Технология
Как я строю персональный ИИ в LIGHTNET
Я хочу создать персональный ИИ, которому со временем всё меньше нужно объяснять свою жизнь с начала. С которым можно продолжить важный разговор, обратиться к знакомой практике и разобраться в том, что изменилось с прошлого раза.
Мне близок образ домового. Он знает свой дом и помнит происходящее. В LIGHTNET таким домом становится жизнь человека: отношения, события, переживания, замыслы и опыт. Человек сам решает, чем поделиться, а выбранные им авторы приносят свои методы и способы помогать.
Для этого я соединяю метод автора, дневник и личную память с языковой моделью для разговора. Отдельно работаю над тем, как выбирать помощь: о чём спросить и что предложить в конкретной ситуации.
Как в канале появляется подход автора
У человека, который умеет помогать другим, есть собственный способ работать. Он замечает определённые вещи, задаёт вопросы, объясняет, предлагает упражнения. Знает, с чем работает его метод и когда нужна другая помощь.
В Studio автор описывает этот подход, добавляет материалы и практики, задаёт манеру общения. Затем пробует канал на знакомых ситуациях и исправляет ответы, которые неверно передают его работу. Так он развивает свой digital mind — цифровой разум метода.
Одного подражания речи автора недостаточно. Важно, какую практику канал предлагает и что пытается выяснить вопросом. Автор настраивает способ работы канала внутри общих правил безопасности LIGHTNET.
Что хранит личная память
Из дневника и разговоров можно узнать, кто важен человеку, что его волнует, к чему он стремится и что уже пробовал. Личная память нужна, чтобы эти сведения не терялись при каждом новом обращении.
Например, человек раньше хотел сменить работу. За это время он поговорил с семьёй, пересмотрел расходы и решил сначала попробовать небольшой проект. В новом разговоре важно учитывать это изменение, а не продолжать советовать увольнение на основании старой цели.
Мы структурируем память по шести областям: биография, пережитый опыт, предпочтения, отношения, работа и особенности личности. Так важные сведения не теряются в длинной истории переписки: события сохраняются вместе с переживаниями, люди — с историей отношений, проекты — с действиями и результатами.
Для каждого сведения важно, откуда оно появилось, когда было актуально и насколько мы в нём уверены. Человек может изменить мнение, пересмотреть цель или поправить наше понимание. Поэтому память обновляется, а предположения о характере и состоянии не становятся окончательным портретом человека.
Мы развиваем личную память как общую для каналов — с отдельными разрешениями на доступ. Я хочу, чтобы при знакомстве с другим методом человек мог разрешить использовать часть своей истории и не пересказывать всё заново. Автору предназначена аналитика применения метода; личный дневник не открывается ему автоматически.
Почему я разделяю разговор и выбор помощи
Языковая модель умеет формулировать вопросы, вести диалог и объяснять практики. Но прежде чем объяснять упражнение, нужно выбрать, уместно ли сейчас его предлагать.
Человек пишет: «Не помогло». Можно сразу предложить другую практику. А можно сначала спросить, удалось ли выполнить первую. Возможно, упражнение оказалось непонятным, на него не хватило времени или после него стало хуже. От ответа зависит, какую помощь имеет смысл предложить.
Поэтому я отдельно работаю над выбором: спросить подробнее, дать объяснение, предложить практику или обсудить прежний опыт. Для этой задачи мы развиваем ACT-1.
ACT-1: понять, чего мы ещё не знаем
ACT-1 опирается на active inference и POMDP — подходы к работе с неопределённостью и выбору действий. Часть ситуации всегда остаётся неизвестной. По короткой записи нельзя наверняка понять, что чувствует человек, почему он поступил определённым образом и что ему сейчас поможет.
POMDP позволяет описывать такую задачу через возможные состояния, наблюдения и действия. Вместо единственного уверенного вывода система работает с несколькими предположениями и меняет их при появлении новых сведений.
Active inference связывает это уточнение с выбором действия. Важны и движение к желаемому результату, и возможность узнать недостающее. Иногда полезнее задать вопрос, чем сразу дать совет.
Математика не определяет за человека, какой должна быть его жизнь. Его намерения и метод автора задают, с чем мы работаем. ACT-1 я разрабатываю как способ внимательнее выбирать помощь при неполном знании ситуации.
Память и персональная модель делают разную работу
Память сохраняет то, что человек рассказал и попробовал. Персональная модель ACT-1 нужна, чтобы на основе этих сведений строить и уточнять предположения о его нынешней ситуации.
Например, из истории известно, что человек готовился к важному разговору. Что происходит сейчас — тревога перед ним, облегчение после него или разочарование — можно только предполагать, пока не появится новая информация. Персональная модель помогает работать с такими предположениями, не принимая их за факты.
Сейчас ACT-1 — экспериментальный sidecar, компонент рядом с основной системой. Моя цель к маю 2027 — интегрированная версия, соединяющая дообученную языковую модель, движок active inference, общую базовую и обновляемые персональные модели. Базовая модель ACT-1 даст исходную структуру для персональных моделей. Отдельно дообучать большую языковую модель для каждого пользователя для этого не обязательно.
Что я хочу исследовать дальше
Формула LIGHTNET — expert digital mind + client diary + social flourishing AI. Автор приносит метод, человек — свою жизнь и опыт. Из этой работы я хочу развивать Flourishing AI: ИИ, который сможет лучше поддерживать долгосрочное человеческое благополучие. Это более широкая исследовательская цель. Базовая модель ACT-1 — часть проектируемого устройства персонального сопровождения, а не готовый Flourishing AI.
Меня интересует, какие объяснения люди понимают, какие практики могут применить и что происходит после. Разные авторы и методы дают возможность изучать это в разных обстоятельствах. Я ставлю на то, что ИИ, генеративный диалог и интерактивные истории откроют новые способы исследовать внутренний мир человека.
Я хочу строить эту работу на понятном обмене с участниками: поддержка и инструменты LIGHTNET в обмен на согласие использовать их опыт для развития общего ИИ. Прежде чем человек согласится, я хочу объяснить, какие сведения нужны для сопровождения, какие — для исследования и обучения, кто получит к ним доступ, включая внешние модели и сервисы. Личные истории мы не продаём и не используем для рекламы.
Моя амбиция — создать в LIGHTNET лучший персональный ИИ для жизни конкретного человека. Меня интересует, сможет ли он годами оставаться полезным: замечать вместе с человеком перемены, учитывать прежний опыт и помогать осваивать новые методы, когда меняются вопросы и сама жизнь.