Критическая дистанция: как найти виновного в цепочке действий

В производстве, логистике, сервисных процессах и цепочках рассуждений ИИ часто требуется определить, какой именно промежуточный шаг привёл к финальному результату — особенно если он ошибочен. Учёные доказали, что при увеличении числа шагов в цепочке способность отследить причину быстро падает: сигнал от начала к концу затухает экспоненциально.

Разработана теоретическая граница этой проблемы — так называемая критическая дистанция. За её пределами даже идеальный алгоритм не сможет корректно распределить «ответственность» между этапами, опираясь только на финальный результат. Установлено четыре ключевых свойства: показатель роста сложности оценки, ограничения на параллельные проверки, несоответствие между целью оптимизации и реальной логикой последовательностей, а также оптимальные схемы контрольных точек — равномерные при однородном затухании и адаптивные при разном поведении звеньев.

Теория объединяет подходы к надзору за операциями и проверке рассуждений ИИ под единой математической основой.