1.2 Адаптивність, навчання та вирішення задач

Можливості KBIA для вирішення задач зростають завдяки навчанню та адаптації. Методи ML, що охоплюють RL, глибоке навчання та навчання шляхом передачі знань (transfer learning), дають змогу агентам уточнювати свої стратегії вирішення задач на основі нового досвіду та нової інформації.

1.2.1 Адаптивність та навчання.

Адаптивність означає здатність KBIA коригувати свою поведінку відповідно до обставин, що змінюються, тоді як навчання передбачає отримання нових знань і навичок на основі даних і досвіду. Такі властивості агентів забезпечують можливість реагування на зміну середовища, дозволяючи  їм підтримувати максимальну продуктивність у різноманітних областях та сценаріях.

KBIA працюють в динамічних середовищах, які можуть змінюватися непередбачувано. Здатність до адаптації дозволяє їм ефективно реагувати на нові дані, ситуації та виклики. У сценаріях, де потрібно приймати рішення у режимі реального часу, адаптивність гарантує, що агенти можуть коригувати свої стратегії у відповідь на зміну інформації. Адаптивність допомагає оптимально розподіляти ресурси (обчислювальні ресурси, час, увагу тощо)  відповідно до поточного стану та вимог задачі.

KBIA, які використовують RL, можуть адаптувати та коригувати політики прийняття рішень на основі відгуків про свої дії. Це призводить до покращення ефективності політик, оскільки вони наближуються до оптимальних. У ML адаптивність передбачає оновлення моделей у міру появи нових даних. Це запобігає старінню моделей і допомагає KBIA залишатися актуальним.

Контрольоване навчання (supervised learning) полягає в навчанні на позначених даних, де вхідні дані поєднуються з правильними вихідними. Це дає агентам змогу робити узагальнення на основі прикладів і робити прогнози на основі нових невідомих даних. Неконтрольоване навчання (unsupervised learning) використовується для виявлення закономірностей і зв’язків у даних без явних позначок. Поширеними застосуваннями є кластеризація та зменшення розмірності. 

RL відбувається через взаємодію з навколишнім середовищем через отримання нагород та покарань за результатами своїх дій. KBIA вдосконалюють свою політику прийняття рішень, максимізуючи сукупні винагороди.
Навчання шляхом передачі знань (transfer learning) - це можливість використання знань, отриманих під час виконання одного завдання, щоб покращити ефективність виконання пов’язаних завдань. Це прискорює навчання в нових сферах і зменшує потребу в тривалому навчанні.

1.2.2 Вирішення задач.

KBIA відіграють важливу роль у підходах до вирішення задач (problem solving), надаючи передові інструменти та методи для вирішення складних проблем у різноманітних предметних областях. Вони інтегрують представлення знань, міркування, навчання та адаптацію, щоб запропонувати ефективні можливості вирішення задач:

• зберігають та організовують предметно-специфічні знання в структурованих форматах, таких як онтології, семантичні мережі або графи знань; ці знання формують основу для розуміння та вирішення задач у певній предметній області;
• аналізують формулювання задач і вхідні дані, щоб зрозуміти контекст та вимоги проблеми; використовують свою KB, щоб отримати відповідну інформацію та визначити ключові елементи проблеми;
• виконують міркування (дедуктивні, індуктивні, абдуктивні, аналогічні), щоб робити висновки, генерувати гіпотези та приймати обґрунтовані рішення на основі логічних правил та зв’язків зі своєї KB;
• обробляють складні простори прийняття рішень, враховуючи численні фактори, невизначеності та компроміси, використовуючи імовірнісне міркування, методи оптимізації та адаптивні стратегії для прийняття рішень, які відповідають бажаним результатам;
• використовують навчання шляхом передачі знань та аналогічне міркування для розуміння проблеми з іншої предметної області; це прискорює вирішення задач у нових контекстах, шляхом застосування результатів, отриманих в минулому досвіді;
• розбивають складні проблеми на менші підзадачі для простішого аналізу та вирішення; використовують свої знання предметної області, щоб визначити зв’язки між підзадачами та координувати їх рішення;
• вивчають нові дані та досвід, адаптуючи свої стратегії та знання до мінливого середовища; адаптивність допомагає їм залишатися ефективними;
• можуть брати участь у творчому вирішенні проблем, досліджуючи нестандартні рішення або поєднуючи різнорідні знання для створення інноваційних підходів;
• можуть діяти як персоналізовані системи рекомендацій, допомагаючи користувачам знаходити оптимальні рішення, продукти або контент на основі їхніх уподобань і минулих взаємодій.

KBIA роблять внесок у теорію вирішення задач, забезпечуючи систематичну структуру для підходу до складних завдань у широкому діапазоні областей. Інтегруючи знання, міркування, навчання та здатність до адаптації, вони пропонують ефективні рішення для задач, які були б складними для традиційних алгоритмів або людського досвіду.

Розуміння проблеми є критично важливим кроком у процесі вирішення задачі. Це передбачає розуміння контексту, вимог, обмежень та відповідної інформації щодо даної проблеми. Агенти використовують свої можливості представлення знань та міркування, щоб проаналізувати постановку задачі, виділити важливі деталі та сформувати чітке розуміння того, що потрібно вирішити.

Для цього KBIA здійснюють такі кроки:

• розпізнають та тлумачать терміни, поняття та сутності, згадані у постановці задачі, використовуючи свої знання предметної області;
• виконують семантичний аналіз, щоб виділити значення слів і фраз у постановці задачі, визначають ключові терміни, атрибути та зв’язки, які відіграють ролі у проблемі;
• визначають контекст, у якому існує задача, аналізують передумови, цілі та наслідки проблеми, щоб визначити їхнє значення та релевантність;
• ідентифікують обмеження та вимоги, пов’язані з задачею, що дозволяє звузити потенційний простір рішення;
• інтерпретують та попередньо обробляють вхідні задачі дані для визначення значущих шаблонів і зв’язків;
• розбивають складні задачі на менші підзадачі або завдання, що спрощує процес розв’язання проблеми і дозволяє розглядати окремі компоненти рішення окремо;
• виконують вивід та абдуктивне міркування для створення гіпотез і пояснень для неоднозначної або неповної інформації в постановці задачі, допомагають заповнити прогалини та отримати більш повне розуміння;
• аналізують завдання та цілі задачі, щоб визначити, що потрібно досягти та можливо оптимізувати;
• розглядають задачу в межах ширшого контексту предметної області,  пов’язують проблему з наявними знаннями та досвідом, що дозволяє їм провести паралелі та використати аналогічні рішення.

Здатність KBIA інтерпретувати й аналізувати постановки задач, використовуючи свої знання та міркування, дозволяє їм генерувати точні ідеї, визначати відповідні стратегії та приймати обґрунтовані рішення для досягнення бажаних результатів.

KBIA використовують широке коло методів для прийняття рішень, які включають врахування багатьох факторів, невизначеності та компроміси. Ці методи дозволяють приймати обґрунтовані й оптимальні рішення в складних і динамічних середовищах.

Багатокритеріальний аналіз рішень (multi-criteria decision analysis) передбачає оцінку альтернатив на основі кількох критеріїв або цілей. KBIA можуть використовувати цей метод для кількісної оцінки та порівняння впливу різних варіантів на результати рішення, враховуючи як кількісні, так і якісні фактори.

Дерева рішень (decision trees) застосовуються для моделювання послідовних рішень і результатів. Вони допомагають оцінити потенційні результати та пов’язані з ними ймовірності, щоб вибрати найкращий напрям дій у кожній точці прийняття рішення.

Марковські процеси прийняття рішень (Markov decision processes - MDP) моделюють складні задачі прийняття рішень, які включають стани, дії, ймовірності переходу та винагороди. Використовуються такі алгоритми, як Q-навчання або ітерація по політиках, щоб знайти оптимальну політику. Теорія ігор використовується у сценаріях із залученням кількох агентів або зацікавлених сторін для моделювання взаємодії, стратегій і виграшів,  аналізуються рівноваги Неша для прийняття стратегій рішення задачі. Байєсівська теорія прийняття рішень (Bayesian decision theory) дозволяє приймати рішення на основі попередніх знань і нових свідчень, оновлюючи ймовірності та роблячи вибір, який максимізує очікувану корисність.

RL визначає оптимальну політику прийняття рішень через взаємодію з навколишнім середовищем досліджуючи різні варіанти дій, щоб максимізувати сукупні винагороди.

Методи оптимізації шукають рішення, які задовольняють певним обмеження, одночасно оптимізуючи цілі. Лінійне, цілочисельне та нелінійне програмування є найбільш поширеними методами. Евристичні методи допомагають швидкому пошуку приблизних рішень складних задач, використовуючи емпіричні правила або стратегії, засновані на досвіді, щоб керувати процесом прийняття рішень. Імітаційне моделювання сценаріїв і оцінки результатів рішень допомагає визначити  можливі наслідки результатів рішення задачі.

KBIA використовують ці методи для навігації в складному просторі прийняття рішень, врахування невизначеностей і збалансування суперечливих цілей. Використовуючи комбінацію математичних моделей, алгоритмів машинного навчання та предметно-спеціальних знань, агенти здатні приймати добре обґрунтовані рішення, які відповідають цілям та бажаним результатам.

Декомпозиція — це процес поділу складної задачі на менші більш керовані підзадачі або завдання. KBIA використовують декомпозицію, щоб спростити процес вирішення задач, підвищити ефективність і полегшити координацію рішень.

Можливі кроки декомпозиції складної задачі:

• виявити підзадачі, пов’язані з різними аспектами або компонентами більшої проблеми, які можна вирішити окремо;
• створити ієрархічну структуру, організовуючи підзадачі у вигляді дерева, де кожен рівень ієрархії представляє різний рівень деталізації з вихідною задачею на вершині;
• призначити підзадачі спеціалізованим модулям або підсистемам агента, використовуючи їхній досвід та можливості в конкретних сферах; 
• розглянути кілька можливість рішення підзадач паралельно, розподіляючи навантаження між різними процесами або модулями;
• використовувати базу знань для обміну інформацією між підзадачами, що полегшить передачу знань та забезпечить послідовність міркувань і прийняття рішень;
• визначити порядок, у якому слід вирішувати підзадачі, щоб забезпечити логічне й ефективне просування рішення;
• при потребі розкласти складні підзадачі на ще менші підзадачі, використовуючи рекурсивний підхід, поки задачі не стануть достатньо простими, щоб їх було легко розв’язати;
• інтегрувати рішення підзадач у загальне рішення вихідної задачі, щоб інтегроване рішення було узгодженим і відповідало цілям проблеми;
• виявити сфери, де знань недостатньо для вирішення конкретних підзадач для керування стратегіями навчання та отримання знань.

Декомпозиція задач дозволяє KBIA керувати складністю масштабних задач, ефективно використовувати свій досвід у прикладній області та раціонально розподіляти ресурси, розбиваючи проблеми на керовані компоненти, вирішувати кожну підзадачу окремо, а потім інтегрувати рішення для комплексного вирішення загальної задачі.

Зіставлення шаблонів (pattern matching) — це техніка, яку KBIA можуть використовувати для пошуку рішень задач шляхом виявлення подібності між відомими шаблонами в їхній KB і наявною проблемою. Зіставлення шаблонів передбачає порівняння характеристик проблеми зі збереженими шаблоном або шаблонами, що дозволяє агенту розпізнати знайомі ситуації та застосовувати відповідні рішення.

Для застосування зіставлення шаблонів KBIA виконує такі дії:

• зберігає шаблони в структурованих форматах, таких як правила, онтології тощо, фіксуючи в шаблонах інформацію про атрибути та відношення, які стосуються вирішення задачі;
• визначає шаблони, які представляють типові ситуації, сценарії або стратегії вирішення проблем у своїй базі знань, відображаючи основні властивості різних типів задач;
• аналізує задачу, вихідні дані та контекст, щоб отримати відповідну інформацію про компоненти, атрибути та зв’язки;
• порівнює отриману інформацію про задачу з попередньо визначеними шаблонами в своїй базі знань, шукаючи відповідності між властивостями проблеми та характеристиками, описаними в шаблонах;
• використовує алгоритми, які вимірюють подібність між проблемою та збереженими шаблонами, враховуючи атрибути, зв’язки та, можливо, варіанти, щоб визначити ступінь відповідності;
• після виявлення відповідного шаблону отримує рішення, стратегії чи рекомендації зі своєї бази знань, які були попередньо представлені цим шаблоном;
• адаптує або налаштовує отримані результати відповідно до особливостей поточної задачі, що може передбачати зміну параметрів, коригування стратегій або включення додаткового контексту;
• вивчає результати, оцінюючи ефективність застосованих рішень; якщо рішення мають успішні результати, вони стають частиною репертуару для майбутнього зіставлення шаблонів;
• враховує варіативність задач, визначаючи шаблони, які охоплюють низку можливих ситуацій, використовуючи нечітку логіку або ймовірнісне міркування для обробки випадків, які не відповідають шаблонам;
• оновлює та вдосконалює шаблони на основі нових даних та досвіду, гарантуючи, що шаблони залишаються актуальними та ефективними у вирішенні релевантних проблем.

Зіставлення шаблонів дозволяє KBIA швидко розпізнавати та вирішувати знайомі проблеми без необхідності отримувати рішення з нуля. Використовуючи існуючі шаблони, агент може дати ефективне та послідовне вирішення проблем у різних сценаріях і сферах.

1.2.3 Великі лінгвістичні моделі.

Великі лінгвістичні моделі (LLM), займають чільне місце в поточному ландшафті KBIA. Вони являють собою дивовижне явище перетину різних методів AI, включаючи KR і NLP.

LLM розуміють і генерують текст, забезпечуючи більш природну та інтуїтивно зрозумілу взаємодію між користувачами та системами AI. Ці моделі використовують величезні обсяги текстових даних для розуміння контексту, семантики та нюансів мови, що робить їх важливими компонентами KBIA, які мають ефективно спілкуватися з людьми.

Хоча LLM не мають явних представлень знань у традиційному розумінні, вони можуть використовувати свої навчальні дані для зберігання інформації з широкого кола тем. Вони можуть надавати контекстно-релевантні відповіді, маючи доступ до знань, вбудованих у їхні навчальні дані, що фактично діє як неявна форма включення знань.

LLM сприяють розробці інтелектуальних агентів, які можуть брати участь у змістовних розмовах з користувачами. Ці взаємодії виходять за рамки простих відповідей на запитання та включають міркування, розуміння контексту та керування діалогом.

KBIA часто вимагає можливості отримувати інформацію з величезних сховищ знань. LLM можуть діяти як інтелектуальні помічники, отримуючи релевантну інформацію зі своїх навчальних даних або зовнішніх джерел, допомагаючи користувачам швидко знаходити відповіді та рішення.

LLM допомагають ефективному прийняттю рішень, надаючи ідеї, рекомендації та пояснення природною мовою, покращуючи зрозумілість рішень KBIA.

Хоча LLM можуть робити значний внесок у створення KBIA, вони не еквівалентні повноцінним агентам, які втілюють структуровані знання предметної області та складні можливості міркування. Натомість вони утворюють важливий компонент ширшої екосистеми AI, яка покращує наше розуміння того, як системи AI можуть взаємодіяти, міркувати та допомагати людям у різних сферах.

Далі