Wnioskowanie wieloetapowe (Multi-Hop Reasoning)

Czym jest wnioskowanie wieloetapowe (Multi-Hop Reasoning)?

Wnioskowanie wieloetapowe to proces w sztucznej inteligencji, szczególnie w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz grafów wiedzy, w którym system AI tworzy logiczne powiązania pomiędzy wieloma fragmentami informacji, by uzyskać odpowiedź lub podjąć decyzję. Zamiast polegać na jednym źródle lub bezpośredniej informacji, wnioskowanie wieloetapowe wymaga, by AI przeszło przez łańcuch powiązanych punktów danych („etapów” lub „hopów”), aby zsyntetyzować kompleksową odpowiedź.

W istocie, wnioskowanie wieloetapowe odzwierciedla ludzką umiejętność łączenia różnych skrawków wiedzy z różnych kontekstów w celu rozwiązania złożonych problemów lub odpowiedzi na trudne pytania. To podejście wykracza poza proste wyszukiwanie faktów, wymagając, by system AI rozumiał relacje, wyciągał wnioski i integrował zróżnicowane informacje rozproszone w dokumentach, bazach danych czy grafach wiedzy.

Kluczowe składniki

• Wiele źródeł informacji: Proces wnioskowania obejmuje dane z różnych dokumentów, baz wiedzy lub systemów.
• Powiązania logiczne: Tworzenie relacji pomiędzy rozproszonymi fragmentami informacji.
• Wnioskowanie i integracja: Wyciąganie wniosków poprzez syntezę połączonych punktów danych.
• Sekwencyjne kroki wnioskowania („hopy”): Każdy etap to krok w łańcuchu wnioskowania, przybliżający do ostatecznej odpowiedzi.

Jak wykorzystywane jest wnioskowanie wieloetapowe?

Wnioskowanie wieloetapowe znajduje zastosowanie w wielu aplikacjach AI, zwiększając głębię i precyzję wyszukiwania informacji oraz procesów decyzyjnych.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i systemy odpowiedzi na pytania

W NLP wnioskowanie wieloetapowe jest kluczowe dla zaawansowanych systemów odpowiedzi na pytania. Muszą one rozumieć i analizować złożone zapytania, na które nie da się odpowiedzieć, analizując tylko jedno zdanie lub akapit.

Przykład:

Pytanie:
„Który autor, urodzony we Francji, otrzymał Nagrodę Nobla w dziedzinie literatury w 1957 roku i napisał ‘Obcego’?”

Aby odpowiedzieć, AI musi:

1. Zidentyfikować autorów urodzonych we Francji.
2. Ustalić, którzy z nich otrzymali Nagrodę Nobla w dziedzinie literatury w 1957 roku.
3. Sprawdzić, który z nich napisał „Obcego”.

Łącząc te fragmenty informacji z różnych punktów danych, AI dochodzi do wniosku, że odpowiedzią jest Albert Camus.

Wnioskowanie na grafach wiedzy

Grafy wiedzy przedstawiają jednostki (węzły) i relacje (krawędzie) w ustrukturyzowanej formie. Wnioskowanie wieloetapowe pozwala agentom AI przemierzać te grafy, wykonując kolejne kroki wnioskowania w celu odkrycia nowych relacji lub wyszukania odpowiedzi, które nie są jawnie zapisane.

Przykład użycia: Uzupełnianie grafu wiedzy

Systemy AI mogą przewidywać brakujące powiązania lub fakty w grafie wiedzy poprzez wnioskowanie na podstawie istniejących relacji. Na przykład, jeśli graf wiedzy zawiera:

• Osoba A jest rodzicem Osoby B.
• Osoba B jest rodzicem Osoby C.

AI może wywnioskować, że Osoba A jest dziadkiem/dziadkiem Osoby C poprzez wnioskowanie wieloetapowe.

Uczenie przez wzmacnianie w niepełnych środowiskach

W środowiskach z niepełną informacją, takich jak częściowe grafy wiedzy, agenci korzystają z wnioskowania wieloetapowego, by poruszać się w warunkach niepewności. Algorytmy uczenia przez wzmacnianie pozwalają agentom podejmować sekwencyjne decyzje i otrzymywać nagrody za działania przybliżające do celu.

Przykład:

Agent AI rozpoczyna wędrówkę od węzła koncepcji w grafie wiedzy i kolejno wybiera krawędzie (relacje), aby dotrzeć do docelowej koncepcji. Agent otrzymuje nagrodę za skuteczną nawigację, nawet gdy bezpośrednia ścieżka nie jest dostępna z powodu niepełnych danych.

Automatyzacja AI i chatboty

Dla chatbotów opartych na AI wnioskowanie wieloetapowe zwiększa zdolności konwersacyjne, pozwalając botowi udzielać szczegółowych i kontekstowych odpowiedzi.

Przykład użycia: Chatbot w obsłudze klienta

Chatbot pomagający użytkownikom przy problemach technicznych może:

1. Zidentyfikować typ urządzenia użytkownika na podstawie wcześniejszych interakcji.
2. Pobierać znane problemy dla tego urządzenia z bazy wiedzy.
3. Przedstawiać kroki rozwiązywania problemów odpowiednie do zgłoszonego problemu.

Dzięki wnioskowaniu na podstawie wielu fragmentów informacji chatbot udziela precyzyjnej i pomocnej odpowiedzi.

Przykłady i zastosowania

Systemy odpowiedzi na pytania z wieloma etapami

Branża medyczna:

Pytanie:
„Jakie leki można przepisać pacjentowi uczulonemu na penicylinę, który wymaga leczenia infekcji bakteryjnej?”

Kroki wnioskowania:

1. Wskazanie leków stosowanych przy infekcjach bakteryjnych.
2. Wykluczenie leków zawierających penicylinę lub związki pokrewne.
3. Zaproponowanie alternatywnych antybiotyków bezpiecznych dla osób z alergią na penicylinę.

System AI syntetyzuje wiedzę medyczną, by zaproponować bezpieczne opcje leczenia.

Wnioskowanie na grafach wiedzy z kształtowaniem nagrody

W uczeniu przez wzmacnianie kształtowanie nagrody polega na modyfikacji funkcji nagrody, by skuteczniej ukierunkować agenta, zwłaszcza w środowiskach o rzadkich lub mylących nagrodach.

Przykład użycia:

Agent AI, którego zadaniem jest znalezienie powiązania między dwiema jednostkami w grafie wiedzy, może otrzymywać pośrednie nagrody za każde poprawne przejście („hop”), co zachęca do odkrywania ścieżek wieloetapowych nawet w niekompletnych grafach.

Wnioskowanie wieloetapowe w chatbotach

Chatbot-asystent osobisty:

Scenariusz:
Użytkownik prosi: „Przypomnij mi, żeby kupić składniki do przepisu z wczorajszego programu kulinarnego.”

Wnioskowanie AI:

1. Ustalenie, który program kulinarny użytkownik oglądał wczoraj.
2. Pobranie prezentowanego w nim przepisu.
3. Wyodrębnienie listy składników.
4. Ustawienie przypomnienia z tą listą.

Chatbot łączy dane z kalendarza, treści zewnętrznych i preferencji użytkownika, by zrealizować prośbę.

Radzenie sobie z niepełnymi grafami wiedzy

Agenci AI często operują na grafach wiedzy, w których brakuje pewnych faktów (niepełne środowiska). Wnioskowanie wieloetapowe pozwala agentowi wnioskować o brakujących informacjach poprzez wyszukiwanie pośrednich ścieżek.

Przykład:

Jeśli bezpośrednia relacja między dwiema koncepcjami nie istnieje, agent może znaleźć ścieżkę przez pośrednie węzły, skutecznie uzupełniając luki w wiedzy.

Sformułowanie przez uczenie przez wzmacnianie

Zadania wnioskowania wieloetapowego można przedstawić jako problem uczenia przez wzmacnianie, w którym agent wykonuje akcje w środowisku, by zmaksymalizować sumaryczne nagrody.

Składniki:

• Stan: Aktualne położenie w grafie wiedzy lub kontekście.
• Akcja: Możliwy „hop” do kolejnego węzła lub fragmentu informacji.
• Nagroda: Sygnał zwrotny za udane kroki wnioskowania.
• Polityka: Strategia kierująca działaniami agenta.

Przykład:

Agent dąży do odpowiedzi na zapytanie, wybierając kolejno relacje w grafie wiedzy i otrzymując nagrody za każdy poprawny „hop” przybliżający do odpowiedzi.

Wnioskowanie wieloetapowe w NLP

W NLP wnioskowanie wieloetapowe zwiększa zdolności modeli w zakresie czytania ze zrozumieniem, umożliwiając im analizę i interpretację tekstów, które wymagają połączenia wielu fragmentów informacji.

Zastosowania:

• Testy czytania ze zrozumieniem: Modele odpowiadają na pytania wymagające informacji z różnych części tekstu.
• Streszczanie: Tworzenie podsumowań oddających sedno tekstów obejmujących wiele tematów lub argumentów.
• Rozstrzyganie koreferencji: Wskazywanie, kiedy różne wyrażenia odnoszą się do tej samej jednostki w różnych zdaniach.

Łączenie LLM i grafów wiedzy

Duże modele językowe (LLM), takie jak GPT-4, mogą być integrowane z grafami wiedzy, by rozszerzyć możliwości wnioskowania wieloetapowego.

Korzyści:

• Lepsze rozumienie kontekstu: LLM przetwarzają nieustrukturyzowany tekst, a grafy wiedzy dostarczają danych ustrukturyzowanych.
• Wyższa dokładność odpowiedzi: Połączenie obu umożliwia generowanie trafnych i bogatych kontekstowo odpowiedzi.
• Skalowalność: LLM radzą sobie z olbrzymią ilością danych, co jest niezbędne przy złożonym wnioskowaniu wieloetapowym.

Przykład użycia:

W badaniach biomedycznych system AI odpowiada na złożone pytania, łącząc rozumienie języka przez LLM z ustrukturyzowaną wiedzą medyczną z grafów.

Zastosowania w automatyzacji AI

Obsługa klienta wspierana przez AI

Wnioskowanie wieloetapowe umożliwia agentom AI obsługę skomplikowanych zapytań klientów poprzez:

• Dostęp do historii klienta.
• Rozumienie zasad i procedur.
• Proponowanie rozwiązań uwzględniających wiele czynników.

Optymalizacja łańcucha dostaw

Systemy AI analizują dane sprzedażowe, poziomy magazynowe i ograniczenia logistyczne, aby:

• Prognozować wahania popytu.
• Identyfikować potencjalne zakłócenia w łańcuchu dostaw.
• Rekomendować korekty zakupów i strategii dystrybucji.

Wykrywanie nadużyć

Analizując historię transakcji, zachowania użytkowników i powiązania w sieci, systemy AI wykrywają oszustwa, które mogłyby umknąć przy analizie jednowymiarowej.

Usprawnianie interakcji z chatbotem

Wnioskowanie wieloetapowe pozwala chatbotom prowadzić bardziej naturalne i wartościowe rozmowy.

Możliwości:

• Świadomość kontekstu: Pamiętanie poprzednich interakcji w celu lepszego dopasowania odpowiedzi.
• Obsługa złożonych zapytań: Rozwiązywanie wieloaspektowych pytań wymagających syntezy informacji.
• Personalizacja: Dopasowywanie odpowiedzi do preferencji i historii użytkownika.

Przykład:

Chatbot polecający podróże bierze pod uwagę wcześniejsze wyjazdy użytkownika, jego aktualną lokalizację oraz zbliżające się wydarzenia, by zasugerować nowe kierunki.

Badania nad wnioskowaniem wieloetapowym

1. Improving LLM Reasoning with Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent
   W artykule opisano zwiększanie zdolności wnioskowania dużych modeli językowych (LLM) za pomocą podejścia multi-agentowego, w którym poszczególni agenci pełnią wyspecjalizowane role w rozwiązywaniu problemów. Wprowadzono Reasoner oparty o Tree of Thoughts (ToT) w połączeniu z agentem walidującym ścieżki myślenia. Metoda ta odrzuca błędne ścieżki, umożliwiając skuteczniejsze głosowanie. Podejście przewyższyło standardowe strategie ToT średnio o 5,6% na zbiorze GSM8K. Czytaj więcej
2. Graph-constrained Reasoning: Faithful Reasoning on Knowledge Graphs with Large Language Models
   Badanie dotyczy wyzwań związanych z wnioskowaniem w LLM, takich jak halucynacje, poprzez integrację grafów wiedzy (KG). Wprowadzono graph-constrained reasoning (GCR), które integruje strukturę KG z LLM przy użyciu indeksu KG-Trie. Ta metoda ogranicza proces generowania LLM, zapewniając rzetelne wnioskowanie i eliminując halucynacje. GCR osiągnęło najlepsze wyniki na benchmarkach KGQA i wykazało silną generalizację zero-shot. Czytaj więcej
3. Hypothesis Testing Prompting Improves Deductive Reasoning in Large Language Models
   Artykuł omawia poprawę dedukcyjnego wnioskowania przez łączenie różnych technik promptowania z LLM. Wprowadzono Hypothesis Testing Prompting, które obejmuje założenia dotyczące wniosków, wnioskowanie wsteczne i weryfikację faktów. Podejście to adresuje problemy takie jak nieprawidłowe czy fikcyjne ścieżki wnioskowania, zwiększając wiarygodność zadań wymagających rozumowania. Czytaj więcej