выразить и обновить наши знания о параметрах модели по мере поступления новых данных. Использование распределений, таких как нормальное или гамма-распределение, позволяет количественно оценить неопределенность и учесть априорные знания о параметрах, что особенно важно при ограниченном объеме данных или в ситуациях, когда априорная информация является существенной. Формально, это означает, что вместо оценки одного значения параметра $\theta$, мы работаем с его вероятностным распределением $p(\theta)$.

Априорные распределения ($P(θ)$) в байесовском выводе отражают изначальные предположения о значениях параметров модели $θ$ до получения каких-либо данных. Эти распределения кодируют предшествующую информацию или субъективные убеждения исследователя. Функция правдоподобия ($L(θ|D)$) количественно оценивает, насколько вероятно наблюдение полученных данных $D$ при заданном значении параметров $θ$. Она не является вероятностью параметров, а вероятностью данных, рассматриваемых как функция параметров. Сочетание априорного распределения и функции правдоподобия позволяет получить апостериорное распределение, представляющее собой обновленные знания о параметрах после учета наблюдаемых данных.

Постериорное распределение, являющееся результатом объединения априорного распределения и функции правдоподобия, представляет собой обновленное представление о вероятности параметров модели после учета наблюдаемых данных. Математически, постериорное распределение $P(\theta|D)$ вычисляется по теореме Байеса: $P(\theta|D) \propto P(D|\theta)P(\theta)$, где $P(\theta)$ — априорное распределение, $P(D|\theta)$ — функция правдоподобия, а $P(\theta|D)$ — постериорное распределение. Это распределение отражает не только изначальные убеждения (априорное распределение), но и информацию, полученную из данных, предоставляя более точную оценку параметров и позволяя количественно оценить неопределенность.

Байесовские нейронные сети (БНС) расширяют возможности байесовского вывода, применяя его к весам и смещениям нейронных сетей. Вместо того, чтобы использовать единственные значения для этих параметров, БНС рассматривают их как случайные величины, описываемые вероятностными распределениями. Это позволяет не только получать предсказания, но и оценивать неопределенность этих предсказаний. Вместо одного выходного значения сеть выдает распределение вероятностей над возможными выходами, отражающее уверенность модели в своем предсказании. Ключевым элементом является вычисление апостериорного распределения параметров, обычно с использованием методов приближенного вывода, таких как вариационный вывод или методы Монте-Карло по цепи Маркова (MCMC). В результате, БНС способны предоставлять не только точечные оценки, но и количественную оценку неопределенности, что критически важно для приложений, требующих надежности и оценки рисков, например, в медицине или автономном вождении.

Анализ априорных распределений (серым цветом) и апостериорных распределений (черным цветом) показывает, как новые данные уточняют и смещают представления о параметрах.
Анализ априорных распределений (серым цветом) и апостериорных распределений (черным цветом) показывает, как новые данные уточняют и смещают представления о параметрах.

Выборка из Апостериорного Распределения: Методы Оценки Неопределенности

Метод Монте-Карло, включая методы Марковских цепей Монте-Карло (MCMC), такие как Гамильтонов Монте-Карло, представляет собой способ приближенного вычисления апостериорных распределений. В основе метода лежит генерация последовательности случайных выборок из пространства параметров, которые, при достаточном количестве итераций, отражают форму апостериорного распределения $p(\theta|D)$, где $\theta$ — параметры модели, а $D$ — данные. MCMC алгоритмы обеспечивают сходимость к стационарному распределению, которое и является целевым апостериорным распределением, позволяя оценить его статистические характеристики, такие как среднее значение, дисперсия и доверительные интервалы. Гамильтонов Монте-Карло, в частности, использует концепции гамильтоновой динамики для более эффективного исследования пространства параметров и снижения корреляции между последовательными выборками.

Методы выборки из апостериорного распределения позволяют оценить его свойства и количественно определить неопределенность. Получая набор выборок, представляющих апостериорное распределение $p(\theta|D)$, можно вычислить различные статистические характеристики, такие как среднее значение, медиана, стандартное отклонение и квантили. Стандартное отклонение, в частности, служит мерой разброса и, следовательно, неопределенности оценки параметра $\theta$. Кроме того, на основе этих выборок можно построить доверительные интервалы или вычислить вероятности, связанные с различными гипотезами о параметре, обеспечивая тем самым количественную оценку надежности результатов байесовского вывода.

Аппроксимация Лапласа представляет собой вычислительно эффективную альтернативу для оценки байесовских апостериорных распределений, особенно в контексте нейронных сетей. Экспериментальные данные показывают, что аппроксимация Лапласа демонстрирует стабильно более высокие показатели в компромиссе между точностью и охватом, чем метод максимальной апостериорной оценки (MAP). Это означает, что при одинаковом вычислительном бюджете, аппроксимация Лапласа обеспечивает более надежную оценку неопределенности, предоставляя интервалы, которые с большей вероятностью содержат истинное значение параметра, при сохранении приемлемого уровня точности предсказаний. Преимущество наблюдается в задачах, где точная оценка неопределенности имеет критическое значение, например, в задачах принятия решений с учетом рисков.

Применение методов байесовского вывода, включая методы сэмплирования, к набору данных Iris с использованием многослойного персептрона (MLP) демонстрирует практическую реализацию и валидацию этих подходов. В данном эксперименте, MLP используется в качестве модели, а набор данных Iris служит для оценки производительности методов сэмплирования апостериорного распределения. Полученные результаты позволяют оценить эффективность различных методов в контексте классификации и продемонстрировать возможность количественной оценки неопределенности прогнозов модели, что является ключевым преимуществом байесовского подхода по сравнению с точечными оценками.

Распределения апостериорных вероятностей на примерах CommonsenseQA показывают, что предсказанный класс (синий) соответствует истинной метке (красная звезда) с погрешностью в пределах одного стандартного отклонения.
Распределения апостериорных вероятностей на примерах CommonsenseQA показывают, что предсказанный класс (синий) соответствует истинной метке (красная звезда) с погрешностью в пределах одного стандартного отклонения.

Параметрическая Эффективность и Масштабируемый Байесовский Вывод

Методы, такие как LoRA (Low-Rank Adaptation), играют ключевую роль в повышении параметрической эффективности современных моделей машинного обучения. Вместо обучения всех параметров огромной нейронной сети, LoRA позволяет адаптировать модель, обучая лишь небольшое количество дополнительных, низкоранговых матриц. Этот подход значительно сокращает число обучаемых параметров, что, в свою очередь, снижает вычислительные затраты и требования к памяти. Благодаря этому, становится возможным масштабирование моделей до беспрецедентных размеров, сохраняя при этом приемлемую скорость обучения и возможность развертывания. По сути, LoRA позволяет эффективно использовать уже предварительно обученные большие модели для решения новых задач, минимизируя потребность в обширных вычислительных ресурсах и больших объемах данных для тонкой настройки.

Особенно важным представляется сочетание методов повышения параметрической эффективности с байесовскими подходами, поскольку это значительно снижает вычислительную нагрузку, связанную с процедурой выборки. Байесовский вывод по своей природе требует многократного моделирования из апостериорного распределения, что может быть чрезвычайно ресурсоемким для больших моделей. Уменьшение количества обучаемых параметров, например, с помощью адаптации низкого ранга, позволяет проводить выборку более эффективно, делая байесовский вывод применимым к задачам, которые ранее были недостижимы из-за ограничений вычислительных ресурсов. Таким образом, достигается баланс между точностью, калибровкой предсказаний и практической реализуемостью сложных вероятностных моделей.

DistilBERT является ярким примером компромисса между размером модели и её производительностью. Созданная как дистиллированная версия значительно более крупной модели BERT, DistilBERT сохраняет при этом около 97% её языковых возможностей, но при этом имеет на 40% меньше параметров. Это достигается за счет использования техники «знаниевой дистилляции», при которой DistilBERT обучается имитировать поведение BERT, но с меньшим количеством весов. В результате, DistilBERT требует значительно меньше вычислительных ресурсов и памяти, что делает её идеальным решением для задач, где важна скорость и эффективность, например, при работе на мобильных устройствах или в условиях ограниченных ресурсов. Использование подобных дистиллированных моделей позволяет добиться высокой точности при значительном снижении затрат на обучение и развертывание.

Современные подходы к машинному обучению, такие как адаптация низкого ранга и дистилляция моделей, позволяют достигать высокой точности и надежности прогнозов при значительном снижении вычислительных затрат. Вместо обучения всех параметров масштабной модели, эти методы фокусируются на оптимизации лишь небольшого их подмножества или переносе знаний из большой модели в меньшую. Это не только ускоряет процесс обучения и снижает требования к вычислительным ресурсам, но и способствует созданию более отказоустойчивых и хорошо откалиброванных моделей. В результате, даже при ограниченных ресурсах становится возможным эффективно решать сложные задачи, получая прогнозы, сопоставимые по качеству с результатами, полученными от гораздо более крупных и ресурсоемких систем. Такой подход открывает новые возможности для применения машинного обучения в условиях реальных ограничений и позволяет расширить сферу его применения.

Эксперимент 2 показал, что отказы от ответов на вопросы с низкой уверенностью позволяют улучшить точность и калибровку модели, как демонстрируют графики точности и надёжности.
Эксперимент 2 показал, что отказы от ответов на вопросы с низкой уверенностью позволяют улучшить точность и калибровку модели, как демонстрируют графики точности и надёжности.

Прогностическая Сила: Интеграция Неопределенности для Лучших Решений

Для прогнозирования будущих наблюдений с учётом неопределенности используются апостериорные предсказательные распределения. Эти распределения формируются путем интегрирования по выборкам апостериорных параметров модели, позволяя оценить вероятность различных исходов. В рамках данного исследования для получения этих распределений был применен алгоритм SMC≡30, эффективно моделирующий сложные вероятностные пространства. Этот подход позволяет не просто предсказывать наиболее вероятный результат, но и количественно оценивать степень уверенности в этом предсказании, предоставляя ценную информацию для принятия обоснованных решений в условиях неполной информации и высокой сложности систем.

Селективное предсказание представляет собой подход, при котором модель искусственного интеллекта намеренно воздерживается от выдачи ответа в случаях низкой уверенности в его правильности. Этот механизм значительно повышает надежность системы, позволяя ей избегать ошибочных заключений и, таким образом, демонстрировать большую устойчивость к неопределенности. Вместо того чтобы генерировать потенциально неверный результат, модель признает свою неспособность дать точный ответ, что особенно важно в критических приложениях, где цена ошибки может быть высокой. Такой подход позволяет создавать более доверительные и безопасные системы, способные осознавать границы своих возможностей и действовать соответствующим образом, что является ключевым шагом на пути к развитию действительно интеллектуальных агентов.

Сочетание вероятностного моделирования и селективного предсказания формирует основу для создания более надежных и заслуживающих доверия систем искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы выдавать уверенные, но потенциально ошибочные прогнозы в любой ситуации, такая система способна оценивать собственную уверенность в ответе. Если уровень доверия низок, модель сознательно воздерживается от предсказания, что позволяет избежать распространения недостоверной информации. Этот подход, основанный на признании и учете неопределенности, значительно повышает устойчивость системы к шуму и неполноте данных, а также способствует более ответственному и прозрачному принятию решений, особенно в критически важных областях применения, где цена ошибки может быть очень высокой.

Перспективы развития искусственного интеллекта связаны не только с повышением точности прогнозов, но и с формированием способности моделей к самооценке и открытому сообщению о границах своей компетентности. Современные системы все чаще сталкиваются с ситуациями, когда выход за пределы известных данных может привести к ошибочным результатам. Поэтому, ключевым направлением исследований является создание моделей, способных не просто выдавать ответ, но и оценивать степень своей уверенности в нём, а при низкой уверенности — воздерживаться от ответа. Такой подход, основанный на признании и коммуникации ограничений, способствует повышению доверия к искусственному интеллекту и открывает возможности для его эффективного применения в критически важных областях, где надёжность и прозрачность имеют первостепенное значение.

Предсказанные классы (синие кружки) точно соответствуют истинным классам (красные звезды), что подтверждается средними значениями и стандартными отклонениями (черные точки).
Предсказанные классы (синие кружки) точно соответствуют истинным классам (красные звезды), что подтверждается средними значениями и стандартными отклонениями (черные точки).

Исследование демонстрирует, что внедрение байесовских методов, таких как лапласовское приближение, в нейронные сети для ответов на вопросы, позволяет не только получить более точные предсказания, но и оценить степень уверенности в этих ответах. Это особенно важно, учитывая, что, как отмечал Марвин Минский: «Искусственный интеллект — это не создание машин, думающих как люди, а создание машин, думающих». Работа подчеркивает, что структура сети напрямую влияет на её способность к калибровке и выдаче осмысленной неопределенности, что соответствует идее о том, что хорошая система — это живой организм, где все части взаимосвязаны. В конечном итоге, такое понимание позволяет строить более надежные и этичные системы искусственного интеллекта.

Куда Ведет Неопределенность?

Представленная работа демонстрирует, как аккуратное введение байесовских принципов в архитектуру нейросетевых систем, предназначенных для ответа на вопросы, позволяет не просто выдавать прогнозы, но и оценивать степень своей уверенности в них. Однако, подобная калибровка — это не конечное решение, а лишь первый шаг к более глубокому пониманию. Каждая оптимизация, каждое стремление к повышению точности, неизбежно создает новые узлы напряжения в системе, новые точки, где неопределенность может проявиться неожиданным образом.

В дальнейшем, усилия должны быть направлены не только на совершенствование методов оценки неопределенности, таких как приближение Лапласа, но и на разработку принципиально новых подходов к архитектуре сетей. Необходимо исследовать, как принципы байесовского вывода могут быть интегрированы в саму структуру сети, а не просто добавлены как пост-процессинг. Вопрос не в том, чтобы создать систему, которая правильно отвечает на вопросы, а в том, чтобы создать систему, которая знает, когда она не знает.

В конечном итоге, архитектура — это поведение системы во времени, а не схема на бумаге. Поэтому истинный прогресс заключается не в создании более сложных моделей, а в разработке более элегантных и устойчивых систем, способных адаптироваться к меняющимся условиям и признавать собственные ограничения. Необходимо помнить: простота — высшая форма сложности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.17677.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-23 01:51