Математика агентов искусственного интеллекта: доступное руководство по принятию решений, планированию, памяти, инструментам, обучению и сотрудничеству на русском

Обновлено в октябре 2026 года: В это издание добавлен исчерпывающий предметный указатель, содержащий более 2000 записей, каждая из которых напрямую связана с соответствующими разделами электронной книги. Также включено онлайн-приложение с 29 блокнотами Jupyter, 108 интерактивными математическими демонстрациями и 28 готовыми к использованию навыками для ИИ-помощников. Читатели могут использовать дополнительные материалы для запуска примеров из книги, изменения параметров, проверки результатов и непосредственного изучения математических выкладок.

Что меняется, когда модель искусственного интеллекта перестаёт просто отвечать и начинает действовать?

Языковая модель предсказывает, что будет дальше. Агенту ИИ приходится делать нечто большее. Он должен выбирать, планировать, запоминать, использовать инструменты, реагировать на наблюдения, сотрудничать с другими агентами, управлять неопределенностью, действовать в рамках предоставленных прав и решать, когда остановиться и вернуть управление человеку.

Каждая из этих задач имеет математическую основу.

«Математика агентов искусственного интеллекта» — это доступное руководство по этой математике. Книга выходит за рамки самой модели и рассматривает более крупную систему, построенную вокруг неё: циклы, состояния, инструменты, память, решения, ограничения и взаимодействия, которые превращают прогнозы в действия.

В книге математический материал излагается посредством исследований, исторических примеров, составленных задач, диаграмм и подробных расчетов. Уравнения представлены в полном объеме, но важные формулы сопровождаются двумя пояснениями:

В разделе «Что это делает» объясняется, почему существует это уравнение и какую проблему оно решает.

В разделе «Чтение формулы» объясняется, как интерпретировать обозначения.

Цель состоит не в том, чтобы убрать математику. Цель — сделать настоящую математику понятной.

Внутри книги

В главах рассматриваются основы поведения агентов, теория принятия решений, планирование, обучение, архитектура, многоагентные системы, безопасность, оценка и делегирование. Среди тем: возникновение и измерение возможностей, достижимость графов, марковские процессы, ожидаемая полезность, уравнения Беллмана, байесовские состояния убеждений, ценность информации, эвристический поиск, исследование и сожаление, обучение с подкреплением, модели мира, поиск за время вывода, память и использование инструментов, теория игр, консенсус, проектирование механизмов, оптимизация с ограничениями, границы возможностей и делегирование полномочий человеку.

Главный вопрос прост:

Если модель помещена в систему, способную запоминать, действовать, наблюдать и снова действовать, то какой новый математический объект мы создали?

В этой книге данный вопрос рассматривается как нечто, что нужно измерить, а не описывать расплывчатыми словами. В ней четко разграничиваются понятия доказательства, измерения, подбора и предложения. Кроме того, в ней явно обозначены пределы каждого результата.

Читатели могут следить за пояснениями и выводами в повествовании, детально разбираться в математических выкладках или переключаться между этими двумя вариантами.

Для читателей, желающих понять не только то, как работают модели ИИ, но и то, как системы ИИ принимают решения, планируют, учатся, действуют, сотрудничают, терпят неудачи и передают управление обратно , это следующий шаг.