Крайняя стена искусственного интеллекта: почему воплощенный искусственный интеллект требует новой математики

Стена ‘edge AI.’ Нажмите здесь, чтобы увеличить. Авторы и права: Женгис Тилеубай

Моя предыдущая статья для The Robot Reportисследовала проблему вычислительной мощности в автономных мобильных роботах или AMR. С тех пор, как быстрое развитие искусственного интеллекта в прошлом году привело к более широкому взгляду на периферийный ИИ.

<с>В статье «Регулятор фазовой устойчивости на основе двух алгоритмических параметров для автономных мобильных роботов» основное внимание уделяется ситуации, в которой машина работает в регионе, быстро меняющаяся среда, характеризующаяся прогрессивным ростом альтернативных траекторий и явлений. В таких случаях датчики, исполнительные механизмы и внешнее программное обеспечение могут оставаться полностью работоспособными, однако качество принятия решений начинает «эффект тумана».

Мой главный аргумент заключался в том, что поведение деградации часто возникает не из-за боязни, а из-за перегрузки информации внутри планировщика, который заставляет оценить увеличение количества альтернатив в первое время, что приводит к снижению стабильности системы.

Когда статья была опубликована, эта проблема оказалась относительно узкой проблемой локальной навигации мобильной платформы. Однако с недавними разработками в области ИИ становится все более очевидным, что вычислительная перегрузка — это не локальная ошибка, в частности планировщика, фундаментальное ограничение, общее для всего класса физических систем ИИ.

То, что изначально казалось локальным сбоем автомобильного стека, при ближайшем рассмотрении оказывается двойным системным барьером, противостоящим новой волне воплощения ИИ. Эта статья — попытка понять природу этого барьера и понять математические пути его преодоления.

Расширение сферы применения: от автономных роботов до воплощения искусственного интеллекта

Быстрый прогресс больших языковых моделей (LLM) и мультимодальных базовых моделей подтолкнул нас к следующему логическому шагу — — перенести эту архитектуру непосредственно в физический мир. Этот этап породил волну амбициозных проектов, начиная с гуманоидных роботов-помощников общего назначения и заканчивая автономными жизненными событиями следующего поколения и беспилотными транспортными средствами.

В основе большинства этих инициатив лежит гипотеза линейного масштабирования или закона масштабирования. Неявным предположением является то, что если расширение вычислительных ресурсов и объемов данных приведет к значительному прорыву в облачном искусственном интеллекте, аналогичная стратегия должна принести успех при управлении физическими телами в первом мире.

Однако этот подход упускает из виду фундаментальные данные в физике окружающей среды. Облачный интеллект работает в условиях гибкого масштабирования. Любую нехватку памяти или вычислительной мощности можно компенсировать путем развертывания дополнительных серверов и ускорителей в центре обработки данных, а задержка ответа в несколько секунд доступна для многих приложений.

Напротив, физическая система искусственного интеллекта работает в условиях жестких аппаратных ограничений: каждый дополнительный ватт, потребляемый бортовым компьютером, требует увеличения емкости аккумулятора и веса, предлагаемое тепло усложняет систему управляемым температурным режимом.

В среднем время задержки принятия решений имеет решающее значение до миллисекунд. Если работа не позволяет обработать ситуацию, он начинает реагировать на современное состояние окружающей среды, что приводит к потере устойчивости управления, колебаниям поведения и возможным авариям.

Следовательно, фундаментальная проблема вычислительной нестабильности, наблюдаемая в одной роботе, распространяется на весь реализованный стек ИИ. По мере усложнения задач в современном мире экспоненциальный рост пространственных решений будет происходить все чаще.

Это преобразует проблему в архитектурный вопрос: существует ли порог, за счет чего расширение бортовых вычислительных ресурсов перестает быть физической и последовательной последовательной стратегией для развития встроенных систем искусственного интеллекта?

Примечание редактора: Физический искусственный интеллект — это тематическая сессия RoboBusiness 2026, которая пройдет 20 и 21 октября в Санта-Кларе, Калифорния. Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы принять участие.

Зарегистрируйтесь сейчас и сэкономьте на пропуске в RoboBusiness 2026

Пограничная стена II: физические и математические измерения

Попытки непосредственно развернуть тяжелые модели нейронных сетей на встроенном вычислительном оборудовании мобильных платформ, приводящие к системному узкому разряду, которые можно охарактеризовать как «стену периферийного искусственного интеллекта».” Этот барьер имеет двойную природу: он сочетает в себе жесткие физические ограничения реального мира с фундаментальными законами и теориями сложности вычислений.

С физическими точками зрения автономная система всегда ограничена строгим энергетическим бюджетом. AMR или автономное транспортное средство не подключено к кабелю электросети; он полностью работает от локальнованного аккумуляторного блока.

Путь расширения, требующего установки массивных графических процессоров (GPU) или специализированных ускорителей непосредственно на мобильной платформе, создает порочный инженерный круг. Увеличение вычислительной мощности потребляет энергию и рассеивает тепло.

Это вынуждает инженеров хранить более тяжелые аккумуляторы и сложную систему охлаждения, что увеличивает протяженность платформы, снижает полезную грузоподъемность и сокращает критическое время безотказной работы. Индустрия достигла потолка, при котором каждый дополнительный ватт мощности становится слишком дорогим с инженерной точки зрения.

Тем не менее, даже если мы представляем себе будущий сценарий, в котором кремниевая микроэлектроника совершает колоссальный шаг вперед, обеспечивая роботам практически “бесконечные” встроенных микросхем при почти нулевом энергопотреблении система все равно сталкивается со второй, гораздо более устойчивой стеной — математический.

В первый мир Изображение окружающей среды постоянно пропускает поток хаотичных изменений. Моделирование поведения робота в таких условиях неизбежно столкнется с явлением комбинаторного взрыва. По мере роста механизма движения объектов и их существования взаимодействий пространственное явление и деревянные решения планировщика разветвляются экспоненциально.

Если мы упростим этот динамик до последовательных шагов, мы получим классическую последовательную композицию, управляемую жестокой математикой экспоненциального степенного закона:

N = A^L, где:

• N — общий поиск пространства
• A — количество альтернативных действий, доступных в момент принятия решения

<ли>L си глубина планирования (количество шагов вперед)

Даже при крайне консервативном предположении, что робот сталкивается только с 10 альтернативными вариантами на каждом шаге (A = 10), ограничение пространства экспоненциально увеличивается по мере уменьшения расширения планирования:

тр>

тр>

тр>

тр>

тр> тело> стол>

В данном случае автономные системы работают в пространстве непрерывных действий, включая углы сочленений, учитывая скорость и ускорение, где эффективное альтернативное число (A) на большее количество последовательностей. Когда значение A^L быстро достигает экстремальных значений, например, 10^20, планирование задач становится асимптотически невыполнимой для традиционных вычислительных архитектур.

Расширенное масштабирование производственного оборудования — это всего лишь попытка лишь быстрее пройти по этому бесконечно расширяющемуся лесу. Однако классические алгоритмы метода поиска остаются бессильными против экспоненциального взрыва. Проблема не в том, что процессоры работают медленно, а в том, что сам объем поиска возможностей расширения несравненно быстрее, чем возможности любого оборудования.

Столкнувшись с таким взрывным выбором в первое время, разработчики принципа идут к компромиссу: либо искусственное ограничение управления планированием (L), что лишает робота предусмотрительности и заставляет его зависеть или обусловливать опасные колебания, либо перезагружать процессор, ускоряя разрядку батареи.

Рис. 1. Иллюстрация комбинаторного производства. Источник: Женгис Тилеубайп>

Почему ‘удаленный мозг’ не решает проблему

В качестве альтернативы расчетам часто используются понятия «удаленного мозга» и «удаленного мозга». она же облачная робототехника. Идея кажется приспособлением: перегрузить мобильную платформу с простым оборудованием, если необработанные данные для датчиков можно передать по беспроводным сетевым соединениям (таким как 5G/6G) на мощные удаленные серверы, обработать там и передать обратно в виде готовых команд для исполнительных принципов?

На примере этой архитектуры часто оказывается нежизнеспособной для контуров управления, крайне важных для безопасности, из-за двух фундаментальных факторов: задержки и надежности сети.

Физический мир работает в строгом режиме реального времени, где задержка контура управления обеспечивает стабильность системы. Передача видеопотоков высокого разрешения и команд, генерируемых облаками, приводит к непредсказуемой временной задержке, включая сигнал кодирования, распространение сетевых пакетов и удаленную обработку.

Для облачного текстового чат-бота задержка в 500 миллисекунд остается незамеченной пользователем. Для двуногого робота-гуманоида или автономного транспортного средства на перекрестке задержка даже в 50 миллисекунд приведет к высокому риску аварии. В течение этого интервала физическое тело робота смещается по инерции, то есть облачная среда для взаимодействия с виртуальным режимом реальности, которого больше не существует.

Вторым серьезным фактором является ненадежность беспроводной связи. В любых стандартных условиях, на промышленных объектах или в зонах с высоким освещением освещения радиосигналы неизбежно возникнут проблемы с затуханием, помехами и локальными пропаданиями или «мертвыми зонами».”

Перенос критического цикла принятия решений в облаке означает, что даже незначительная потеря пакета или временные обрывные соединения мгновенно превращают робота в неуправляемый физический объект весом в десятки или сотни килограммов, представляющий непосредственную перемену для его окружения.

Безопасная встроенная система должна обладать автономными вычислительными возможностями. Поскольку архитектура периферийного ИИ остается частично изолированной на пути развития робототехники, решение комбинаторного взрыва должно быть найдено непосредственно на борту.

Теоретическая основа: Комбинаторный механизм сжатия

В качестве одного из экспериментальных подходов к преодолению этой границы искусственного интеллекта и управлению экспоненциальным ветвлением пространственных решений (A^L) мы рассматриваем возникновение комбинаторного механизма сжатия (CCE) — алгоритмический механизм структурного сжатия.

Традиционные стратегии оптимизации вычислений в робототехнике, такие как ограничение нейронных сетей, квантование или дистилляция, пытаются сделать саму модель более компактной, но оставляют нетронутой основные сложные проблемы.

Напротив, CCE направлен на динамическое сжатие максимального определения пространства, действуя непосредственно во время выполнения цикла робота. Двигатель отсекает первоначальные резервные или резервные ветви дерева до того, как на их показаниях будут потрачены ценные бортовые ватты и миллисекунды вычислительного времени.

Математической этой зависимостью является теоретическая модель двойственности-неравновесия (ДН). В рамках этой концепции состояние системы описывается через динамику ее структурной сложности, обозначаемой S.

.

Здесь важно терминологическое описание. В отличие от классической термодинамики, где переменная S традиционно представляет собой энтропию (меру хаоса), в теории ДН параметр S означает меру структурной сложности — диаметрально противоположное понятие. Скорость изменения этой меры отражает эффективное управление нашими главными ресурсами для противодействия проявлениям возмущений.

В серии контролируемых симуляций и алгоритмов вычислительных экспериментов алгоритм CCE продемонстрировал способность сжимать определение пространства в 8–11 раз при сохранении функционального качества решений, открывая путь к эффективности эффективности периферийного ИИ.

<х2>Практическая реализация: регулятор ΔN-ΔD в моделированиич2>

На следующих этапах исследования этот подход был реализован и оценен на открытом испытательном стенде для тестирования автономного робота (репозиторий DeltaCore-Robot-Sim на GitHub). В этом вопросе основные принципы теории DN применяются не просто для сокращения пространства поиска, но и для активного регулирования платформы мобильной связи в первый раз на основе двух параметров алгоритмов.

Моделирование основано на уравнении динамиков системы:

Где:п>

• dS/dt — скорость изменения структурной сложности

<ли>ΔN — мера внешней неравновесности (интенсивности и хаотичности изменений окружающей среды)

<ли>ΔD — мера внутренней двойственности (уровень конфликта внутри планировщика при выборе между эквивалентными альтернативными путями или расхождением конкурирующих гипотез)

• β — коэффициент, взвешивающий вклад внутренней двойственности
• α(ΔN, ΔD) — это функция состояния системы, которая определяет чувствительность регулятора к текущим условиям.

Анализируя состояние робота в координатном пространстве ΔN-ΔD, регулятор CCE меняет свой режим поведения, временно сужая полосу пропускания планировщика, ограничивая скорость или отдавая приоритет безопасности.

Чтобы оценить эффективность регулятора ΔN-ΔD, было проведено пакетное тестирование по двум граничным сценариям, сопоставляя производительность регулятора DN с постоянным планировщиком траектории (базовый уровень):

<ол> <ли>В условиях сильного внешнего хаоса — сценарий случайного_хаоса — регулятор автоматически включает режим приоритета безопасности. Это работа ограниченного разветвления пространственных решений, заключение опасных событий, близких к столкновению, более чем на 90% (падение с базового среднего значения от 27 000 до 2 200 для регулятора DN) и значительное сокращение минимального расстояния до уровня, хотя намеренно пожертвовал скоростью достижения цели, чтобы обеспечить выживание.

<ли>В сценариях характеризуются симметричной неоднозначностью и неопределенным выбором пути — сценарий внутреннего_конфликта — там, где традиционные планировщики действуют от поведенческих колебаний, замираний или подергиваний перед задачами, регулятор DN полностью устранил колебание в 100% тестовых запусков (показатель устойчивости снизился с 5,000 до 0,000), стабилизируя путь принятия решений без ухудшения ситуации определения эффективности.

ол>

Хотя эти результаты были проверены только в упрощенной среде 2D-моделирования, они показали, что управление сложностью может напрямую влиять не только на эффективность вычислений, но и на стабильность поведения встроенных систем искусственного интеллекта.

Однако предложенная архитектура еще не была проверена на физических роботах в первый раз в мире. Перенос этой математической модели из моделирования на государственном периферийном оборудовании представляет собой сложную инженерную задачу, требующую значительных вычислительных и научно-исследовательских ресурсов.

Следующий этап исследований должен включать их интеграцию и экспериментальную оценку на всех роботизированных платформах и периферийном оборудовании искусственного интеллекта, для чего мы активно ищем партнерские отношения в академических и промышленных исследованиях.

Управляйте структурными пространственными решениями, чтобы преодолеть стену искусственного интеллекта

Долгое время эволюция индустрии искусственного интеллекта шла по пути экстенсионального масштабирования. Эта парадигма оказалась весьма эффективной для облачных систем, где практически неограниченные вычислительные ресурсы компенсировали растущую сложность задач.

Однако попытка перенести эти принципы в физический мир и воплощенный стек ИИ привела разработчика к лицу с системным барьером в виде пограничной стены ИИ, где аппаратные ограничения бортовых компьютеров напрямую сталкиваются с математическими законами комбинаторного развития.

В этой работе заложена альтернативная парадигма оптимизации системы интеллектуального интеллекта, основанная на теоретической модели двойственности-неравновесия (DN) и алгоритмах комбинаторного механизма сжатия (CCE). Вместо того, чтобы участвовать в бесплодной гонке за вычислительными мощностями для ускорения перебора экспоненциально разветвляющихся древесных решений, предлагаемый подход фокусируется на активном управлении структурой самого пространства решений.

Имитационные испытания регулятора ΔN-ΔD подтвердили, что смещение акцента с аппаратной оптимизацией на блоке определения в мгновение ока сокращает вычислительную нагрузку, одновременно меняя улучшение безопасности и стабильности автономных машин, перемещая в последних режимах хаоса и неопределенности.

Эволюция робототехники отражает историю многих других инженерных дисциплин: долгосрочный успех не за счет наращивания грубых сил, а за счет повышения организационной эффективности системных процессов. Определение чертой воплощения ИИ следующего поколения, связанного с физическими ограничениями реального мира, станет его возможностью вообще учитывать ненужные вычислительные затраты, а не просто быстрее обрабатывать огромные наборы данных.

Следовательно, управление сложностью принятия решений на стороне обещает стать таким же фундаментальным направлением для робототехники, как управление памятью, предоставление возможностей пропускной способности сети и оптимизация энергопотребления, когда-то стали для обобщенного вычисления.

<х3>Об авторех3> <с>Женгис Тилеубай — независимый исследователь из Республики Казахстан, занимающийся вопросами взаимодействия человека, автономных систем и искусственного интеллекта. Его работа сосредоточена на разработке безопасной архитектуры для управления поведением роботов и предложении новых правильных подходов к статусу автономных технологий.

В ходе своих исследований Тилебай разработал архитектуру управления поведением, основанную на иерархии миссий и взаимодействующих субъектов. Он также предложил заключение «нейтрально-автономного подхода».п>

Tileubay подал заявку на получение патента на данную архитектуру под названием «Автономная система управления поведением роботов на основе иерархии задач и взаимодействия с контекстной осведомленностью» в Патентном ведомстве Республики Казахстан. С ним можно связаться по адресу zhenis.tleubay@gmail.com.

Пост The Edge AI Wall: почему воплощение ИИ требует новой математики и впервые появилось в The Robot Report.

Источник