Лекарство от галлюцинаций: многоагентные системы искусственного интеллекта

Генри Форд однажды сказал, что если бы он спросил людей, чего они хотят, они попросили бы более быструю лошадь. Сегодня мы находимся в похожей ситуации с искусственным интеллектом — большинство видит только текущие ограничения технологии, но не замечает, как она готовится кардинально измениться. А изменения связаны с тем, что в музыке называют «хук» — запоминающимся мотивом, который заставляет поставить песню на повтор и превращает обычный трек в шлягер.

В технологиях эта изюминка работает похоже — это ключевое свойство, которое делает инновацию неотразимой и запускает массовое внедрение.

Tesla нашла свою фишку не в экологичности электромобилей, а в том, что Model S разгонялась быстрее Porsche и получала новые функции через интернет, как смартфон. Признанный экстремистским в России Facebook потратил миллиарды на метавселенную, но так и не смог найти убедительную изюминку для виртуальной реальности. А искусственный интеллект годами искал свой хук и, кажется, наконец его нашел.

Главная беда умных машин

Чтобы понять масштаб открытия, нужно вспомнить главную проблему искусственного интеллекта — галлюцинации. Нейросети не просто ошибаются, они уверенно врут. ChatGPT может выдумать несуществующие научные статьи с правдоподобными названиями и авторами. Языковые модели легко сочиняют факты, даты, цифры — и делают это с таким видом, будто читают энциклопедию.

Для развлечений это не критично — если нейросеть написала стихотворение с фактической ошибкой, мир не рухнет. Но для бизнеса галлюцинации — это катастрофа. Представьте бухгалтерскую программу, которая «творчески» интерпретирует суммы в документах, или систему обработки контрактов, которая придумывает условия сделок.

Именно поэтому большинство попыток внедрить искусственный интеллект в серьезные корпоративные процессы заканчивались разочарованием. Точность редко превышала 70-80%, что означало: каждый третий-четвертый результат требовал проверки человеком и исправления. При такой надежности технология становилась не помощником, а обузой.

Эксперты пробовали разные способы борьбы с галлюцинациями. Промпт-инжиниринг — искусство правильно формулировать запросы к нейросетям. Подключение внешних баз данных, чтобы модель могла проверять факты. Многоступенчатые алгоритмы рассуждений. Но все эти методы давали лишь незначительные улучшения.

Революция специализации

А потом появились многоагентные системы — и все изменилось. Идея оказалась на удивление простой: вместо одного «универсального солдата», который пытается решить сложную задачу целиком, создать команду узких специалистов, каждый из которых отвечает за маленький фрагмент работы.

Это как перейти от участкового врача, который лечит все болезни, к современной клинике с хирургами, терапевтами, неврологами и диагностами. Или от повара-одиночки к профессиональной кухне, где один готовит супы, другой — горячее, третий — десерты.

Рассмотрим конкретный пример. В одной крупной компании автоматизировали обработку контрактов — процесс, которым раньше занимался целый отдел из 45 человек. Документы приходят в разных форматах: Excel-таблицы, PDF-файлы, обычные электронные письма. Каждый тип требует своего подхода к анализу.

Многоагентная система решает эту задачу поэтапно. Первый агент получает документ и определяет его формат — работает как сортировщик на почте. Затем документ попадает к соответствующему специалисту: один агент обучен работать только с Excel, другой — только с PDF, третий разбирает текст писем.

После извлечения информации подключается следующий уровень проверки. Один агент извлекает данные из документа — и больше ничего не делает. Второй агент проверяет правильность извлеченной информации и, если находит ошибки, возвращает документ на повторную обработку. Третий агент вносит проверенные данные в корпоративную систему. Четвертый составляет ответ для сотрудников компании.

Анатомия точности

Результат этой цифровой симфонии впечатляет: точность достигает 95% и выше. Из 10 000 документов 9 500 обрабатываются без единой ошибки. Это не просто количественный скачок — это качественное изменение технологии.

Оставшиеся 500 проблемных случаев анализируются отдельно. Обычно в 100-200 ситуациях находится простое решение — добавление еще одного специализированного агента для обработки нестандартных документов. И точность продолжает расти.

Секрет успеха — в том, что каждый агент получает максимально простую и конкретную задачу. Вместо инструкции «обработай контракт» агент получает команду «найди в этом PDF-файле сумму договора и дату подписания». Узкая специализация резко снижает вероятность галлюцинаций.

Кроме того, система работает по принципу взаимного контроля. Каждый результат проверяется несколькими независимыми агентами, подобно тому, как научные статьи рецензируют разные эксперты. Если агенты приходят к разным выводам, документ автоматически передается на ручную обработку.

Фишка, которая все меняет

Вот он — долгожданный хук систем искусственного интеллекта. Не способность генерировать тексты или картинки, а умение решать прикладные задачи с точностью, превышающей человеческую. Это та самая ключевая особенность, которая делает технологию неотразимой для бизнеса.

История знает немало примеров подобных переломных моментов. Когда электричество научилось надежно работать 24 часа в сутки, оно вытеснило газовое освещение за два десятилетия. Когда мобильные телефоны стали держать заряд больше суток, стационарные аппараты превратились в раритет.

Сейчас происходит аналогичная трансформация с интеллектуальным трудом. Многоагентные системы показывают фантастическую эффективность именно в тех областях, где работа состоит из четких алгоритмов, требует внимательности, но не предполагает творчества.

Обработка документов, анализ данных, планирование логистики, первичная юридическая экспертиза — все эти задачи внезапно оказались доступны для автоматизации. Не потому что искусственный интеллект стал умнее, а потому что стал надежнее.

Цикл ускорения

Обретенное преимущество запускает то, что в технологическом мире называют циклом «обучения через практику». Каждое успешное внедрение многоагентной системы порождает десятки аналогичных проектов. Каждая решенная задача открывает новые возможности для автоматизации.

Компания, которая автоматизировала обработку контрактов, уже тестирует похожие системы для анализа резюме, планирования закупок и контроля качества. Другие корпорации изучают этот опыт и адаптируют решения под свои процессы.

Это напоминает снежный ком — сначала изменения незаметны, но набирают обороты с каждым месяцем. Технология перестает быть экзотикой и становится стандартом.

Искусственный интеллект все еще остается непредсказуемым гением, который блестяще рассуждает о квантовой физике, а потом утверждает, что Наполеон изобрел интернет. Но многоагентные системы показывают путь к превращению его в дисциплинированную команду специалистов, где каждый знает свое дело и выполняет его с высокой точностью. Хаос галлюцинаций начинает отступать перед порядком специализации — и мы наконец видим, как может выглядеть по-настоящему надежный искусственный интеллект.

▼
Канал Anton Elston — это актуальная информация об IT, блокчейне, NFT и онлайн-образовании. Здесь развивается метавселенная DEXART и происходит погружение в мир ИИ

Сообщение Лекарство от галлюцинаций: многоагентные системы искусственного интеллекта появились сначала на Hash Telegraph.