Пространственное мышление с инструментами: новый подход к обучению роботов

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали систему, позволяющую моделям машинного зрения и языка эффективно использовать инструменты для решения задач, требующих пространственного мышления.

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"

Инструмент SpaceTools демонстрирует возможности пространственного рассуждения, выполняя задачи, связанные с относительной глубиной, позой, захватом, пространственной совместимостью и взаимоотношениями объектов, посредством последовательного чередования этапов логического вывода и вызовов инструментов компьютерного зрения, что подтверждено результатами, полученными на наборах данных BLINK, RoboSpatial-Home и BOP-ASK.

В статье представлена инфраструктура Toolshed и алгоритм двойного интерактивного обучения с подкреплением (DIRL) для улучшения способности моделей к рассуждениям и манипулированию объектами.

Несмотря на впечатляющие успехи в понимании визуальной информации, современные мультимодальные модели испытывают трудности с точным пространственным рассуждением, необходимым для работы в реальном мире. В статье ‘SpaceTools: Tool-Augmented Spatial Reasoning via Double Interactive RL’ представлен новый подход, использующий обучение с подкреплением для координации нескольких инструментов, расширяющих возможности моделей в задачах пространственного анализа. Разработанный фреймворк DIRL позволяет моделям эффективно использовать различные инструменты, демонстрируя передовые результаты на стандартных бенчмарках и в реальных задачах манипулирования роботом. Сможет ли подобный подход открыть путь к созданию более автономных и гибких систем, способных решать сложные задачи в реальной среде?

Пространственное Рассуждение: Ключевая Проблема для Визуально-Языковых Моделей

Визуально-языковые модели (ВЯМ) демонстрируют впечатляющие результаты во многих задачах, однако сложная пространственная логика представляет для них серьезную проблему. ВЯМ часто испытывают трудности с пониманием взаимосвязей между объектами и окружающим пространством, что проявляется в неспособности точно интерпретировать сцены, требующие геометрического анализа или предвидения последствий перемещения объектов. Например, при описании расположения предметов в комнате или при планировании маршрута робота, модели часто допускают ошибки, связанные с неверным определением расстояний, углов и ориентации. Эта проблема ограничивает возможности ВЯМ в таких областях, как робототехника, навигация и визуальное понимание, подчеркивая необходимость разработки новых методов для улучшения их способности к пространственному мышлению.

Традиционные модели, объединяющие зрение и язык, часто демонстрируют ограниченные возможности в эффективной интеграции визуальной информации с лингвистическими данными, особенно когда речь идет о задачах, требующих геометрического понимания. Это проявляется в неспособности точно интерпретировать пространственные отношения между объектами, что существенно ограничивает их применение в практических областях, таких как робототехника. Например, манипулирование объектами в реальном мире, навигация в сложных средах или даже простое описание сцены с акцентом на взаимное расположение элементов, представляют значительную трудность для этих моделей. Отсутствие развитого геометрического рассуждения не позволяет им корректно выполнять инструкции, основанные на пространственных понятиях, и препятствует созданию действительно интеллектуальных систем, способных взаимодействовать с окружающим миром.

Для эффективного преодоления трудностей в пространственном мышлении, с которыми сталкиваются современные визуально-языковые модели, недостаточно простого увеличения их размера. Вместо этого, необходимо сместить акцент на расширение их возможностей за счет интеграции внешних инструментов и интерактивного обучения. Исследования показывают, что предоставление моделям доступа к специализированным геометрическим инструментам, таким как решатели геометрических задач или симуляторы физики, значительно улучшает их способность понимать и рассуждать о пространственных отношениях. Более того, интерактивное обучение, при котором модель активно взаимодействует с окружающей средой и получает обратную связь, позволяет ей формировать более надежные и точные представления о пространстве, что критически важно для применения в таких областях, как робототехника и навигация.

Инфраструктура Toolshed объединяет VLM с модульными инструментами зрения и робототехники, обеспечивая единый инструментарий для восприятия и управления.

Расширение Возможностей: Интеграция Инструментов для Визуально-Языковых Моделей

Расширение возможностей визуальных языковых моделей (ВЯМ) посредством интеграции внешних инструментов — модулей компьютерного зрения и робототехники — позволяет им взаимодействовать с окружающей средой и использовать специализированные функции во время логического вывода. Этот подход предполагает, что ВЯМ не просто обрабатывает визуальную информацию, но и активно использует сторонние инструменты для выполнения конкретных задач, таких как распознавание объектов, анализ изображений или управление манипуляторами. В процессе логического вывода ВЯМ определяет необходимость использования определенного инструмента, передает ему запрос и использует полученный результат для дальнейшей обработки и принятия решений. Это позволяет значительно расширить функциональность ВЯМ за пределы их встроенных возможностей и повысить точность и эффективность выполнения сложных задач.

Подход, заключающийся в использовании внешних инструментов, призван компенсировать ограничения, присущие возможностям логического вывода в больших визуальных моделях (ВЯМ). Передача сложных задач специализированным модулям — например, компьютерного зрения или робототехники — позволяет повысить точность и эффективность решения. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на внутренние вычислительные ресурсы модели, использование инструментов позволяет разгрузить ее от трудоемких операций, тем самым снижая вероятность ошибок и повышая скорость обработки. Это особенно актуально для задач, требующих высокой точности или специализированных знаний, которые не всегда эффективно кодируются непосредственно в параметрах ВЯМ.

Интерактивное обучение с подкреплением (InteractiveRL) является ключевым методом для обучения моделей ВЯМ, использующих инструменты, поскольку позволяет им освоить не только как использовать инструменты, но и когда это делать наиболее эффективно. В процессе обучения модель получает обратную связь на основе взаимодействия с окружающей средой и результатами использования инструментов. Это позволяет ей оптимизировать стратегию выбора и применения инструментов для решения конкретных задач, улучшая точность и эффективность по сравнению с моделями, не использующими обучение с подкреплением. InteractiveRL особенно важен для обучения моделей работе со сложными инструментами, требующими последовательных действий и адаптации к изменяющимся условиям, что критично для пространственного мышления и задач робототехники.

Обучение моделей ВЯМ использованию внешних инструментов позволяет им преодолевать вычислительные ограничения, особенно в задачах, требующих пространственного рассуждения. Вместо непосредственного выполнения сложных вычислений, ВЯМ научаются делегировать эти задачи специализированным модулям — например, для компьютерного зрения или робототехники. Это позволяет значительно повысить эффективность и точность решения задач, требующих анализа сложных визуальных сцен и манипулирования объектами, поскольку ВЯМ фокусируется на высокоуровневом планировании и интерпретации результатов работы инструментов, а не на низкоуровневой обработке данных. Повышение производительности особенно заметно в задачах, требующих обработки больших объемов данных или выполнения сложных геометрических расчетов.

Интерактивное обучение с подкреплением в Toolshed позволяет политике πθ последовательно выполнять многошаговые траектории, комбинируя рассуждения и использование инструментов для получения вознаграждения, которое затем используется для обновления политики с применением GRPO и KL-регуляризации относительно эталонной политики πref.

SpaceTools: Современная Модель с Инструментами для Пространственного Рассуждения

SpaceTools представляет собой визуальную языковую модель (ВЯМ), обученную с использованием алгоритма двойного интерактивного обучения с подкреплением (DIRL) для стратегического применения набора инструментов в задачах пространственного рассуждения. DIRL позволяет модели динамически выбирать и последовательно использовать различные инструменты, такие как Segment Anything Model 2 (SAM2) для сегментации объектов, DepthPro для оценки глубины, RoboRefer для локализации объектов и GraspGen для генерации захватов, с целью оптимизации производительности в сложных пространственных задачах. В процессе обучения модель формирует оптимальную политику выбора и использования инструментов, что позволяет ей эффективно решать разнообразные задачи, требующие пространственного анализа и манипулирования объектами.

В состав используемого набора инструментов входят: Segment Anything Model 2 (SAM2) для сегментации объектов, позволяющая выделять интересующие объекты на изображении; DepthPro, предназначенный для оценки глубины сцены и определения расстояния до объектов; RoboRefer, обеспечивающий локализацию объектов в пространстве путем сопоставления визуальной информации с текстовыми описаниями; и GraspGen, генерирующий оптимальные позы захвата для манипуляций с объектами. Данные инструменты совместно используются для решения задач пространственного рассуждения и повышения эффективности роботизированных систем.

Двойное интерактивное обучение с подкреплением (DIRL) позволяет SpaceTools формировать оптимальную политику выбора и использования инструментов для решения задач пространственного рассуждения. В процессе обучения модель последовательно выбирает наиболее подходящий инструмент из доступного набора — Segment Anything Model 2 (SAM2), DepthPro, RoboRefer и GraspGen — для выполнения конкретной подзадачи. DIRL оптимизирует эту политику, максимизируя общую производительность на различных этапах решения, что позволяет SpaceTools адаптироваться к различным типам пространственных задач и добиваться высоких результатов на бенчмарках, включая RoboSpatial, BOP-ASK и RefSpatial. Эффективность DIRL проявляется в способности модели автоматически находить наилучшую последовательность действий с инструментами для достижения заданной цели.

Система SpaceTools демонстрирует передовые результаты на ряде стандартных бенчмарков, включая RoboSpatial, BOP-ASK, RefSpatial, CVBench, BLINK и RoboBrain, что подтверждает её высокую эффективность. В ходе реальных экспериментов с роботами, система достигла 86%-ного успеха в задачах захвата и перемещения объектов. При этом, точность на бенчмарке RoboSpatial-Home составила 72.3%, а на RefSpatial — 34.3%, что свидетельствует о способности системы к решению сложных задач пространственного рассуждения в различных условиях.

Робот успешно выполняет многоэтапную задачу по перемещению фонарика в прозрачный контейнер, используя чередующиеся этапы рассуждений, визуального восприятия и управления движением, обеспечиваемые платформой SpaceTools.

Влияние на Робототехнику и Перспективы Дальнейших Исследований

Усовершенствованные визуально-языковые модели, такие как SpaceTools, знаменуют собой важный прогресс в создании более надёжных и приспосабливаемых роботизированных систем. В отличие от традиционных подходов, требующих огромных вычислительных ресурсов и обширных наборов данных для каждой новой задачи, SpaceTools использует внешние инструменты для расширения возможностей модели, не увеличивая её размер. Это позволяет роботам эффективно функционировать в незнакомых средах и выполнять разнообразные задачи, не требуя переобучения с нуля. Такой подход открывает перспективы для создания универсальных роботов, способных к быстрой адаптации и решению широкого спектра проблем, что существенно расширяет возможности их применения в различных областях, от автоматизации производства до помощи в чрезвычайных ситуациях.

В отличие от традиционных больших языковых моделей, где возможности восприятия и логического вывода тесно связаны с размером самой модели, системы, подобные SpaceTools, демонстрируют принципиально иной подход. Отделяя эти два аспекта, разработчики добиваются большей гибкости и способности к обобщению. Это означает, что роботы, оснащенные такими системами, могут успешно адаптироваться к новым условиям и решать незнакомые задачи, не требуя экспоненциального увеличения вычислительных ресурсов. Благодаря такому разделению, система способна эффективно использовать имеющиеся знания и быстро приспосабливаться к меняющейся обстановке, что открывает перспективы для создания более надежных и универсальных роботизированных систем.

Платформа Toolshed играет ключевую роль в повышении гибкости и ускорении исследований в области визуально-языковых моделей (ВЯМ) с инструментами. Она обеспечивает возможность быстрой интеграции и тестирования новых инструментов во время обучения модели, что позволяет значительно расширить её функциональные возможности без необходимости переобучения всей системы с нуля. Такая модульная архитектура позволяет исследователям оперативно адаптировать ВЯМ к различным задачам и средам, экспериментировать с различными комбинациями инструментов и эффективно оценивать их влияние на производительность. Благодаря Toolshed, процесс разработки и оптимизации роботизированных систем на базе ВЯМ становится значительно быстрее и эффективнее, открывая новые перспективы для создания более адаптивных и интеллектуальных роботов.

Дальнейшие исследования направлены на расширение набора инструментов, доступных для визуальных языковых моделей, с целью повышения их адаптивности и эффективности в различных сценариях. Особое внимание уделяется усовершенствованию алгоритмов интерактивного обучения, позволяющих моделям активно взаимодействовать с окружающей средой и извлекать уроки из опыта. В перспективе планируется активное применение разработанных технологий в задачах автономной навигации и манипулирования объектами, что открывает широкие возможности для создания более интеллектуальных и универсальных роботизированных систем, способных решать сложные задачи в реальном мире. Развитие этих направлений позволит значительно расширить спектр применений визуальных языковых моделей и приблизить эру по-настоящему автономных роботов.

В сложной и загроможденной обстановке модель SpaceTools успешно определила целевой объект и выполнила задачу манипулирования.

Исследование демонстрирует, что эффективное пространственное рассуждение требует не просто обработки визуальной информации и языка, но и активного взаимодействия с инструментами. Этот подход, представленный в работе через Double Interactive Reinforcement Learning, подчеркивает важность доказуемости алгоритмов. Как заметил Дэвид Марр: «Вычислительная теория разума должна быть построена на строгих математических принципах». Данное утверждение особенно актуально в контексте представленной работы, где использование инструментов и интерактивное обучение требуют четкой логики и алгоритмической обоснованности для достижения стабильных и обобщенных результатов в решении задач пространственного рассуждения и робототехники.

Что Дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к проблеме пространственного рассуждения. Однако, истинная проверка любого алгоритма — не в достижении передовых результатов на текущем наборе данных, а в его способности к обобщению. Неизбежно возникает вопрос: насколько устойчива эта архитектура к задачам, требующим не просто манипулирования инструментами, но и глубокого понимания физических принципов, лежащих в основе взаимодействия объектов?

Очевидно, что текущая инфраструктура, Toolshed, является лишь первым шагом. Необходимо развитие не просто набора инструментов, но и системы, способной к автоматическому построению и проверке гипотез о взаимосвязи между инструментом, задачей и ожидаемым результатом. Простое добавление новых инструментов не решит проблему, если отсутствует механизм для их осмысленного применения. Алгоритм должен доказывать свою корректность, а не просто успешно проходить тесты.

В конечном итоге, успех данного направления исследований будет определяться способностью к созданию систем, которые не просто используют инструменты, но и понимают их назначение. Это требует перехода от реактивного подхода к проактивному, где алгоритм способен самостоятельно формулировать задачи и выбирать оптимальные инструменты для их решения. И тогда, возможно, мы увидим не просто роботов, манипулирующих объектами, а системы, способные к истинному пространственному мышлению.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04069.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-05 04:32