Искусственный интеллект в движении: новый тест для «зрячих» роботов

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили комплексную платформу для оценки способности ИИ-агентов ориентироваться и понимать окружающую среду, используя зрение и язык.

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"

Анализ главных компонент профилей возможностей модели Embodied4C выявил, что первая компонента ($72.4\%$) отражает общую воплощённую компетентность, чётко разделяя модели, ограниченные низкоуровневым визуально-моторным управлением, от мультимодальных систем, способных к сложному рассуждению, в то время как вторая компонента ($17.7\%$) позволяет различить стратегии рассуждения, варьирующиеся от планирования на основе языка до прямого восприятия и управления действиями.

Представлен бенчмарк Embodied4C, предназначенный для всесторонней оценки возможностей мультимодального рассуждения и обобщения в задачах воплощенной навигации.

Несмотря на успехи моделей «зрение-язык», их способность к рассуждению и адаптации в реальных условиях, обусловленных физическим воплощением, остается недостаточно изученной. В данной работе представлена новая методика оценки, ‘Embodied4C: Measuring What Matters for Embodied Vision-Language Navigation’, предназначенная для всесторонней проверки ключевых возможностей моделей в задачах навигации, выполняемых автономными агентами — от автомобилей до роботов-манипуляторов. Полученные результаты показывают, что выравнивание модальностей и обучение на инструкциях важнее масштаба моделей, в то время как пространственное и временное рассуждение остается основным препятствием для надежной работы в воплощенном искусственном интеллекте. Какие новые подходы позволят преодолеть эти ограничения и создать действительно разумные и адаптивные воплощенные системы?

Понимание физического мира: вызов для искусственного интеллекта

Традиционные системы искусственного интеллекта демонстрируют впечатляющие способности в распознавании закономерностей, однако их возможности по истинному пониманию физического мира ограничены. Они могут успешно идентифицировать объекты на изображениях или в данных, но испытывают трудности с предсказанием их поведения или взаимодействий в реальной среде. Эта проблема обусловлена тем, что большинство алгоритмов обучаются на огромных массивах данных, не содержащих явной информации о физических принципах, таких как гравитация, инерция или сопротивление материалов. В результате, даже небольшие отклонения от условий, в которых система обучалась, могут приводить к ошибкам и непредсказуемым результатам, подчеркивая разрыв между статистическим распознаванием и истинным пониманием окружающего пространства и объектов в нем.

Эффективное взаимодействие с окружающим миром требует от систем искусственного интеллекта не просто распознавания визуальной информации, но и понимания принципов поведения объектов и их взаимосвязей. Современные Vision-Language Models (VLMs) часто сталкиваются с трудностями при решении задач, требующих знания физических законов и здравого смысла. Например, модель может идентифицировать предмет как «мяч», но не предвидеть, что он отскочит, если его бросить, или что хрупкий предмет разобьётся при падении. Преодоление этого ограничения — ключевая задача для создания действительно интеллектуальных систем, способных к адаптации и решению сложных проблем в реальных условиях, ведь простое «видение» без понимания физического мира является недостаточным для полноценного взаимодействия.

Современные Визуально-Языковые Модели (VLM) зачастую демонстрируют недостаточную осведомленность о фундаментальных физических принципах, что серьезно ограничивает их способность к надежному и универсальному выполнению задач в реальном мире. Вместо глубокого понимания взаимодействия объектов, модели склонны к поверхностному анализу визуальных данных и языковых подсказок, что приводит к ошибкам в ситуациях, требующих прогнозирования физических последствий действий или понимания причинно-следственных связей. Например, при решении задач, связанных с манипулированием объектами, модель может не учитывать гравитацию, инерцию или свойства материалов, что делает ее действия нереалистичными или даже невозможными. В результате, способность VLM к обобщению и адаптации к новым, незнакомым сценариям остается ограниченной, подчеркивая необходимость интеграции физических знаний в архитектуру и процесс обучения этих моделей для достижения истинного «понимания» окружающего мира.

Результаты тестирования модели Embodied4C VQA в различных сценариях демонстрируют типичные успехи и неудачи в семантическом, пространственном, временном, физическом и общем рассуждениях.

Embodied4C: Строгий критерий воплощенного разума

Embodied4C представляет собой новый эталон для оценки воплощенного рассуждения в больших визуально-языковых моделях (VLMs) посредством интерактивных задач. В отличие от традиционных бенчмарков, ориентированных на пассивное вопросно-ответное взаимодействие, Embodied4C требует от моделей активного участия в среде. Это достигается за счет включения задач, требующих навигации по визуальной среде (Vision-Language Navigation — VLN) и манипулирования объектами, что подразумевает взаимодействие в замкнутом цикле с окружением и оценку способности модели адаптироваться к различным сценариям и физическим воплощениям.

В отличие от традиционных задач, ограничивающихся пассивным ответом на вопросы, Embodied4C включает в себя задачи навигации по визуальному окружению (Vision-Language Navigation, VLN) и манипулирование объектами с использованием роботизированных систем. Это требует от модели не просто понимания языка и визуальной информации, но и способности к взаимодействию с окружающей средой в режиме реального времени — осуществлению последовательности действий и адаптации к полученным результатам. Такой подход, основанный на цикле “восприятие-действие-восприятие”, позволяет более комплексно оценить возможности модели в области воплощенного разума и ее способность решать задачи, требующие активного взаимодействия с физическим миром.

Конструкция бенчмарка Embodied4C специально разработана для оценки ключевых способностей, таких как пространственное понимание, временное понимание и адаптивность к различным воплощениям (embodiments). Оценка пространственного понимания включает в себя способность модели точно определять местоположение объектов и перемещаться в среде. Временное понимание оценивается через задачи, требующие от модели учета последовательности действий и понимания их влияния на окружающую среду. Способность к адаптации к различным воплощениям проверяется путем оценки производительности модели в сценариях, где используются различные типы роботизированных платформ или виртуальных агентов, требуя от модели корректировки своих действий в зависимости от физических ограничений и возможностей каждого воплощения.

Результаты тестирования моделей на бенчмарке Embodied4C показывают их эффективность в различных областях: семантическом понимании, пространственном и временном мышлении, а также в решении задач, требующих физического моделирования и общих знаний.

Оценка производительности ведущих VLM

Оценка моделей VLM (Visual Language Models) в среде Embodied4C выявила существенные различия в производительности между такими моделями, как GPT-5, GPT-4o, OpenFly-Agent, Senna и OpenVLA. Наивысший общий балл — 39.59 — был достигнут моделью GPT-5-mini. Данные тесты позволили количественно оценить способность моделей к визуальному пониманию и взаимодействию с окружением, продемонстрировав, что производительность значительно варьируется в зависимости от архитектуры и обучающих данных конкретной модели.

В ходе оценки производительности ведущих визуальных языковых моделей (VLM) был применен метод главного компонентного анализа (PCA) для выявления ключевых факторов, влияющих на результаты выполнения разнообразных задач и в различных воплощениях. Анализ PCA показал, что первая главная компонента (PC1) объясняет 72.4% общей вариативности производительности моделей. Это указывает на то, что большая часть различий в эффективности VLM может быть объяснена одним доминирующим фактором, что упрощает понимание и оптимизацию их поведения в различных сценариях. Выделение этого ключевого фактора позволяет сфокусировать усилия по улучшению моделей на наиболее важных аспектах, способствующих повышению их общей производительности.

Исследования показывают, что, несмотря на перспективность крупных языковых моделей (LLM), они по-прежнему испытывают трудности со сложным рассуждением и обобщением, особенно в новых, незнакомых средах. В частности, наблюдаются ограничения в адаптации к задачам, отличающимся от тех, на которых модель обучалась. Однако, модель GPT-5-mini демонстрирует выраженные способности к обобщению, достигая приблизительно 100% точности в задачах вопросно-ответного формата (QA) на данных, значительно отличающихся от обучающих ($domain-far$ QA), что свидетельствует о ее более высокой адаптивности и способности к переносу знаний.

Анализ распределений вопросов VQA и инструкций VLN по всем трем подтестам и наборе данных Embodied4C позволяет выявить общие закономерности в структуре задач.

Последствия для искусственного интеллекта и робототехники

Разработанный комплексный эталон Embodied4C представляет собой стандартизированную платформу, предназначенную для стимулирования прогресса в области воплощенного искусственного интеллекта. Этот эталон позволяет исследователям оценивать и совершенствовать возможности визуально-языковых моделей (VLMs) в контексте взаимодействия с физическим миром. Предоставляя унифицированный набор задач, требующих не только понимания визуальной информации, но и планирования действий в трехмерном пространстве, Embodied4C способствует расширению границ возможностей VLMs и открывает новые перспективы для создания более интеллектуальных и адаптивных роботизированных систем. Этот эталон позволяет проводить объективное сравнение различных подходов к обучению и разработке моделей, что, в свою очередь, ускоряет процесс создания более надежных и эффективных решений в области автономной робототехники.

Успешное выполнение сложных задач навигации, продемонстрированное в рамках исследования, имеет первостепенное значение для развития автономного транспорта и беспилотных летательных аппаратов. В частности, способность к эффективной ориентации в пространстве и обходу препятствий является критически важной для безопасной и надежной работы автомобилей без водителя в реальных дорожных условиях. Аналогично, для беспилотных летательных аппаратов, используемых в логистике, мониторинге или поисково-спасательных операциях, точная навигация в сложных средах, с учетом физических ограничений и динамических изменений, является определяющим фактором успеха. Развитие алгоритмов и моделей, способных к подобной навигации, открывает перспективы для создания более автономных, эффективных и универсальных роботизированных систем.

Данная работа подчеркивает критическую важность обучения моделей искусственного интеллекта с учетом реальных физических ограничений окружающего мира. Способность учитывать законы физики, такие как гравитация, инерция и сопротивление среды, является ключевым фактором для создания надежных и устойчивых систем. Модели, игнорирующие эти ограничения, могут демонстрировать нереалистичное или даже опасное поведение в реальных условиях. Развитие алгоритмов, способных к адаптации и обучению в условиях физической реальности, открывает перспективы для создания более безопасных и эффективных автономных систем, включая беспилотные транспортные средства и роботов-ассистентов, способных надежно функционировать в сложных и непредсказуемых условиях окружающей среды.

Анализ устойчивости модели по различным подзадачам Embodied4C показывает, что её эффективность зависит от типа требуемого рассуждения: семантического, пространственного, временного, физического или обобщающего, при этом средний балл по всем подзадачам отражает общую производительность.

Исследование, представленное в статье, стремится к оценке не просто способности агентов ориентироваться в пространстве, но и к пониманию глубины их рассуждений. Упрощение сложных систем — ключевая задача, и в этом контексте возникают отголоски слов Дональда Дэвиса: «Всякая сложная система, какой бы полезной она ни была, должна быть понятной. Если она непонятна, она опасна». Создание бенчмарка Embodied4C, направленного на измерение способности к обобщению и многомодальному рассуждению, — это шаг к созданию действительно безопасных и эффективных систем воплощенного искусственного интеллекта. Удаление избыточности в данных и задачах позволяет выявить истинные возможности моделей, фокусируясь на ясности и структуре смысла, а не на кажущейся сложности.

Что Дальше?

Представленный здесь набор задач, Embodied4C, выявляет не столько провалы в текущих моделях, сколько их излишнюю самоуверенность. Успешное выполнение сценариев, зафиксированное в лабораторных условиях, не гарантирует устойчивости к малейшим отклонениям от идеализированной реальности. Это закономерно. Сложность — это тщеславие; истинная проверка — в простоте, в способности адаптироваться к непредсказуемости.

Будущие исследования должны сместить фокус с увеличения количества параметров моделей на повышение их способности к абстракции и обобщению. Важнее не «видеть» больше, а «понимать» меньше, но точнее. Акцент на создании минимально достаточных моделей, способных к эффективному решению задач в условиях неопределенности, представляется более перспективным путем, чем бесконечная гонка за вычислительной мощностью.

Вопрос не в том, чтобы научить агента «выполнять команды», а в том, чтобы он самостоятельно определял, что именно следует делать. Молчание иногда информативнее документации. Истинное воплощение интеллекта заключается не в скорости реакции, а в умении не действовать, когда это необходимо.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.18028.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-23 20:09