Vícekrokové uvažování

Co je vícekrokové uvažování?

Vícekrokové uvažování je proces v umělé inteligenci, zejména v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP) a znalostních grafů, při kterém AI systém vytváří logické propojení mezi více informacemi, aby dospěl k odpovědi nebo učinil rozhodnutí. Namísto spoléhání na jediný zdroj nebo přímou informaci vyžaduje vícekrokové uvažování, aby AI procházela řetězcem propojených datových bodů, tzv. „kroků“ (hops), a vytvořila komplexní odpověď.

V podstatě vícekrokové uvažování zrcadlí lidskou schopnost spojovat různé útržky znalostí z různých kontextů pro řešení složitých problémů nebo odpovídání na komplikované otázky. Tento přístup jde za hranice pouhého vyhledávání faktů – AI musí chápat vztahy, vytvářet závěry a integrovat různorodé informace rozprostřené v dokumentech, databázích či znalostních grafech.

Klíčové prvky

• Více zdrojů informací: Proces uvažování zahrnuje data z různých dokumentů, znalostních bází nebo systémů.
• Logická propojení: Vytváření vztahů mezi různými informacemi.
• Odvozování a integrace: Vytváření závěrů propojením datových bodů.
• Sekvenční kroky uvažování (hops): Každý „hop“ je krok v řetězci uvažování směrem k výsledné odpovědi.

Jak se vícekrokové uvažování používá?

Vícekrokové uvažování je využíváno v řadě AI aplikací ke zvýšení hloubky a přesnosti získávání informací i rozhodovacích procesů.

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) a odpovídání na otázky

V NLP je vícekrokové uvažování klíčové pro pokročilé systémy odpovídání na otázky. Tyto systémy musí rozumět a zpracovávat složité dotazy, na které nelze odpovědět pohledem do jediné věty či odstavce.

Příklad:

Otázka:
„Který autor, narozený ve Francii, získal Nobelovu cenu za literaturu v roce 1957 a napsal ‚Cizince‘?“

Aby na ni AI odpověděla, musí:

1. Identifikovat autory narozené ve Francii,
2. Stanovit, který z nich získal Nobelovu cenu za literaturu v roce 1957,
3. Zjistit, který z nich napsal ‚Cizince‘.

Propojením těchto informací z různých datových bodů AI odvodí, že odpovědí je Albert Camus.

Uvažování v znalostních grafech

Znalostní grafy reprezentují entity (uzly) a vztahy (hrany) ve strukturované podobě. Vícekrokové uvažování umožňuje AI agentům procházet tyto grafy a dělat sekvenční závěry k objevení nových vztahů či získání odpovědí, které nejsou explicitně uvedeny.

Případ použití: Doplňování znalostních grafů

AI systémy mohou předpovídat chybějící vazby nebo fakta v grafu odvozováním na základě existujících spojení. Například, pokud graf obsahuje:

• Osoba A je rodič Osoby B.
• Osoba B je rodič Osoby C.

AI může odvodit, že Osoba A je prarodič Osoby C díky vícekrokovému uvažování.

Reinforcement learning v neúplných prostředích

V prostředích s nekompletními informacemi, například v neúplných znalostních grafech, agenti využívají vícekrokové uvažování pro navigaci v nejistotě. Algoritmy posilovaného učení umožňují agentům dělat sekvenční rozhodnutí a získávat odměny za kroky, které je přibližují k cíli.

Příklad:

AI agent začíná na uzlu s konceptem ve znalostním grafu a postupně vybírá hrany (vztahy), aby dosáhl cílového konceptu. Agenta odměňuje úspěšná navigace, i když přímá cesta kvůli nekompletním údajům chybí.

AI automatizace a chatboti

U AI chatbotů zvyšuje vícekrokové uvažování konverzační schopnosti – umožňuje botovi poskytovat podrobné a kontextově relevantní odpovědi.

Případ použití: Chatbot zákaznické podpory

Chatbot, který pomáhá uživatelům s technickými problémy, může potřebovat:

1. Identifikovat typ zařízení uživatele z předchozích interakcí,
2. Najít známé problémy pro toto zařízení ve znalostní bázi,
3. Poskytnout kroky k řešení podle konkrétního problému.

Díky vícekrokovému uvažování poskytne chatbot přesnou a užitečnou odpověď.

Příklady a použití

Systémy pro vícekrokové odpovídání na otázky

Oblast zdravotnictví:

Otázka:
„Který lék lze předepsat pacientovi alergickému na penicilin, který potřebuje léčbu bakteriální infekce?“

Kroky uvažování:

1. Identifikovat léky na bakteriální infekce,
2. Vyloučit léky obsahující penicilin nebo příbuzné látky,
3. Navrhnout alternativní antibiotika vhodná pro alergiky na penicilin.

AI systém syntetizuje zdravotnické znalosti, aby poskytl bezpečné možnosti léčby.

Uvažování v grafech s modifikací odměn

V reinforcement learningu modifikace odměn upravuje funkci odměny, aby efektivněji vedla agenta, zejména v prostředích se vzácnými nebo zavádějícími odměnami.

Případ použití:

AI agent hledající spojení mezi dvěma entitami ve znalostním grafu může za každý správný „hop“ dostat dílčí odměnu, což motivuje k objevování vícekrokových cest i v neúplných grafech.

Vícekrokové uvažování v chatbotech

Chatbot osobního asistenta:

Scénář:
Uživatel požádá: „Připomeň mi koupit suroviny na recept z včerejšího kuchařského pořadu.“

Uvažování AI:

1. Zjistit, který pořad uživatel včera sledoval,
2. Najít recept z daného pořadu,
3. Vyextrahovat seznam surovin,
4. Nastavit připomínku včetně seznamu.

Chatbot propojí kalendář, externí obsah a preference uživatele a splní požadavek.

Řešení neúplných znalostních grafů

AI agenti často pracují se znalostními grafy, které postrádají určitá fakta (neúplná prostředí). Vícekrokové uvažování umožňuje agentovi odvodit chybějící informace zkoumáním nepřímých cest.

Příklad:

Pokud přímý vztah mezi dvěma koncepty chybí, agent může najít cestu přes mezilehlé koncepty a tím efektivně doplnit chybějící znalosti.

Formulace reinforcement learningu

Úlohy vícekrokového uvažování lze formulovat jako problémy posilovaného učení, kde agent provádí akce v prostředí s cílem maximalizovat kumulativní odměny.

Prvky:

• Stav: Aktuální pozice ve znalostním grafu nebo kontextu.
• Akce: Možné kroky k dalšímu uzlu či informaci.
• Odměna: Signál zpětné vazby za úspěšné kroky v uvažování.
• Politika: Strategie, která řídí akce agenta.

Příklad:

Agent má za úkol odpovědět na dotaz postupným vybíráním vztahů ve znalostním grafu a získává odměny za každý správný krok, který ho přibližuje k odpovědi.

Vícekrokové uvažování v NLP

V NLP rozšiřuje vícekrokové uvažování schopnost strojů chápat a zpracovávat texty, které vyžadují propojení více informací.

Aplikace:

• Testy porozumění čtenému: Modely odpovídají na otázky, které vyžadují informace z různých částí textu.
• Sumarizace: Vytváření shrnutí, která pokrývají hlavní témata v textech s více oblastmi či argumenty.
• Koreferenční rozpoznávání: Identifikace, kdy různé výrazy označují stejnou entitu napříč větami.

Kombinace LLM a znalostních grafů

Velké jazykové modely (LLM), jako GPT-4, lze integrovat se znalostními grafy pro posílení schopností vícekrokového uvažování.

Výhody:

• Lepší kontextové porozumění: LLM zpracovávají nestrukturovaný text, zatímco znalostní grafy poskytují strukturovaná data.
• Vyšší přesnost odpovědí: Kombinace přináší přesné a kontextově bohaté odpovědi.
• Škálovatelnost: LLM zvládají obrovská data, což je pro vícekrokové uvažování zásadní.

Případ použití:

V biomedicínském výzkumu AI odpovídá na složité dotazy kombinací jazykového porozumění LLM a strukturovaných lékařských dat v grafu.

Příklady použití v AI automatizaci

AI zákaznická podpora

Vícekrokové uvažování umožňuje AI agentům řešit složité zákaznické dotazy díky:

• Přístupu k historii zákazníka,
• Porozumění pravidlům a směrnicím,
• Poskytování řešení šitých na míru s ohledem na více faktorů.

Optimalizace dodavatelského řetězce

AI analyzuje prodejní data, stav zásob a logistická omezení k:

• Predikci výkyvů poptávky,
• Identifikaci možných narušení dodavatelského řetězce,
• Doporučení úprav v nákupech a distribuci.

Detekce podvodů

Propojením historie transakcí, chování uživatele a síťových vztahů AI detekuje podvodné aktivity, které by analýza na základě jednoho faktoru přehlédla.

Zlepšení interakcí s chatboty

Vícekrokové uvažování umožňuje chatbotům vést přirozenější a smysluplnější konverzace.

Schopnosti:

• Kontekstová znalost: Vzpomínání na předchozí interakce pro lepší odpovědi.
• Řešení složitých dotazů: Odpovídání na vícerozměrné otázky vyžadující syntézu informací.
• Personalizace: Přizpůsobení odpovědí na základě preferencí a historie uživatele.

Příklad:

Chatbot doporučující cestování zohlední minulé cesty uživatele, jeho aktuální polohu i blížící se události.

Výzkum vícekrokového uvažování

1. Improving LLM Reasoning with Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent
   Tento článek zkoumá posílení uvažovacích schopností jazykových modelů (LLM) pomocí multi-agentního přístupu, který přiřazuje specializované role při řešení problémů. Zavádí Reasonera založeného na Tree of Thoughts (ToT) v kombinaci s agentem pro validaci myšlenek, který kontroluje cesty uvažování. Metoda zlepšuje uvažování odstraněním chybných cest a umožňuje robustnější hlasovací strategii. Přístup překonal standardní ToT strategie v průměru o 5,6 % na datech GSM8K. Více zde
2. Graph-constrained Reasoning: Faithful Reasoning on Knowledge Graphs with Large Language Models
   Tato studie řeší výzvy LLM v uvažování, jako jsou halucinace, integrací znalostních grafů (KG). Zavádí graph-constrained reasoning (GCR), které integruje strukturu KG do LLM pomocí KG-Trie indexu. Tato metoda omezuje dekódování LLM pro zajištění věrného uvažování a odstraňuje halucinace. GCR dosáhlo špičkových výsledků v benchmarcích KGQA a prokázalo silnou generalizaci i v zero-shot scénářích. Více zde
3. Hypothesis Testing Prompting Improves Deductive Reasoning in Large Language Models
   Článek se zabývá zlepšením deduktivního uvažování kombinací různých promptovacích technik s LLM. Zavádí Hypothesis Testing Prompting, které zahrnuje předpoklady závěru, zpětné uvažování a ověřování faktů. Tento přístup řeší problémy jako neplatné a smyšlené cesty uvažování a zvyšuje spolehlivost výsledků. Více zde