На платформе научных изданий Springer Nature Link появились в доступе две статьи ученого Иркутского государственного университета доктора физико-математических наук, профессора Андрея Манциводы, посвященные работе над усовершенствованием механизмов искусственного интелекта. Статья «Don’t Forget Imagination!» (Не забудьте о воображении!) была опубликована в серии Studies in Computational Intelligence в тематическом выпуске Biologically Inspired Cognitive Architectures. Работа, написанная в соавторстве с доктором физико-математических наук, ведущим научным сотрудником Института математики им. Соболева, Новосибирска, Евгением Витяевым, посвящена новому подходу к повышению точности и надежности больших языковых моделей (ИИ, подобных ChatGPT) за счет интеграции с логическими моделями, которые выполняют функцию «искусственного воображения». Вторая статья «Semantic Machine Learning and Slow Thinking», опубликованная совместно с аспирантом Института математики и информационных технологий Денисом Гаврилиным, вышла в журнале Journal of Mathematical Sciences (Q1). Предложенный подход рассматривается в ней более развернуто.

Авторы утверждают, что современный ИИ, достаточно хорошо имитируя человеческую интуицию (быстрый отклик на основе данных), страдает от отсутствия целостной «картины мира». Это приводит к нестабильности, ошибкам и так называемым «галлюцинациям» — генерации неправдоподобной информации.

Андрей Манцивода:

Мы учим искусственный интеллект «воображать» предметную область, то есть видеть в целом прозрачный контекст фактов, связей и правил. Этот контекст помогает большим языковым моделям отвечать точнее и надежнее.

В статье проводится аналогия с человеческим мышлением, которое, по мнению ученых, опирается на три основы: интуицию — быстрый, автоматический отклик (как у ИИ сегодня); воображение — целостная и прозрачная внутренняя модель мира («стеклянный сосуд»); рассуждения — логический мост, проверяющий гипотезы интуиции в рамках модели воображения.

Если языковые модели — это мощные, но необъяснимые «черные ящики», то предлагаемое «воображение» — это «стеклянный сосуд»: специальная логическая модель, где все объекты, связи и правила прозрачны для проверки. Такая модель, подключенная к ИИ как интеллектуальный внешний источник знаний, может проверять ответы на совместимость с картиной мира, прояснять пробелы и добавлять недостающее.

Теоретические положения уже находят практическое применение. Работа является итогом многолетних исследований иркутской и новосибирской научных групп. Их разработки, включая платформу bSystem и ее стартап-версию Ontobox (развивается при поддержке Фонда «Сколково»), направлены на создание среды для построения интеллектуальных агентов, где «интуиция» языковых моделей будет усилена «воображением» логических систем.

Ссылки на публикацию:
Vityaev E.E., Mantsivoda A. Don’t Forget Imagination! // Biologically Inspired Cognitive Architectures 2025 (BICA 2025). Studies in Computational Intelligence, vol 1244. Springer, Cham. – 2026.

Andrei Mantsivoda, Denis Gavrilin. Semantic Machine Learning and Slow Thinking. Journal of Mathematical Sciences, Springer, Vol. 295, No. 1, November, 2025, p.42-63.