Czym jest Zasada racjonalności (principle of rationality)?
Zasada racjonalności, nazywana także Principle of Rationality, opisuje wymóg, aby agent sztucznej inteligencji dążył do wyboru takiego działania, które maksymalizuje oczekiwaną użyteczność z perspektywy zadanych mu celów, dostępnej wiedzy i ograniczeń środowiskowych. W praktyce oznacza to, że algorytm powinien podejmować decyzje najbardziej uzasadnione logicznie, spójne z posiadaną reprezentacją świata i przyjętą miarą sukcesu. Koncepcja wywodzi się z ugruntowanych teorii racjonalnego wyboru w ekonomii oraz badań nad racjonalnym zachowaniem maszyn prowadzonych od lat pięćdziesiątych XX w.
Jak dokładnie działa Zasada racjonalności
Formalny opis zasady zaczyna się od zdefiniowania funkcji użyteczności, która przypisuje wartość każdemu możliwemu wynikowi działań agenta. Następnie system buduje probabilistyczny model konsekwencji swoich decyzji – od prostych drzew decyzyjnych, po złożone sieci bayesowskie czy symulacje Monte Carlo. Algorytm wylicza oczekiwaną użyteczność każdego wariantu i wybiera ten o najwyższej wartości. Jeżeli problem charakteryzuje się niepewnością, stosuje się regułę maksymalizacji oczekiwanej użyteczności (MEU). W przypadku ograniczeń czasowych lub sprzętowych zasada może zostać złagodzona do racjonalności ograniczonej, w której agent szuka rozwiązań wystarczająco dobrych w dostępnych granicach obliczeniowych.
Kontekst historyczny
Korzenie terminu sięgają artykułów Herberta A. Simona z lat pięćdziesiątych, w których badacz wprowadził pojęcie bounded rationality. W latach dziewięćdziesiątych Stuart Russell i Peter Norvig w podręczniku „Artificial Intelligence: A Modern Approach” formalnie opisali racjonalnego agenta w kategoriach maksymalizacji oczekiwanych rezultatów. Nad koncepcją pracowały także zespoły w Stanford Artificial Intelligence Laboratory oraz Massachusetts Institute of Technology, rozwijając algorytmy planowania i wnioskowania probabilistycznego.
Zastosowania w praktyce
Współczesne systemy rekomendacyjne wykorzystują PoR do prezentacji produktów o największym prawdopodobieństwie zakupu, szacując użyteczność w jednostkach monetyzacji lub satysfakcji użytkownika. W robotyce mobilnej zasada kieruje harmonogramowaniem trajektorii, aby zmniejszyć zużycie energii przy jednoczesnym skróceniu czasu misji. W porównaniu z klasycznymi ekspertowymi regułami if–then racjonalny agent dostosowuje się dynamicznie do niepewności i potrafi przeformułować plan, gdy dostępne dane ulegną zmianie.
Zalety i ograniczenia
Największą zaletą PoR jest spójność decyzyjna: każdy krok można uzasadnić poprzez obliczone oczekiwania. Ponadto matryca użyteczności umożliwia transparentne priorytetyzowanie celów, co ułatwia audyt. Ograniczenia ujawniają się przy trudno mierzalnych preferencjach, np. etycznych, oraz w sytuacji znaczących luk informacyjnych, kiedy model probabilistyczny odbiega od rzeczywistości. W skrajnych przypadkach agent może maksymalizować formalnie poprawną, lecz społecznie nieakceptowalną metrykę.
Na co uważać?
Projektując system oparty na zasadzie racjonalności, warto zwrócić uwagę, czy funkcja użyteczności odzwierciedla realne intencje interesariuszy. Niedoszacowanie skutków ubocznych prowadzi do tzw. błędu misalignment, w którym agent konsekwentnie realizuje cele poboczne kosztem wartości nadrzędnych. Istotna jest także walidacja jakości danych uczących – błędny rozkład prawdopodobieństwa zafałszuje ranking działań, nawet jeśli sama metoda optymalizacji pozostaje poprawna.
Dodatkowe źródła
Szczegółowe omówienie racjonalnych agentów znajduje się w podręczniku „Artificial Intelligence: A Modern Approach” autorstwa Russella i Norviga. Warto także zajrzeć do klasycznego artykułu Herberta Simona o ograniczonej racjonalności, aby lepiej zrozumieć kompromisy obliczeniowe. Praktyczne przykłady algorytmów maksymalizacji użyteczności w grach można znaleźć w pracy „Algorithms for Decision Making” dostępnej w serwisie arXiv. Analizując wyzwania etyczne, pomocna będzie sekcja poświęcona racjonalności w raporcie „Ethics of Artificial Intelligence” opracowanym przez Future of Humanity Institute.
