Искусственный интеллект учится спрашивать дорогу: новая платформа для обучения навигации

от

Автор: Денис Аветисян

Представлена FreeAskWorld — интерактивная среда, позволяющая агентам искусственного интеллекта учиться ориентироваться в пространстве, задавая вопросы и взаимодействуя с виртуальными людьми.

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"
Представлена структура FreeAskWorld, включающая в себя конвейер генерации данных, использующий рандомизацию сцен для повышения разнообразия окружения, модуль симуляции людей для моделирования реалистичного поведения в виртуальных средах и модуль генерации инструкций, предназначенный для создания навигационных указаний, необходимых для выполнения задачи Direction Inquiry в симуляторе.
Представлена структура FreeAskWorld, включающая в себя конвейер генерации данных, использующий рандомизацию сцен для повышения разнообразия окружения, модуль симуляции людей для моделирования реалистичного поведения в виртуальных средах и модуль генерации инструкций, предназначенный для создания навигационных указаний, необходимых для выполнения задачи Direction Inquiry в симуляторе.

Разработанный симулятор и датасет FreeAskWorld способствует развитию социально ориентированной навигации в телесном искусственном интеллекте с использованием больших языковых моделей.

Несмотря на прогресс в области воплощенного интеллекта, существующие симуляционные платформы часто упускают из виду сложность человеческого социального взаимодействия. В данной работе представлена FreeAskWorld: Интерактивный Симулятор с Обратной Связью для Ориентированного на Человека Воплощенного ИИ, фреймворк, интегрирующий большие языковые модели для планирования поведения высокого уровня и семантически обоснованного взаимодействия. Разработанная платформа и сопутствующий крупномасштабный набор данных демонстрируют повышение эффективности моделей навигации за счет активного запроса и интерпретации инструкций, приближая воплощенный ИИ к более естественному взаимодействию с людьми. Не откроет ли это подход новые горизонты в создании действительно разумных и социально адаптированных агентов?

Сложность навигации: преодоление границ визуального понимания

Современные агенты, работающие в области визуальной навигации по текстовым инструкциям (VLN), испытывают значительные трудности при функционировании в реалистичных и интерактивных средах. Основная проблема заключается в недостатке развитого социального понимания — способности интерпретировать действия и намерения других агентов, включая людей. В отличие от простых предсказаний траектории, требующих лишь учета физических препятствий, эффективная навигация в динамичном окружении предполагает понимание неявных социальных сигналов, прогнозирование поведения окружающих и адаптацию собственной стратегии. Это особенно важно в ситуациях, когда необходимо обходить пешеходов, учитывать их взгляды или понимать их жесты, что существенно усложняет задачу для существующих алгоритмов и ограничивает их применимость в реальных сценариях взаимодействия с людьми.

Существующие эталоны оценки для агентов, ориентирующихся в пространстве по визуальным и языковым командам, часто базируются на статичных сценах, что серьезно ограничивает их способность адекватно реагировать на динамичное поведение человека. Такой подход игнорирует критически важные аспекты реального мира, где окружающая среда постоянно меняется, а действия людей непредсказуемы. В результате, агенты, успешно справляющиеся с задачами в искусственно упрощенных условиях, демонстрируют существенные затруднения при столкновении с реальными сценариями, где необходимо учитывать не только статичные объекты, но и перемещения, взаимодействия и невербальные сигналы людей. Это создает значительные препятствия для внедрения интеллектуальных систем в повседневную жизнь, требующую гибкости и адаптивности к сложным социальным контекстам.

Для масштабирования систем навигации, управляемых языком и зрением (VLN), необходимо отойти от простого предсказания траектории движения к проактивному, социально-ориентированному планированию. Современные агенты VLN часто сталкиваются с трудностями в динамичных средах, где поведение людей непредсказуемо. Вместо того чтобы лишь реагировать на текущее положение других участников, перспективные системы должны уметь предвидеть их намерения, оценивать потенциальные взаимодействия и адаптировать свой маршрут соответствующим образом. Такой подход требует разработки алгоритмов, способных моделировать социальные нормы, учитывать контекст ситуации и прогнозировать действия других людей, что позволит агентам не просто достигать поставленной цели, но и делать это безопасно и эффективно в сложной социальной среде. Разработка подобных систем подразумевает интеграцию моделей социального интеллекта и машинного обучения, что откроет новые возможности для применения воплощенного искусственного интеллекта в реальных сценариях, таких как помощь в навигации в общественных местах или взаимодействие с людьми в составе команды.

Ограничения, с которыми сталкиваются агенты, использующие методы визуальной навигации и обработки естественного языка, существенно препятствуют внедрению воплощенного искусственного интеллекта в реальные условия, требующие тонкого взаимодействия с окружающей средой и людьми. Неспособность адекватно реагировать на динамично меняющиеся ситуации и понимать социальные сигналы делает невозможным эффективное функционирование таких систем в сложных, непредсказуемых сценариях, таких как помощь в навигации в общественных местах или взаимодействие с людьми в домашней обстановке. В результате, несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, практическое применение воплощенных агентов в реальном мире остается ограниченным, пока не будут преодолены эти ключевые препятствия в понимании и адаптации к социальным нормам и непредсказуемому поведению окружающих.

Симуляция поведения людей использует многоуровневую систему планирования: от генерации разнообразных профилей и расписаний с помощью большой языковой модели до детализации задач и навигации с использованием A* и модели социального взаимодействия для избежания препятствий.
Симуляция поведения людей использует многоуровневую систему планирования: от генерации разнообразных профилей и расписаний с помощью большой языковой модели до детализации задач и навигации с использованием A* и модели социального взаимодействия для избежания препятствий.

FreeAskWorld: реалистичная платформа для моделирования интерактивных сред

FreeAskWorld представляет собой интерактивную платформу для моделирования, позволяющую создавать динамичные, ориентированные на человека среды. В рамках этой платформы возможно конструирование виртуальных пространств, населенных смоделированными агентами, поведение которых может быть настроено и изменено в реальном времени. Данная архитектура позволяет исследователям и разработчикам создавать сложные сценарии взаимодействия между агентами и окружающей средой, имитируя различные социальные ситуации и оценивая реакции смоделированных персонажей. Ключевой особенностью является возможность динамической генерации и модификации окружения, что обеспечивает реалистичность и гибкость симуляций.

В основе симуляции поведения пешеходов в FreeAskWorld лежит использование 3D-моделей человеческого тела SMPL-X, обеспечивающих реалистичную форму и пропорции. Для моделирования социального взаимодействия и движения используется Social Force Model, которая учитывает такие факторы, как желаемая скорость, отталкивание от препятствий и притяжение к целям. Эта модель позволяет имитировать поведение пешеходов в различных ситуациях, включая обход препятствий, следование за лидерами и реагирование на других участников симуляции. Комбинация SMPL-X и Social Force Model обеспечивает высокую степень реалистичности и позволяет проводить исследования в области поведения человека в условиях скопления людей.

Для создания визуально детализированных окружений и интеграции анимации в FreeAskWorld используется игровой движок Unity. Unity предоставляет инструменты для рендеринга 3D-графики, управления освещением и тенями, а также для импорта и управления 3D-моделями, включая модели людей SMPL-X. Интеграция анимации осуществляется посредством системы анимации Unity, позволяющей назначать и проигрывать анимационные клипы для реалистичного отображения движений и взаимодействий симулированных агентов. Использование Unity также обеспечивает кросс-платформенную совместимость и возможность экспорта симуляций для различных устройств и платформ.

FreeAskWorld предоставляет возможность проведения симуляций как в режиме открытого, так и в режиме замкнутого контура. В режиме открытого контура, действия симулируемых агентов предопределены заранее и не зависят от внешних воздействий, что позволяет воспроизводить конкретные сценарии и оценивать их результаты. В режиме замкнутого контура, агенты реагируют на изменяющиеся условия среды и действия других агентов в режиме реального времени, что создает более динамичные и реалистичные сценарии. Такая гибкость позволяет использовать FreeAskWorld для широкого спектра экспериментов, включая изучение поведения людей в различных социальных ситуациях, тестирование алгоритмов управления роботами и оценку эффективности новых интерфейсов взаимодействия.

FreeAskWorld Dataset: обучение и оценка в условиях сложной реальности

Набор данных FreeAskWorld представляет собой масштабную коллекцию интерактивных сценариев, предназначенных для обучения и оценки воплощенных агентов искусственного интеллекта. Он содержит более 1000 уникальных симуляций, включающих различные среды и задачи, требующие от агентов навигации и взаимодействия с виртуальным миром. Данные включают в себя информацию о состоянии среды, действиях агента и соответствующих результатах, обеспечивая основу для обучения с подкреплением и имитационного обучения. Масштаб набора данных позволяет обучать модели с высокой обобщающей способностью и оценивать их производительность в сложных, динамичных ситуациях, выходящих за рамки простых предопределенных траекторий.

В основе набора данных FreeAskWorld лежит задача запроса направления (Direction Inquiry Task), предназначенная для оценки способности агента активно запрашивать информацию о местоположении и адаптировать свой маршрут на основе полученных данных. В отличие от задач, требующих следования по заданному пути, эта задача проверяет, способен ли агент самостоятельно определять необходимость получения помощи, формулировать соответствующие запросы и эффективно использовать полученные ответы для коррекции своего движения в симулированной среде. Оценка проводится на основе способности агента не только достичь цели, но и продемонстрировать понимание и применение новых инструкций, полученных в процессе взаимодействия.

Набор данных FreeAskWorld требует от агентов не просто следовать заданному маршруту, а демонстрировать навыки проактивного планирования и социального взаимодействия. В отличие от задач, где агент реагирует на известные препятствия, здесь требуется самостоятельно запрашивать информацию о местоположении цели и адаптировать навигацию на основе полученных ответов. Это подразумевает способность агента оценивать необходимость получения помощи, формулировать запросы, интерпретировать полученные инструкции и интегрировать их в текущий план действий, что значительно усложняет задачу и приближает ее к реальным сценариям взаимодействия в человеческой среде.

Для генерации сложных и разнообразных взаимодействий в симуляции, датасет FreeAskWorld использует большие языковые модели (LLM). LLM применяются для создания реалистичных ответов неигровых персонажей (NPC) на запросы агента о направлении, учитывая контекст окружающей среды и предыдущие взаимодействия. Это позволяет создавать сценарии, где NPC предоставляют неоднозначные, неполные или изменяющиеся инструкции, требуя от агента активного уточнения информации и адаптации стратегии навигации. Разнообразие генерируемых LLM ответов охватывает широкий спектр лингвистических конструкций и стилей, обеспечивая более реалистичную и сложную среду для обучения и оценки агентов, чем при использовании заранее заданных скриптов или простых правил.

Оценка эффективности навигации в динамичных условиях

В рамках оценки эффективности различных систем визуальной навигации, проведено сравнительное тестирование нескольких ключевых фреймворков, включая ETPNav и BEVBert, в симулированной среде FreeAskWorld. Данная платформа позволила создать динамичное и реалистичное окружение для оценки способности агентов ориентироваться и достигать заданных целей. В ходе экспериментов исследовалась производительность алгоритмов в сложных условиях, приближенных к реальным сценариям, что позволило выявить сильные и слабые стороны каждого из протестированных фреймворков и заложить основу для дальнейшей оптимизации систем визуальной навигации.

Для всесторонней оценки эффективности разработанных систем визуальной навигации использовался ряд ключевых метрик. Показатель успешности (Success Rate) определял процент случаев, когда агент достиг целевой точки. Величина навигационной ошибки (Navigation Error) измеряла отклонение от оптимального пути, позволяя оценить точность следования инструкциям. Особое внимание уделялось показателю Oracle Success Rate, который демонстрировал потенциал системы при идеальных условиях, исключая погрешности сенсоров и восприятия. Наконец, длина траектории (Trajectory Length) служила индикатором эффективности планирования маршрута и способности системы находить кратчайший путь к цели. Комплексная оценка по этим метрикам позволила выявить сильные и слабые стороны различных алгоритмов навигации и определить перспективные направления для дальнейших исследований.

В ходе экспериментов с использованием симуляции FreeAskWorld, удалось добиться значительного снижения ошибки $L_2$ — примерно на 50% — в условиях открытого цикла. Данный результат демонстрирует повышенную точность предсказанных траекторий навигации по сравнению с существующими подходами. Уменьшение ошибки указывает на улучшенную способность системы к эффективному планированию маршрута и адаптации к изменяющимся условиям окружающей среды, что является важным шагом на пути к созданию надежных систем визуальной навигации в реальных условиях.

Исследования показали значительное повышение успешности навигации при использовании запросов для уточнения маршрута. В ходе экспериментов, показатель успешности выполнения задачи достиг 82.6% при наличии возможности задавать вопросы, что существенно превосходит результат в 40.2%, полученный при навигации без запросов. Данный скачок в эффективности демонстрирует важность взаимодействия с системой и получения дополнительной информации для успешного ориентирования в пространстве. Полученные данные подтверждают, что возможность уточнения маршрута посредством запросов значительно приближает производительность системы к уровню человеческого восприятия и навигации.

В ходе экспериментов модель BEVBert-FT продемонстрировала положительный показатель Oracle Success Rate, что свидетельствует о значительном улучшении её навигационных способностей. Данный показатель указывает на то, что при идеальных условиях, когда модель получает точные инструкции, она способна успешно ориентироваться в сложной среде. Улучшение навигационных характеристик BEVBert-FT достигается за счет эффективной обработки визуальной информации и более точного предсказания оптимального пути. Положительный Oracle Success Rate является важным индикатором потенциала модели для решения задач навигации в реальных условиях, где точность и надежность имеют первостепенное значение.

Представленный фреймворк FreeAskWorld, стремясь к созданию социально осознанных агентов, демонстрирует сложную взаимосвязь между взаимодействием и навигацией. Он подчёркивает необходимость в реалистичных симуляциях для обучения искусственного интеллекта, что перекликается с идеей о том, что простота — это высшая форма сложности. Как заметил Эдсгер Дейкстра: «Программа без структуры — это просто груда бессмысленных команд». Сложность системы FreeAskWorld заключается не в её архитектуре, а в способности имитировать нюансы человеческого общения и направлять агента в реальном окружении, где точность и ясность взаимодействия являются ключевыми. Фреймворк способствует развитию ИИ, который способен не просто следовать инструкциям, но и эффективно запрашивать уточнения, что повышает его адаптивность и надёжность.

Что Дальше?

Представленная работа, хотя и демонстрирует определенный прогресс в создании интерактивных сред для обучения агентов, лишь обнажает глубинную сложность истинного социального взаимодействия. Иллюзия понимания, порождаемая большими языковыми моделями, не должна заслонять тот факт, что навигация в человеческом обществе требует не просто обработки информации, но и способности к эмпатии, к прогнозированию намерений, к пониманию невысказанного. Система, требующая детальных инструкций для ориентации в пространстве, свидетельствует о её фундаментальной неспособности к подлинному взаимодействию.

Будущие исследования должны сместить фокус с простого выполнения команд на создание агентов, способных к самостоятельному формированию целей и адаптации к меняющимся обстоятельствам. Важно отказаться от упрощенных моделей «вопроса-ответа» и перейти к исследованию контекстуального понимания и неявной коммуникации. Понятность — это вежливость, и система, которая не может объяснить свои действия простым языком, обречена на непонимание.

В конечном счете, задача заключается не в создании агентов, имитирующих социальное поведение, а в разработке принципиально новых подходов к искусственному интеллекту, способных к подлинному пониманию и взаимодействию с миром. Сложность — это тщеславие. Истинный прогресс достигается не через усложнение систем, а через их радикальное упрощение и очищение от лишнего.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.13524.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-18 18:20