Создание метапознавательного AI-агента для эффективного решения задач

Понимание метапознания в AI

В этом руководстве мы создаем продвинутый метапознавательный контроллер, который учится регулировать собственную глубину мышления. Мы рассматриваем мышление как спектр, который варьируется от быстрых эвристик до глубокого размышления и точного решения с помощью инструментов. Нейронный мета-контроллер решает, какой режим использовать для каждой задачи.

Генерация задач и оценка сложности

Мы генерируем арифметические задачи, определяем правильные ответы, оцениваем сложность и реализуем три разных режима рассуждения. Оптимизируя соотношение между точностью и затратами на вычисления, мы исследуем, как агент может контролировать свое внутреннее состояние и адаптировать свою стратегию рассуждений в реальном времени.

Основной код

import random
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
 
OPS = ['+', '*']
 
def make_task():  # ... [Код продолжается] 

Кодирование состояния и реализация нейронной сети

Мы кодируем каждую задачу в структурированное состояние, охватывающее операнды, тип операции и предсказанную сложность. Нейронная сеть политики сопоставляет это состояние действиям, облегчая процесс обучения.

Алгоритм градиентного спуска по политике

Мы реализуем алгоритм градиентного спуска REINFORCE для обучения нашего метапознавательного агента. По мере того как обучение продвигается, мы видим, как агент усиливает решения, которые находят баланс между точностью и затратами.

Обучение агента

В процессе обучения за сотни эпизодов агент учится выбирать режимы рассуждений на основе уровней сложности, обеспечивая оптимальную производительность.

for ep in range(EPISODES):
    rewards, _ = run_episode(train=True)
    # ...

Оценка метапознавательного агента

Мы оцениваем поведение агента в различных задачах, подчеркивая его адаптивность и эффективность в решении проблем.

Заключение

Это руководство демонстрирует, как нейронный контроллер динамически выбирает эффективные пути рассуждений, оптимизируя принятие решений в AI. Используя метапознание, мы наблюдаем повышенную эффективность и адаптивность систем рассуждений.