Článek
Izomorfie mezi lidskou explorací a Agentic RL
Můj počáteční příspěvek - viz:
postuluje strukturální izomorfii mezi efektivním lidským učením a robustními post-tréninkovými architekturami pro neuronové sítě. Zatímco Supervised Fine-Tuning (SFT) analogicky k frontální instruktáži poskytuje pouze Warm-Start (iniciální politiku) na expertních demonstracích, skutečná generalizace vyžaduje autonomní explorativní fázi. Ta je zde modelována jako Agentic Graph Search: Systém, který prostřednictvím epistemického uncertainty sampling aktivně generuje data, stabilizovaný hustou náhradní ztrátovou funkcí (Process Reward) a validovaný temporálně opožděným auditorem (Outcome Reward). Tento přístup překonává omezení statických tréninkových dat (Distribution Shift) tím, že nahrazuje statickou reprodukci dynamickým modelováním (Self-Correction).
1. Warm-Start prostřednictvím instruktáže
Učení není náhodná procházka. Aby agent nebloudil v nekonečném stavovém prostoru, je nutná počáteční frontální instruktáž. Funguje jako Warm-Start: Inicializuje váhy neuronové sítě (mentálního modelu) a udává hrubý směr gradientu.
- Funkce: Poskytuje normativní rámec ve formě ochranných zábran a omezení.
- Limity: Instruktáž je Supervised Learning na omezeném datasetu. Vytváří přetrénování na standardních situacích, ale často selhává při Out-of-Distribution (OOD) událostech (nové UI, neznámý materiál), protože nebyla vybudována explorativní robustnost.
2. Agent v grafu: Strategie hledání a šum
Učící zde jedná jako agent v orientovaném grafu. Protože globální topologie je neznámá, musí být lokálně prozkoumávaná.
- Strategie: Modifikované prohledávání do hloubky (DFS). Agent sleduje řetězce hypotéz hluboko do grafu.
- Šum ve smyčce: Aby neuvízl v lokálních optimech (zdánlivě praktickém řešení), potřebuje proces určitou míru šumu (herní pud, variace), která agenta nutí testovat i zdánlivě suboptimální cesty.
- Omezení: Mechanismy jako Stack-No-Cycle (vyhýbání se opakování) a Undo-Budgets (backtracking) zabraňují tomu, aby se agent zacyklil.
3. Hodnotící mechanismus I: Interní kritik (Surrogate Loss)
V exploraci často chybí externí štítek (učitel). Agent si tedy konstruuje hustou náhradní ztrátovou funkci (Dense Surrogate Loss) – interní hodnotící funkci, která poskytuje častou zpětnou vazbu, aby překlenula čas do skutečného úspěchu.
- Mechanika: Agent hodnotí tendenci konvergence k cíli.
- Typologie cílů:
- Uzavřený: Jasná binární zpětná vazba.
- Polootevřený: Minimalizace delty aktuálního vs. požadovaného stavu.
- Otevřený: Optimalizace uvnitř svazku omezení.
4. Hodnotící mechanismus II: Auditor (Delayed Reward)
Základním rizikem náhradní ztrátové funkce je optimalizace na krátkodobé efekty (Hrabivá politika). Zde je zavedena instance auditora, který reprezentuje dlouhodobou odměnu a řeší problém přiřazení zásluh (credit assignment) v dlouhých časových horizontech.
- Problém: Technika může „zdánlivě dobře konvergovat“ (vysoká okamžitá odměna), ale být dlouhodobě škodlivá.
- Řešení: Auditor validuje stabilitu řešení na různých datasetech. Explorace je úspěšná teprve tehdy, když politika konverguje i pod auditorem.
5. Syntéza: Uncertainty Sampling vs. Supervised Learning
Nadřazenost explorace oproti čisté instruktáži je informačně-teoreticky zdůvodněna:
- Supervised Learning (Instruktáž): Učitel předkládá příklady. Učící se minimalizuje chybu na těchto příkladech. Učí se jen to, co je ukázáno.
- Epistemický Uncertainty Sampling (Explorace): Agent cítí „mezery“ ve svém modelu (nejistotu) a provádí akce, aby právě tyto mezery zaplnil. Aktivně maximalizuje zisk informací.
Závěr: Nahrazujeme naivní dualismus „instruktáž vs. objevování“ přesnou sekvenční architekturou: Warm-Start (Instruktáž) → Aktivní explorace (s náhradní ztrátou & auditorem) → Konsolidace politiky (Abstrakce).
U neuronálních sítí je tento poslední krok technicky stále nevyřešen (jak se poznatky z inference vracejí do vah?) a zůstává aktuálně otevřeným výzkumným problémem. Aktuální přístupy jako „Self-Taught Reasoner“ (STaR) nebo Darwin-Gödel-Machine (DGM) od Sakana AI, která staví na Schmidhuberově (Jürgen Schmidhuber) konceptu „Gödelova stroje“, se snaží tento proces samostatného vylepšování formalizovat.
Agenticky efektivní inteligence – ať už biologická nebo umělá – tedy nevzniká memorováním řešení (instruktáž/SFT), ale řízenou explorací chyb. Robustní mentální model je kondenzovaným výsledkem úspěšně opravených predikčních chyb, validovaných instancemi kritika (krátkodobě/heuristicky) a auditora (dlouhodobě/deterministicky).
Strojově vytvořený glosář technických pojmů:
- ENG: Agentic Graph Search
- CZ: Agentic prohledávání grafu
- Význam: Prohledávání stavového prostoru řízené inteligentním agentem.
- ENG: Auditor
- CZ: Auditor
- Význam: Instance v modelu, která hodnotí dlouhodobou stabilitu a robustnost řešení.
- ENG: Budget
- CZ: Rozpočet
- Význam: Přidělené omezené množství prostředků (čas, počet pokusů).
- ENG: Click Learning
- CZ: Učení klikáním
- Význam: Povrchní učení mechanického opakování akcí bez porozumění.
- ENG: Constraint
- CZ: Omezení
- Význam: Pravidlo nebo podmínka omezující možná rozhodnutí nebo stavy.
- ENG: Credit Assignment
- CZ: Přiřazení zásluh
- Význam: Problém určení, které z předchozích akcí přispěly k dosaženému výsledku.
- ENG: Darwin-Gödel-Machine (DGM)
- CZ: Darwin-Gödelův stroj
- Význam: Architektura AI, která kombinuje evoluční algoritmy (Darwin) s principy Gödelova stroje pro vytváření a optimalizaci neuronových sítí prostřednictvím sebe-úpravy a důkazů o zlepšení.
- ENG: Delayed Punishment
- CZ: Opožděný trest
- Význam: Negativní důsledek akce, který se projeví s časovým zpožděním.
- ENG: DFS (Depth-First Search)
- CZ: Prohledávání do hloubky
- Význam: Algoritmus pro prohledávání grafu, který jde co nejhlouběji podél každé větve před návratem.
- ENG: Distribution Shift
- CZ: Posun distribuce
- Význam: Změna statistického rozdělení dat mezi tréninkovým a provozním prostředím.
- ENG: Epistemic Uncertainty
- CZ: Epistemická nejistota
- Význam: Nejistota plynoucí z nedostatku znalostí o modelu nebo prostředí.
- ENG: Error Tolerance
- CZ: Tolerance chyb
- Význam: Schopnost systému fungovat i při výskytu chyb.
- ENG: Exploration
- CZ: Explorace
- Význam: Aktivní, zkoumající způsob učení, založený na objevování prostředí a souvislostí.
- ENG: Goal Convergence
- CZ: Konvergence k cíli
- Význam: Proces přibližování se k požadovanému cílovému stavu.
- ENG: Gödel Machine
- CZ: Gödelův stroj
- Význam: Koncept univerzálního samooptimalizujícího se agenta, který může libovolně upravovat svůj vlastní kód, pokud dokáže dokázat, že taková úprava zlepší jeho budoucí výkon.
- ENG: Greedy Policy
- CZ: Hrabivá politika
- Význam: Strategie volící vždy akci s nejvyšší okamžitou očekávanou odměnou, ignorující dlouhodobé účinky.
- ENG: Ground Truth
- CZ: Základní pravda
- Význam: Referenční, považovaná za objektivně správná data nebo stav.
- ENG: Habitualization
- CZ: Habituace
- Význam: Proces zvyknutí si, upevňování návyku.
- ENG: Inference-Time Insight
- CZ: Poznatky z fáze inference
- Význam: Znalosti získané během používání (odvozování) modelu, nikoli během tréninku.
- ENG: Internal Critic
- CZ: Interní kritik
- Význam: Vnitřní instance hodnocení agenta, která generuje zpětnou vazbu (odměnu) na základě vlastního posouzení.
- ENG: Jürgen Schmidhuber
- CZ: Jürgen Schmidhuber
- Význam: Vlivný výzkumník v oblasti umělé inteligence, známý svou prací na rekurentních neuronových sítích (LSTM), curiosity-driven learning a konceptu Gödelova stroje.
- ENG: Local Maximum
- CZ: Lokální maximum
- Význam: Bod v prostoru hledání, který je lepší než jeho bezprostřední okolí, ale nemusí být globálně nejlepší.
- ENG: Mental Model
- CZ: Mentální model
- Význam: Vnitřní reprezentace reality, jejích pravidel a souvislostí.
- ENG: Noise-in-the-Loop
- CZ: Šum ve smyčce
- Význam: Záměrné zavedení náhodnosti nebo variability do rozhodovacího procesu pro lepší exploraci.
- ENG: Out-of-Distribution (OOD)
- CZ: Mimo distribuci
- Význam: Data nebo situace, které se výrazně liší od těch použitých při tréninku.
- ENG: Overfitting
- CZ: Přetrénování
- Význam: Stav, kdy model příliš přesně odpovídá tréninkovým datům a ztrácí schopnost zobecnění.
- ENG: Policy
- CZ: Politika
- Význam: Strategie nebo pravidlo, podle kterého agent volí akce.
- ENG: Reinforcement Learning (RL)
- CZ: Učení posilováním
- Význam: Typ strojového učení, kde se agent učí optimalizovat své chování na základě odměn a trestů z prostředí.
- ENG: Reward
- CZ: Odměna
- Význam: Signál (číslo) označující okamžitý prospěch z provedené akce.
- ENG: Sandbox
- CZ: Sandbox
- Význam: Bezpečné, izolované testovací prostředí.
- ENG: Self-Correction
- CZ: Samooprava
- Význam: Schopnost systému detekovat a opravit vlastní chyby.
- ENG: Stack-No-Cycle
- CZ: Zákaz cyklů ve frontě
- Význam: Omezení v prohledávání zabraňující opakovanému návratu do již navštívených stavů (krátkým smyčkám).
- ENG: STaR (Self-Taught Reasoner)
- CZ: STaR (Samoučící se usuzovatel)
- Význam: Metoda, při které jazykový model generuje vlastní vysvětlení a odpovědi, a poté je používá jako tréninková data pro zlepšení vlastního uvažování.
- ENG: State Graph
- CZ: Stavový graf
- Význam: Reprezentace problému jako grafu, kde uzly jsou stavy a hrany možné přechody/akce.
- ENG: Supervised Fine-Tuning (SFT)
- CZ: Doladění s učitelem
- Význam: Další trénink předtrénovaného modelu na specifických, označených datech s učitelem.
- ENG: Surrogate Reward/Loss
- CZ: Náhradní odměna/ztráta
- Význam: Umělá, hustá odměna/ztrátová funkce používaná jako náhrada za řídkou nebo opožděnou skutečnou odměnu.
- ENG: Top-Down Map
- CZ: Top-down mapa
- Význam: Obecný, koncepční přehled problému nebo domény shora dolů.
- ENG: Uncertainty Sampling
- CZ: Vzorkování podle nejistoty
- Význam: Strategie aktivního učení, kde se vybírají data, u kterých je model nejistý.
- ENG: Warm-Start
- CZ: Warm-Start
- Význam: Počáteční nastavení nebo inicializace systému na základě předchozích znalostí, které urychluje následné učení.
Grafika: (c) Stepan Kalina, Gemini 3 PRO
