Пространственное мышление машин: новый взгляд на 3D-восприятие

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный подход к обучению моделей «зрение-язык» пониманию трехмерного пространства, позволяющий им рассуждать о расположении объектов в мире.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Система SandboxVLM формирует компактное, осознающее трехмерное пространство, обусловленное запросом, используя видеодиффузионный априорный метод для расширения входного изображения в короткую многовидовую последовательность, управляемую абстрактным контролем, предоставляемым моделью «зрение-язык», после чего модуль 3D Sandbox, с применением оценщика глубины и сегментатора, идентифицирует релевантные объекты, формирует грубые трехмерные прокси и объединяет их посредством многовидового голосования и кластеризации для создания абстрактных трехмерных ограничивающих рамок, которые, в сочетании с запросом, обеспечивают пространственное и физическое рассуждение в рамках модели «зрение-язык».

В статье рассматривается SandboxVLM – система, расширяющая возможности моделей «зрение-язык» за счет использования абстрактных 3D-структур без необходимости обучения на больших объемах 3D-данных.

Несмотря на значительные успехи, современные мультимодальные модели «зрение-язык» испытывают трудности в задачах, требующих понимания трехмерного пространства и физических взаимосвязей. В работе «Abstract 3D Perception for Spatial Intelligence in Vision-Language Models» предлагается новый подход, использующий абстрактные трехмерные ограничивающие рамки для кодирования геометрической структуры и кинематики объектов. Разработанный фреймворк SandboxVLM позволяет существенно повысить «пространственный интеллект» моделей, эффективно извлекая трехмерную информацию из двухмерных изображений без дополнительного обучения. Открывает ли это путь к созданию более интеллектуальных и адаптивных агентов, способных полноценно взаимодействовать с реальным миром?

Пределы Визуально-Языкового Понимания

Современные модели, объединяющие зрение и язык, такие как GPT-4o и GPT-5, демонстрируют впечатляющие возможности в обработке визуальной информации и генерации текста. Однако, несмотря на значительный прогресс, эти модели испытывают трудности в задачах, требующих надежного трехмерного понимания пространства. Они способны распознавать объекты и описывать сцены, но часто терпят неудачу при решении проблем, связанных с оценкой расстояний, ориентацией в пространстве или пониманием сложных пространственных отношений между объектами. Например, модели могут ошибочно интерпретировать перспективу или испытывать затруднения при определении, какой объект находится перед другим. Эта неспособность к надежному 3D-рассуждению ограничивает их применение в таких областях, как робототехника, автономная навигация и интерактивные виртуальные среды, где точное понимание трехмерного мира является критически важным.

Несмотря на впечатляющий прогресс в области многомодальных моделей, таких как GPT-4o и GPT-5, простое увеличение их размера и объема данных не приведет к качественному прорыву в понимании пространственных взаимосвязей. Исследования показывают, что существующие подходы, основанные исключительно на масштабировании, сталкиваются с фундаментальными ограничениями в задачах, требующих истинного трехмерного мышления. Необходим принципиально новый подход, который позволит моделям не просто распознавать объекты на изображениях, а формировать внутреннее представление о пространстве и взаимосвязях между ними, подобно тому, как это происходит в человеческом мозге. Такой сдвиг предполагает разработку архитектур и алгоритмов, которые имитируют механизмы пространственного восприятия и рассуждений, а не просто оперируют статистическими закономерностями в данных.

Существующие подходы к обучению моделей, объединяющих зрение и язык, часто опираются на точное воссоздание трехмерной структуры объектов и сцен. Этот метод, предполагающий детальную цифровую реконструкцию, является не только вычислительно затратным, требующим значительных ресурсов для обработки и хранения данных, но и биологически неправдоподобным. В отличие от этого, человеческое восприятие пространства не требует создания полной трехмерной модели окружающего мира; мозг использует более эффективные механизмы, основанные на перспективе, затенении и других визуальных подсказках для понимания относительного положения объектов. Таким образом, зависимость от точной трехмерной реконструкции ограничивает возможности моделей, не позволяя им эффективно и гибко воспринимать и интерпретировать визуальную информацию, подобно человеку.

В отличие от существующих языковых моделей с визуальным вводом, которые не учитывают трехмерное пространство и испытывают трудности при обучении с 3D-данными, SandboxVLM имитирует человеческое восприятие, используя абстрактное, но информативное 3D-контекстное понимание для выполнения задач без дополнительного обучения.

SandboxVLM: Внедрение Информации о Трехмерной Структуре

SandboxVLM преодолевает ограничения существующих визуальных языковых моделей (VLM) за счет явного внедрения информации о трехмерной структуре посредством многоэтапного процесса. В отличие от традиционных VLMs, которые обрабатывают изображения как плоские массивы пикселей, SandboxVLM использует последовательность операций для извлечения и представления пространственных взаимосвязей между объектами. Этот подход позволяет модели не только распознавать объекты на изображении, но и понимать их относительное положение в трехмерном пространстве, что критически важно для задач, требующих понимания сцены и взаимодействия с ней. Внедрение 3D-структуры осуществляется не через воссоздание детальных трехмерных моделей, а через абстрактные представления, что обеспечивает вычислительную эффективность и масштабируемость.

В основе процесса, используемого в SandboxVLM, лежит метод «Proxy Elevation» (Прокси-Подъем), который позволяет идентифицировать объекты, релевантные для поставленной задачи, и представлять их в трехмерном пространстве в виде упрощенных прокси-точек. Этот метод не предполагает детальное воссоздание геометрии объектов, а фокусируется на выделении ключевых элементов и их позиционировании в 3D-сцене. Использование прокси-точек значительно снижает вычислительные затраты по сравнению с обработкой полных 3D-моделей, обеспечивая эффективное представление информации о расположении объектов в пространстве для дальнейшей обработки и анализа.

Для захвата пространственных взаимосвязей между объектами в сцене, SandboxVLM использует комбинацию методов многовидового абстрагирования и видео-диффузионных моделей. Многовидовое абстрагирование позволяет системе анализировать сцену с различных точек обзора, извлекая информацию о взаимном расположении объектов. Эта информация затем используется в видео-диффузионных моделях для создания согласованного трехмерного представления сцены, что позволяет модели понимать не только наличие объектов, но и их пространственные отношения друг к другу. Совместное применение этих методов обеспечивает более точное и надежное понимание трехмерной структуры сцены по сравнению с системами, опирающимися только на отдельные виды или двухмерные изображения.

SandboxVLM использует абстрактные 3D ограничивающие рамки для эффективного представления пространственного расположения объектов, избегая вычислительно затратных деталей. Вместо моделирования сложной геометрии, система представляет объекты упрощенными параллелепипедами, что значительно снижает требования к вычислительным ресурсам и позволяет обрабатывать сложные сцены с большим количеством объектов. Такой подход обеспечивает сохранение ключевой информации о взаимном расположении объектов, достаточной для выполнения задач, требующих понимания трехмерного пространства, при этом снижая нагрузку на графический процессор и ускоряя процесс обработки данных. Использование абстрактных рамок позволяет масштабировать систему и применять ее к более сложным и реалистичным сценариям.

В основе 3D Sandbox лежит система, которая сначала определяет релевантные объекты и их местоположение с помощью VLM и сегментации, а затем фильтрует и кластеризует полученные данные для построения трехмерной модели.

Абстрактное Восприятие: Биомиметический Подход

Человеческое пространственное восприятие характеризуется принципом “абстрактного восприятия”, заключающимся в приоритете общих структурных признаков над точной геометрической реконструкцией. Вместо детального воссоздания окружающей среды, мозг фокусируется на ключевых элементах, определяющих общую форму и расположение объектов. Такой подход позволяет быстро и эффективно обрабатывать визуальную информацию, даже при неполных или зашумленных данных. Этот механизм позволяет людям быстро ориентироваться в пространстве и распознавать объекты, не требуя при этом точного измерения углов и расстояний. Данный принцип является основой для разработки эффективных алгоритмов компьютерного зрения, стремящихся к имитации человеческого восприятия.

Архитектура SandboxVLM сознательно воспроизводит принцип абстрактного восприятия, характерный для человека, где приоритет отдается выделению грубых структурных признаков, а не точной геометрической реконструкции. Такой подход позволяет значительно повысить эффективность обработки данных и устойчивость системы к шумам и неполноте информации. Вместо детального моделирования каждого элемента сцены, фреймворк концентрируется на выявлении ключевых взаимосвязей и общей организации пространства, что снижает вычислительные затраты и повышает надежность получаемых 3D-представлений. Это позволяет SandboxVLM эффективно работать с данными различного качества и сложности, обеспечивая стабильные результаты даже в сложных условиях.

В основе архитектуры SandboxVLM лежит механизм ‘Multi-View Voting’ (голосование по нескольким видам), предназначенный для повышения надежности получаемых трехмерных представлений. Данный подход предполагает получение информации о сцене из множества различных перспектив и последующее согласование этих данных посредством процесса голосования. Каждая перспектива вносит свой вклад в формирование итоговой модели, а расхождения между ними разрешаются путем выбора наиболее часто встречающегося или статистически значимого результата. Это позволяет снизить влияние шума и неточностей, свойственных отдельным видам, и создать более устойчивое и точное трехмерное представление. Фактически, система оценивает согласованность данных, полученных из разных источников, и использует эту информацию для фильтрации ошибок и повышения общей достоверности.

Результаты эмпирических тестов на стандартных наборах данных, таких как SAT (Spatial Aptitude Training Dataset), BLINK, PhysicBench и EmbSpatial Bench, демонстрируют существенный прирост производительности системы. В частности, достигнута точность 84.1% на SAT при использовании GPT-5-mini, что на 17.4% превышает показатели базовой модели. Данные результаты подтверждают эффективность предложенного подхода и его способность к решению задач, требующих пространственного понимания и рассуждений.

В ходе тестирования на бенчмарке PhysicBench, фреймворк SandboxVLM продемонстрировал превосходство над наиболее сильным конкурентом, MindJourney, на 3.4%. Достигнутая точность составила 58.3%, что подтверждает эффективность предложенного подхода к построению трехмерных представлений и позволяет сделать вывод о более высокой надежности получаемых результатов в задачах, связанных с физическими взаимодействиями и пространственным мышлением.

Визуализация результатов исследования абляции показывает, что 3D Sandbox обеспечивает оптимальный баланс между информативностью и интерпретируемостью, наглядно отображая пространственные характеристики и отфильтровывая несущественные детали.

Влияние и Перспективы Развития

SandboxVLM демонстрирует перспективность биомиметических подходов в разработке визуальных языковых моделей (VLM), преодолевая ограничения, присущие современным архитектурам. В отличие от традиционных систем, стремящихся к детальной 3D-реконструкции сцены, данная разработка вдохновлена принципами пространственного мышления, наблюдаемыми в живых организмах. Она позволяет моделировать и понимать окружающую среду, опираясь на абстрактное представление о пространстве и взаимосвязях между объектами, что значительно повышает вычислительную эффективность и надежность распознавания. Этот подход открывает новые возможности для создания VLM, способных к более гибкому и интуитивному взаимодействию с миром, приближая их к уровню человеческого восприятия.

В отличие от традиционных методов трехмерной реконструкции, требующих значительных вычислительных ресурсов для создания детальных моделей окружения, SandboxVLM предлагает принципиально иной подход. Вместо построения полной трехмерной карты, система фокусируется на абстрактном понимании пространственных отношений между объектами. Такой подход позволяет эффективно решать задачи, связанные с ориентацией и навигацией в пространстве, не прибегая к сложным и ресурсоемким вычислениям. Благодаря этому, SandboxVLM демонстрирует высокую эффективность и может быть использована в приложениях, где важна скорость обработки данных и ограниченность вычислительных возможностей, например, в робототехнике и системах дополненной реальности.

Разработанная архитектура SandboxVLM открывает значительные перспективы для широкого спектра приложений, требующих надежного трехмерного понимания пространства. В области робототехники, система способна обеспечить более точное планирование движений и взаимодействие с окружающим миром, позволяя роботам эффективно ориентироваться в сложных условиях. Для технологий дополненной реальности, SandboxVLM может значительно улучшить реалистичность и стабильность виртуальных объектов, интегрированных в реальное окружение. Кроме того, в сфере автономной навигации, данная система позволяет транспортным средствам более безопасно и эффективно перемещаться, анализируя трехмерную структуру окружающей среды и предсказывая возможные препятствия. Подобная способность к надежному 3D-рассуждению делает SandboxVLM ключевым элементом для создания более интеллектуальных и адаптивных систем в различных областях применения.

Дальнейшие исследования SandboxVLM направлены на расширение его возможностей для работы со все более сложными сценами и задачами, стремясь к сближению искусственного и человеческого пространственного интеллекта. Использование GPT-4o в качестве основы позволило добиться значительного прироста производительности – 17.4% в тесте SAT-Real, а применение GPT-5-mini превзошло результаты MindJourney на 8.3%. Эти результаты демонстрируют перспективность предложенного подхода к решению задач, требующих надежного трехмерного рассуждения, и открывают путь к созданию более эффективных и интеллектуальных систем для робототехники, дополненной реальности и автономной навигации.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует элегантный подход к решению сложной задачи пространственного мышления в моделях, объединяющих зрение и язык. Вместо того, чтобы полагаться на сложные и ресурсоемкие трехмерные данные, авторы предлагают использовать абстрактные ограничивающие рамки – своего рода символическое представление пространства. Этот метод позволяет моделям, таким как SandboxVLM, рассуждать о трехмерном окружении без необходимости обучения на плотных 3D-данных. Как заметил Эндрю Ын: «Мы должны стремиться к тому, чтобы искусственный интеллект мог учиться, как учатся люди – используя небольшое количество данных и обобщая их на новые ситуации.» Использование упрощенных, символических представлений пространства прекрасно иллюстрирует эту идею, демонстрируя, что глубокое понимание принципов восприятия позволяет создавать эффективные и элегантные решения.

Куда же дальше?

Представленный подход, подобно эскизу, намекает на возможность построения действительно разумных систем, способных к пространственному мышлению. Однако, не стоит обманываться кажущейся простотой. Введение грубых, символических объемов – лишь первый аккорд в сложной симфонии восприятия. Остается вопрос: насколько гармонично эта абстракция сочетается с богатством визуальной информации? Ключевой вызов – преодоление разрыва между символьным представлением и непрерывным восприятием, между декларативным знанием и интуитивным пониманием.

Текущая работа, безусловно, открывает двери для исследований в области обучения без учителя и zero-shot learning, но истинная элегантность заключается в способности системы к самосовершенствованию. Следующим шагом представляется разработка механизмов, позволяющих модели самостоятельно уточнять и детализировать абстрактные представления, опираясь на собственные наблюдения и опыт. Любая деталь важна, даже если ее не замечают, и именно в умении видеть и интерпретировать эти детали кроется залог успеха.

В конечном итоге, задача заключается не в создании еще одного алгоритма, а в построении системы, способной к глубокому, осмысленному взаимодействию с миром. Интерфейс «поёт», когда элементы гармонируют, и лишь тогда, когда форма и функция находятся в совершенном равновесии, можно говорить о настоящем искусственном интеллекте. Путь, конечно, долог, но каждый аккорд приближает нас к желанной мелодии.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10946.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-17 13:15