Moniaskelinen päättely

Mikä on moniaskelinen päättely?

Moniaskelinen päättely on tekoälyn prosessi, erityisesti luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP) ja tietämysgraafeissa, jossa tekoälyjärjestelmä muodostaa loogisia yhteyksiä useiden tietojen välillä päästäkseen vastaukseen tai tehdäkseen päätöksen. Sen sijaan, että järjestelmä luottaisi yhteen tietolähteeseen tai suoraan tietoon, moniaskelinen päättely vaatii tekoälyä kulkemaan läpi ketjun toisiinsa liittyviä tietopisteitä eli “askeleita” muodostaakseen kattavan vastauksen.

Käytännössä moniaskelinen päättely jäljittelee ihmisen kykyä yhdistää eri tietokatkelmia eri yhteyksistä ratkaistakseen monimutkaisia ongelmia tai vastatakseen syvällisiin kysymyksiin. Tämä lähestymistapa menee pelkän faktan haun ohi: se vaatii tekoälyltä suhteiden ymmärtämistä, johtopäätösten tekemistä ja hajanaisen tiedon yhdistämistä asiakirjoista, tietokannoista tai tietämysgraafeista.

Keskeiset osat

• Useat tietolähteet: Päättelyprosessissa hyödynnetään dataa eri asiakirjoista, tietämyspohjista tai järjestelmistä.
• Loogiset yhteydet: Yhteyksien muodostaminen erillisten tietojen välille.
• Johtopäätösten teko ja yhdistäminen: Päätelmien tekeminen yhdistämällä toisiinsa liittyviä tietopisteitä.
• Peräkkäiset päättelyaskeleet (hopit): Jokainen askel vie lähemmäs lopullista vastausta päättelyketjussa.

Miten moniaskelista päättelyä käytetään?

Moniaskelista päättelyä käytetään useissa tekoälyn sovelluksissa syventämään ja tarkentamaan tiedonhaun ja päätöksenteon prosesseja.

Luonnollisen kielen käsittely (NLP) ja kysymys-vastaus

NLP:ssä moniaskelinen päättely on elintärkeää kehittyneille kysymys-vastausjärjestelmille. Näiden järjestelmien on ymmärrettävä ja käsiteltävä monimutkaisia kysymyksiä, joihin ei voi vastata katsomalla vain yhtä lausetta tai kappaletta.

Esimerkki:

Kysymys:
“Mikä kirjailija, joka on syntynyt Ranskassa, voitti Nobelin kirjallisuuspalkinnon vuonna 1957 ja kirjoitti teoksen ‘Sivullinen’?”

Vastatakseen tähän tekoälyn tulee:

1. Tunnistaa Ranskassa syntyneet kirjailijat.
2. Selvittää, kuka heistä voitti Nobelin kirjallisuuspalkinnon vuonna 1957.
3. Tarkistaa, kuka heistä kirjoitti ‘Sivullisen’.

Yhdistämällä nämä tiedot eri lähteistä tekoäly päättele, että vastaus on Albert Camus.

Tietämysgraafipäättely

Tietämysgraafit esittävät entiteettejä (solmuja) ja suhteita (kaaria) rakenteisessa muodossa. Moniaskelinen päättely mahdollistaa tekoälyagenttien liikkumisen graafeissa, tekemällä peräkkäisiä päätelmiä uusien suhteiden löytämiseksi tai sellaisten vastausten hakemiseksi, joita ei ole suoraan mainittu.

Käyttötapaus: Tietämysgraafin täydentäminen

Tekoälyjärjestelmät voivat ennustaa puuttuvia yhteyksiä tai faktoja tietämysgraafissa päättelyn avulla olemassa olevien suhteiden perusteella. Esimerkiksi, jos tietämysgraafissa on:

• Henkilö A on Henkilö B:n vanhempi.
• Henkilö B on Henkilö C:n vanhempi.

Tekoäly voi päätellä, että Henkilö A on Henkilö C:n isovanhempi moniaskelisen päättelyn avulla.

Vahvistusoppiminen epätäydellisissä ympäristöissä

Ympäristöissä, joissa tieto on puutteellista, kuten osittaisissa tietämysgraafeissa, agentit käyttävät moniaskelista päättelyä epävarmuuden hallintaan. Vahvistusoppimisalgoritmit mahdollistavat agenttien tekemään peräkkäisiä päätöksiä ja saamaan palkkioita toimista, jotka vievät lähemmäs tavoitetta.

Esimerkki:

Tekoälyagentti aloittaa käsitekohdasta tietämysgraafissa ja valitsee peräkkäin suhteita (kaaria) päästäkseen kohdekonseptiin. Agentti palkitaan onnistuneesta etenemisestä, vaikka suoraa reittiä ei olisi tarjolla puutteellisen tiedon vuoksi.

Tekoälyn automaatio ja chatbotit

Tekoälypohjaisille chatboteille moniaskelinen päättely parantaa keskustelukykyä, koska botti pystyy antamaan yksityiskohtaisia ja kontekstiin sopivia vastauksia.

Käyttötapaus: Asiakastukichatbot

Chatbot, joka auttaa käyttäjiä teknisissä ongelmissa, voi joutua:

1. Tunnistamaan käyttäjän laitetyypin aiemmista vuorovaikutuksista.
2. Hakea kyseiseen laitteeseen liittyvät tunnetut ongelmat tietopohjasta.
3. Tarjota vianratkaisuohjeita raportoidun ongelman perusteella.

Päättämällä usean tiedon perusteella chatbot tarjoaa täsmällisen ja hyödyllisen vastauksen.

Esimerkkejä ja käyttötapauksia

Moniaskeliset kysymys-vastausjärjestelmät

Terveysala:

Kysymys:
“Mitä lääkettä voidaan määrätä potilaalle, joka on allerginen penisilliinille mutta tarvitsee hoitoa bakteeritulehdukseen?”

Päättelyaskeleet:

1. Tunnistaa bakteeritulehdusten hoitoon käytettävät lääkkeet.
2. Sulkea pois lääkeaineet, jotka sisältävät penisilliiniä tai siihen liittyviä yhdisteitä.
3. Ehdottaa vaihtoehtoisia antibiootteja, jotka ovat turvallisia penisilliiniallergikoille.

Tekoäly yhdistää lääketieteellistä tietoa turvallisten hoitovaihtoehtojen tarjoamiseksi.

Tietämysgraafipäättely palkkion muokkauksella

Vahvistusoppimisessa palkkion muokkaus ohjaa oppivaa agenttia tehokkaammin, erityisesti ympäristöissä, joissa palkkiot ovat harvinaisia tai harhaanjohtavia.

Käyttötapaus:

Tekoälyagentti, jonka tehtävänä on löytää yhteys kahden entiteetin välillä tietämysgraafissa, voi saada välipalkkioita jokaisesta oikeasta askeleesta, mikä kannustaa moniaskelisten polkujen löytämiseen myös epätäydellisissä graafeissa.

Moniaskelinen päättely chatteboteissa

Henkilökohtainen avustajachatbot:

Skenaario:
Käyttäjä pyytää: “Muistuta minua ostamaan ainekset eilisen kokkausohjelman reseptiin.”

Tekoälyn päättely:

1. Selvittää, mitä kokkausohjelmaa käyttäjä katsoi eilen.
2. Hakea ohjelmassa esitellyn reseptin.
3. Poimia ainesosaluettelo.
4. Asettaa muistutuksen, joka sisältää nämä ainekset.

Chatbot yhdistää kalenteritiedot, ulkoisen sisällön ja käyttäjäasetukset täyttääkseen pyynnön.

Epätäydellisten tietämysgraafien käsittely

Tekoälyagentit toimivat usein tietämysgraafeissa, joista puuttuu tietoja (epätäydelliset ympäristöt). Moniaskelinen päättely mahdollistaa agentin päätellä puuttuvia tietoja etsimällä epäsuoria reittejä.

Esimerkki:

Jos kahden käsitteen välinen suora yhteys puuttuu, agentti voi löytää reitin välillisten käsitteiden kautta ja näin täydentää tiedon puutteita.

Vahvistusoppimisen muotoilu

Moniaskeliset päättelytehtävät voidaan muotoilla vahvistusoppimisongelmiksi, joissa agentti tekee tekoja ympäristössä maksimoidakseen kumulatiivisen palkkion.

Osat:

• Tila: Nykyinen sijainti tietämysgraafissa tai kontekstissa.
• Toiminto: Mahdolliset askeleet seuraavaan solmuun tai tietoon.
• Palkkio: Palautesignaali onnistuneista päättelyaskeleista.
• Politiikka: Strategia, joka ohjaa agentin toimia.

Esimerkki:

Agentin tavoitteena on vastata kysymykseen valitsemalla peräkkäin suhteita tietämysgraafissa ja saada palkkioita jokaisesta oikeasta askeleesta, joka vie lähemmäs oikeaa vastausta.

Moniaskelinen päättely luonnollisen kielen käsittelyssä

NLP:ssä moniaskelinen päättely kehittää koneellista luetun ymmärtämistä mahdollistamalla mallien käsitellä ja yhdistää useita tietoja.

Sovelluksia:

• Luetun ymmärtämisen testit: Mallit vastaavat kysymyksiin, jotka vaativat tietoa useista tekstin osista.
• Tiivistelmät: Tiivistelmien luominen, jotka kokoavat ydinsisällön useasta aiheesta tai näkökulmasta.
• Viittausratkaisu: Tunnistaa, kun eri ilmaisut viittaavat samaan entiteettiin eri lauseissa.

LLM:ien ja tietämysgraafien yhdistäminen

Suuret kielimallit (LLM:t), kuten GPT-4, voidaan integroida tietämysgraafeihin moniaskelisen päättelyn tehostamiseksi.

Hyödyt:

• Parannettu kontekstuaalinen ymmärrys: LLM:t käsittelevät jäsentymätöntä tekstiä, kun taas tietämysgraafit tarjoavat rakenteellista tietoa.
• Tarkemmat vastaukset: Yhdistämällä molemmat saadaan täsmällisiä ja kontekstirikkaita vastauksia.
• Skaalautuvuus: LLM:t pystyvät käsittelemään suuria tietomääriä, mikä on oleellista monimutkaisessa moniaskelisessa päättelyssä.

Käyttötapaus:

Biolääketieteellisessä tutkimuksessa tekoälyjärjestelmä vastaa monimutkaisiin kysymyksiin yhdistämällä LLM:ien kieliosaamisen ja tietämysgraafien rakenteellisen lääketiedon.

Käyttötapauksia tekoälyn automaatiossa

Tekoälypohjainen asiakastuki

Moniaskelinen päättely mahdollistaa tekoälyagenttien käsitellä monimutkaisia asiakaskyselyitä:

• Pääsemällä käsiksi asiakashistoriaan.
• Ymmärtämällä ohjeistuksia ja käytäntöjä.
• Tarjoamalla räätälöityjä ratkaisuja useaan tekijään perustuen.

Toimitusketjun optimointi

Tekoälyjärjestelmät analysoivat myyntitietoja, varastotilannetta ja logistiikkarajoitteita:

• Ennustavat kysynnän vaihteluita.
• Tunnistavat mahdollisia toimitusketjun häiriöitä.
• Suosittelevat hankinnan ja jakelun strategioiden säätöjä.

Petosten tunnistus

Päättämällä transaktiohistorian, käyttäytymisen ja verkostosuhteiden perusteella tekoälyjärjestelmät havaitsevat petollista toimintaa, jonka yhden tekijän analyysi voisi jättää huomaamatta.

Chatbot-vuorovaikutuksen parantaminen

Moniaskelinen päättely mahdollistaa chattebottien käydä luonnollisempia ja merkityksellisempiä keskusteluja.

Kyvykkyyksiä:

• Kontekstin huomiointi: Aiemman vuorovaikutuksen muistaminen nykyisten vastausten tueksi.
• Monimutkaisten kysymysten käsittely: Kysymykset, jotka vaativat tiedon yhdistämistä.
• Personointi: Vastausten räätälöinti käyttäjän mieltymysten ja historian perusteella.

Esimerkki:

Matkasuosituksia antava chatbot huomioi käyttäjän aiemmat matkat, nykyisen sijainnin ja tulevat tapahtumat ehdottaakseen kohteita.

Tutkimusta moniaskelisesta päättelystä

1. Improving LLM Reasoning with Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent
   Tämä artikkeli käsittelee kielimallien (LLM) päättelykyvyn tehostamista moniagenttisella lähestymistavalla, jossa ongelmanratkaisuun jaetaan erikoistuneita rooleja. Siinä esitellään Tree of Thoughts (ToT) -pohjainen Reasoner yhdistettynä Thought Validator -agenttiin, joka tarkastaa päättelypolkuja. Menetelmä parantaa päättelyä hylkäämällä virheelliset polut ja mahdollistaa vankemman äänestysstrategian. Lähestymistapa ylitti tavanomaiset ToT-strategiat keskimäärin 5,6 % GSM8K-datassa. Lue lisää
2. Graph-constrained Reasoning: Faithful Reasoning on Knowledge Graphs with Large Language Models
   Tämä tutkimus käsittelee kielimallien (LLM) päättelyhaasteita, kuten hallusinaatioita, integroimalla tietämysgraafeja (KG). Siinä esitellään graph-constrained reasoning (GCR), joka yhdistää KG:n rakenteen LLM:iin KG-Trie-indeksin avulla. Menetelmä rajoittaa LLM:n päättelyä varmistaen luotettavan päättelyn ja estäen hallusinaatiot. GCR saavutti alan parhaat tulokset KGQA-vertailuissa ja osoitti vahvaa zero-shot-yleistettävyyttä. Lue lisää
3. Hypothesis Testing Prompting Improves Deductive Reasoning in Large Language Models
   Artikkelissa käsitellään deduktiivisen päättelyn parantamista yhdistämällä erilaisia kehote- (prompt) strategioita LLM:ien kanssa. Hypothesis Testing Prompting sisältää johtopäätösoletukset, taaksepäin päättelyn ja faktojen tarkistuksen. Tämä lähestymistapa korjaa virheellisiä ja fiktiivisiä päättelypolkuja, parantaen päättelytehtävien luotettavuutta. Lue lisää