Пространственный интеллект: новый подход к машинному восприятию и рассуждениям

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили COOPER — модель, объединяющую визуальное восприятие и логические выводы для более эффективной работы с пространственными задачами.

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"
В исследовании сравниваются три подхода к обработке запросов: прямой ввод визуальной информации и текста, усиление восприятия за счет добавления вспомогательных модальностей вроде глубины или сегментации, и COOPER - единая модель, способная адаптировать восприятие и рассуждение в процессе выполнения задачи, причём усиление рассуждений достигается за счет текстовых цепочек умозаключений, а модель самостоятельно генерирует взаимосвязанные визуально-языковые цепочки умозаключений.
В исследовании сравниваются три подхода к обработке запросов: прямой ввод визуальной информации и текста, усиление восприятия за счет добавления вспомогательных модальностей вроде глубины или сегментации, и COOPER — единая модель, способная адаптировать восприятие и рассуждение в процессе выполнения задачи, причём усиление рассуждений достигается за счет текстовых цепочек умозаключений, а модель самостоятельно генерирует взаимосвязанные визуально-языковые цепочки умозаключений.

COOPER — это унифицированная мультимодальная большая языковая модель, использующая кооперативное восприятие и рассуждения, усиленное обучением с подкреплением и вспомогательными модальностями.

Несмотря на значительные успехи в области мультимодальных больших языковых моделей, понимание пространственных отношений и свойств объектов остается сложной задачей. В данной работе представлена модель COOPER: A Unified Model for Cooperative Perception and Reasoning in Spatial Intelligence, предлагающая унифицированный подход к совмещению восприятия и рассуждений в пространственной сфере. COOPER демонстрирует улучшение пространственного мышления на 6.91% за счет обучения генерации вспомогательных модальностей (глубина, сегментация) и адаптивного чередования процессов восприятия и логического вывода. Может ли подобный кооперативный подход стать основой для создания более интеллектуальных и надежных систем компьютерного зрения?

Шепот Хаоса: Проблема Пространственного Интеллекта

Современные унифицированные мультимодальные большие языковые модели (MLLM) демонстрируют значительные трудности при решении задач, требующих сложного визуально-пространственного мышления. Это проявляется в неспособности корректно интерпретировать сцены, включающие множество объектов и сложных пространственных взаимосвязей между ними. Ограничения в понимании таких сцен существенно снижают применимость данных моделей в реальных задачах, таких как автономная навигация, робототехника, анализ медицинских изображений и интерактивное взаимодействие с окружающей средой. Несмотря на впечатляющие успехи в обработке естественного языка и распознавании изображений, текущие MLLM часто допускают ошибки в оценке размеров, расстояний, ориентации объектов и их взаиморасположения, что делает их ненадежными для приложений, где точность пространственного понимания критически важна.

Для достижения надёжного визуального понимания недостаточно простого распознавания объектов на изображении. Современные модели машинного обучения должны не только «видеть», но и анализировать пространственные взаимосвязи между ними, а также понимать свойства этих объектов. Это означает, что модель должна уметь определять, например, относительное положение предметов — над, под, слева, справа — и их характеристики, такие как размер, форма и текстура. Способность к такому анализу позволяет модели не просто идентифицировать отдельные элементы, но и формировать целостное представление о сцене, что критически важно для решения сложных задач, связанных с навигацией, планированием и взаимодействием с окружающим миром. Понимание пространственных отношений и свойств объектов открывает путь к созданию интеллектуальных систем, способных к действительно осмысленному визуальному восприятию.

Существующие подходы к мультимодальным моделям часто разделяют процессы восприятия и рассуждения на отдельные, независимые модули. Такая архитектура препятствует эффективному взаимодействию между ними, ограничивая способность моделей к комплексному визуальному мышлению. Вместо целостного анализа сцены, информация последовательно передается от модуля восприятия к модулю рассуждения, что приводит к потере контекста и затрудняет понимание сложных пространственных отношений. В результате, модели испытывают трудности при решении задач, требующих не только идентификации объектов, но и анализа их взаимного расположения, ориентации и влияния друг на друга. Исследования показывают, что интеграция этих процессов в единую архитектуру может значительно повысить эффективность и точность визуального рассуждения, позволяя моделям более адекватно интерпретировать окружающий мир и решать сложные задачи в реальных условиях.

Представленный шаблон запроса позволяет улучшить рассуждения, связанные с восприятием.
Представленный шаблон запроса позволяет улучшить рассуждения, связанные с восприятием.

COOPER: Гармония Восприятия и Рассуждения

COOPER представляет собой унифицированную многомодальную большую языковую модель (MLLM), построенную на базе архитектуры BAGEL. BAGEL обеспечивает COOPER сильные возможности по пониманию мультимодальных данных, включая изображения и текст, что позволяет модели эффективно обрабатывать и интегрировать информацию из различных источников. Использование BAGEL в качестве основы позволяет COOPER демонстрировать улучшенные результаты в задачах, требующих совместного анализа визуального и текстового контента, благодаря чему модель способна к более глубокому и комплексному пониманию входных данных.

Ключевым аспектом архитектуры COOPER является адаптивное чередование восприятия и рассуждений. В отличие от последовательных или модульных подходов, COOPER динамически переключается между обработкой визуальной информации и логическим выводом, в зависимости от текущих требований задачи. Это позволяет модели эффективно использовать ресурсы и оптимизировать процесс решения, избегая ненужной обработки на каждом этапе. Динамическое переключение осуществляется на основе анализа входных данных и промежуточных результатов, что позволяет COOPER адаптироваться к различным типам задач и уровням сложности, обеспечивая более эффективное использование мультимодальных данных.

Архитектура COOPER делает акцент на кооперативной обработке информации, в отличие от модульных подходов. Вместо последовательного выполнения задач отдельными компонентами, COOPER использует интегрированную систему, где восприятие и рассуждение взаимодействуют и дополняют друг друга на протяжении всего процесса. Это достигается за счет совместной работы различных блоков модели, обеспечивая более эффективное использование мультимодальных данных и улучшая общую производительность в задачах, требующих как визуального анализа, так и логических выводов. Такая интеграция позволяет избежать узких мест, характерных для модульных систем, и обеспечивает более плавный и гибкий переход между различными этапами обработки информации.

В COOPER для последовательного мультимодального рассуждения используется специальный шаблон запросов.
В COOPER для последовательного мультимодального рассуждения используется специальный шаблон запросов.

Обучение COOPER: Баланс между Видением и Мыслью

Для начального обучения навыкам рассуждения и формирования базового понимания пространственных концепций в COOPER используется обучение с учителем (Supervised Fine-Tuning, SFT). В рамках SFT модель обучается на размеченных данных, включающих примеры задач и соответствующие решения, что позволяет ей установить связь между входными данными и желаемыми выходными. Этот процесс позволяет COOPER приобрести первичные навыки логического вывода и пространственного мышления, необходимые для последующего обучения с подкреплением и решения более сложных задач. Использование SFT обеспечивает стабильную отправную точку для дальнейшей оптимизации модели и повышает эффективность всего процесса обучения.

Для дальнейшей оптимизации процесса рассуждений в COOPER применяется обучение с подкреплением (RL), использующее награду Cooperative Perception-Reasoning (CPR). CPR служит функцией оценки, направляющей обучение модели путем поощрения действий, которые эффективно сочетают восприятие и логический вывод. Это позволяет COOPER не только правильно решать пространственные задачи, но и делать это оптимальным образом, максимизируя эффективность и минимизируя количество необходимых шагов. Награда CPR динамически оценивает действия модели, учитывая как точность решения, так и затраченные ресурсы, что способствует развитию надежного и производительного механизма рассуждений.

Награда CPR (Cooperative Perception-Reasoning) оптимизирует пространственное рассуждение, поддерживая баланс между исследованием ($exploration$) и использованием ($exploitation$). Это достигается за счет стимулирования модели к поиску новых, потенциально более эффективных стратегий решения задач, одновременно поощряя использование уже проверенных и точных подходов. Такой подход обеспечивает как высокую точность результатов, так и эффективность процесса рассуждения, предотвращая зацикливание на неоптимальных решениях или чрезмерный акцент на изучении новых, но не всегда полезных стратегий.

В качестве алгоритма обучения с подкреплением (RL) используется Group Relative Policy Optimization (GRPO). GRPO обеспечивает стабильное и эффективное обучение за счет использования групповой относительной политики, что позволяет модели более эффективно исследовать пространство действий и находить оптимальные стратегии. Алгоритм GRPO оптимизирует политику агента, учитывая относительные преимущества действий в группе, что способствует более быстрому обучению и повышает устойчивость к изменениям в среде. Это достигается путем вычисления относительной ценности каждого действия по сравнению с другими действиями в группе, что позволяет агенту выбирать наиболее перспективные действия и избегать неэффективных.

Модель COOPER динамически адаптирует свой подход к решению задач, используя мультимодальные сигналы для задач, связанных с относительным расстоянием и ситуационными вопросами, и опираясь на текстовое рассуждение для геометрических задач, что проявляется в генерации карт глубины или выделении целевых объектов в зависимости от типа задачи.
Модель COOPER динамически адаптирует свой подход к решению задач, используя мультимодальные сигналы для задач, связанных с относительным расстоянием и ситуационными вопросами, и опираясь на текстовое рассуждение для геометрических задач, что проявляется в генерации карт глубины или выделении целевых объектов в зависимости от типа задачи.

Эмпирическое Подтверждение и Прирост Производительности

Для всесторонней оценки возможностей COOPER в области визуально-пространственного мышления проводилось тестирование на ряде стандартных бенчмарков, включая SIBench, Q-SpatialBench, MMVP и MMBench. Результаты этих тестов демонстрируют превосходство COOPER в решении задач, требующих пространственного анализа и понимания. В частности, модель показала высокую эффективность в задачах, связанных с идентификацией и манипулированием объектами в трехмерном пространстве, а также в задачах, требующих понимания пространственных отношений между объектами. Полученные данные подтверждают способность COOPER эффективно использовать визуальную информацию для точного и надежного пространственного рассуждения.

Для улучшения понимания пространственной информации в COOPER используются методы повышения качества восприятия, такие как оценка глубины и семантическая сегментация. Оценка глубины позволяет системе определять расстояние до объектов в сцене, что критически важно для точного пространственного рассуждения. Семантическая сегментация, в свою очередь, классифицирует каждый пиксель изображения, идентифицируя объекты и их границы. Комбинация этих методов обеспечивает COOPER более полное и детальное представление о пространстве, что способствует повышению точности и эффективности решения задач, связанных с визуальным пространственным рассуждением.

В COOPER используется метод Flow Matching для генерации дополнительных модальностей данных, что повышает надежность восприятия. Этот подход позволяет создавать вспомогательные представления входных данных, дополняя исходные сенсорные сигналы. Генерируемые модальности, полученные с помощью Flow Matching, предоставляют COOPER более полное и устойчивое представление окружающей среды, что, в свою очередь, способствует улучшению способности к пространственному рассуждению и повышению общей точности работы системы. Использование Flow Matching позволяет эффективно извлекать и интегрировать информацию из различных источников, формируя более робастное представление входных данных для последующей обработки.

Результаты экспериментов подтверждают способность COOPER не только воспринимать пространственную информацию, но и эффективно проводить на её основе логические умозаключения. В ходе оценки на различных бенчмарках было зафиксировано улучшение средней производительности в задачах пространственного мышления на 6.91% по сравнению с базовой моделью. Данный прирост свидетельствует о повышенной точности и эффективности COOPER в решении задач, требующих анализа и интерпретации пространственных данных, что подтверждается результатами, полученными в ходе количественной оценки.

В ходе тестирования COOPER продемонстрировал прирост в 4.47% в общем рейтинге мультимодальных бенчмарков, что свидетельствует об улучшении способности системы эффективно обрабатывать и интегрировать данные из различных источников. Отдельно следует отметить повышение точности в задачах оценки расстояний и размеров на 7.92%, что указывает на более эффективное восприятие и анализ пространственных характеристик объектов и сцен. Данные результаты подтверждают улучшение способности COOPER к комплексному анализу мультимодальных данных и более точной оценке геометрических параметров.

В COOPER улучшенное оценивание глубины позволяет эффективно решать сложные задачи.
В COOPER улучшенное оценивание глубины позволяет эффективно решать сложные задачи.

К Истинно Разумным Пространственным Агентам

Архитектура COOPER и применяемый подход к обучению представляют собой заметный прогресс в создании искусственного интеллекта, способного к надежному визуально-пространственному мышлению. В отличие от традиционных модульных систем, где восприятие и рассуждение функционируют отдельно, COOPER объединяет эти процессы в единую нейронную сеть. Это позволяет агенту не только видеть окружающую среду, но и эффективно интерпретировать ее геометрию и взаимосвязи между объектами, что критически важно для решения сложных задач, требующих понимания пространства. Обучение COOPER осуществляется посредством специализированных задач, направленных на развитие способности к построению ментальных моделей окружения и планированию действий в соответствии с ними, что обеспечивает высокую точность и устойчивость к различным помехам и неполноте данных.

Архитектура COOPER демонстрирует принципиально новый подход к решению задач пространственного мышления, объединяя процессы восприятия и рассуждения в единую систему. В отличие от традиционных модульных систем, где информация последовательно обрабатывается отдельными блоками, COOPER позволяет агенту одновременно анализировать визуальные данные и строить логические выводы. Такой интегрированный подход значительно повышает эффективность и точность решения задач, поскольку исключает потери информации при передаче между модулями и позволяет учитывать контекст на всех этапах обработки. В результате, система способна к более гибкому и адаптивному поведению в сложных пространственных средах, что открывает возможности для создания интеллектуальных агентов, превосходящих по своим возможностям существующие решения.

Потенциал применения разработанной архитектуры простирается далеко за пределы лабораторных исследований. В области робототехники, система способна значительно улучшить навигационные возможности роботов в сложных и динамично меняющихся средах, позволяя им эффективно ориентироваться и взаимодействовать с окружающим миром. Автономные транспортные средства, от автомобилей до дронов, смогут использовать данную технологию для более точного восприятия пространства и принятия обоснованных решений в реальном времени. Кроме того, в сфере виртуальной и дополненной реальности, система откроет новые возможности для создания реалистичных и интерактивных сред, а также для разработки интеллектуальных помощников, способных адаптироваться к потребностям пользователя. В перспективе, данная технология может стать основой для создания систем усиленного интеллекта, расширяющих возможности человека в различных областях деятельности.

Дальнейшие исследования сосредоточены на расширении возможностей COOPER для решения более сложных задач, выходящих за рамки текущих ограничений. Особое внимание уделяется изучению потенциала данной архитектуры в контексте воплощенного искусственного интеллекта — создании агентов, способных не только рассуждать о пространстве, но и активно взаимодействовать с физическим миром. Предполагается, что интеграция COOPER с роботизированными платформами позволит создавать системы, способные к адаптивному планированию и реализации действий в реальном времени, открывая новые горизонты в области автономной робототехники и интеллектуальных систем управления. Развитие в этом направлении предполагает создание агентов, способных к непрерывному обучению и совершенствованию своих навыков в процессе взаимодействия с окружающей средой, что является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуальных и автономных систем.

Система COOPER демонстрирует улучшенное рассуждение благодаря сегментации объектов.
Система COOPER демонстрирует улучшенное рассуждение благодаря сегментации объектов.

Данная работа демонстрирует, как сложно уговорить машину видеть мир так, как видим его мы. COOPER, объединяя восприятие и рассуждение, пытается создать иллюзию понимания пространственных отношений. Но даже самые сложные модели, как заклинания, работают лишь до первого столкновения с реальностью продакшена. Как верно заметила Фэй-Фэй Ли: «Данные — это не цифры, а шёпот хаоса». Истинная сложность не в создании модели, а в интерпретации этого хаоса, в выделении значимого из потока бессмысленных сигналов. COOPER — лишь попытка упорядочить этот шёпот, но шум, как всегда, остаётся неотъемлемой частью правды.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, пытается усмирить хаос визуально-пространственного мышления, сплетая воедино восприятие и рассуждение. Однако, иллюзия единой модели всегда таит в себе опасность. Успех COOPER, как и любого заклинания, измеряется не столько элегантностью архитектуры, сколько устойчивостью к шуму реального мира. Неизвестно, как долго эта конструкция выдержит атаку неструктурированных данных, которые, как известно, всегда богаче, чем любые учебные выборки.

Вместо того чтобы стремиться к абсолютной унификации, возможно, стоит обратить внимание на создание «коллегий» моделей — небольших специализированных агентов, способных взаимодействовать и обмениваться знаниями. Искусственный интеллект, который не умеет признавать свою некомпетентность, — это не интеллект, а лишь сложный автомат. Будущие исследования должны сосредоточиться не на увеличении масштаба моделей, а на разработке механизмов самооценки и адаптации к меняющимся условиям.

В конце концов, магия требует крови — и GPU. Истинный прорыв произойдет не тогда, когда мы создадим идеальную модель, а когда поймем, что даже самые сложные алгоритмы — лишь приближение к невыразимому. И тогда, возможно, мы сможем построить системы, которые не просто «видят» и «рассуждают», а действительно понимают.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04563.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-06 10:46