Визуализация для машин: новый взгляд на графическое представление данных

Автор: Денис Аветисян

Статья рассматривает необходимость переосмысления принципов визуализации с учетом особенностей восприятия информации моделями машинного обучения, а не только человеком.

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"

Визуализация данных для человека и машины требует принципиально разных подходов: в то время как десятилетия исследований в области восприятия легли в основу дизайна для человеческой аудитории, существующие знания не применимы к машинному зрению, требуя разработки нового фундамента для визуализации, ориентированной на искусственный интеллект.

Необходимость разработки специализированных принципов визуального кодирования для эффективной работы моделей, обрабатывающих изображения и текст.

Несмотря на десятилетия исследований в области визуализации данных, ориентированных на возможности человеческого восприятия, эффективность этих принципов при анализе машинами остается под вопросом. В статье ‘Toward a Machine Bertin: Why Visualization Needs Design Principles for Machine Cognition’ утверждается, что современные модели обработки изображений (Vision-Language Models) воспринимают визуальную информацию принципиально иначе, чем люди, что приводит к неожиданным результатам при интерпретации графиков и диаграмм. Исследование показывает, что расхождение между человеческим и машинным восприятием носит качественный, а не только количественный характер, требуя переосмысления базовых принципов визуального представления данных. Необходимы ли новые, специализированные принципы визуализации, ориентированные на машинное обучение, и как создать «машинный Бертин», дополняющий существующие знания в этой области?

Основы визуального восприятия и эффективное кодирование

Эффективная визуализация данных напрямую зависит от понимания того, как человек воспринимает визуальную информацию. Исследования показывают, что плохо спроектированные графики и диаграммы могут существенно затруднить понимание даже самых простых данных. Неадекватный выбор цветов, перегруженность деталями или несоответствие визуальных элементов задачам восприятия приводят к когнитивной перегрузке и ошибкам в интерпретации. В результате, ценная информация теряется, а возможность извлечь полезные выводы снижается. Понимание принципов зрительного восприятия, таких как распознавание образов и способность к преаттентивному анализу, является ключевым фактором для создания визуализаций, которые действительно помогают человеку понимать и анализировать данные.

Для создания эффективных визуализаций необходимо учитывать особенности восприятия визуальной информации человеком. В этом контексте принципы, разработанные Жаком Бертеном и гештальт-психологией, предоставляют мощный инструментарий. Переменные Бертена, такие как положение, размер, форма, текстура и цвет, позволяют кодировать данные таким образом, чтобы ключевые аспекты информации сразу же воспринимались без сознательных усилий — посредством преаттентивного процесса. Гештальт-принципы — близости, сходства, замкнутости, непрерывности и общей судьбы — описывают, как мозг организует визуальные элементы в единые, осмысленные группы. Грамотное применение этих принципов позволяет создавать диаграммы, которые не требуют усилий для интерпретации, поскольку визуальная организация автоматически направляет внимание зрителя к наиболее важным закономерностям и взаимосвязям в данных.

Цветовое пространство CIE Lab представляет собой инновационный подход к кодированию цвета, основанный на восприятии человеческим глазом, а не на физических характеристиках света. В отличие от традиционных моделей, таких как RGB или CMYK, CIE Lab стремится к перцепционной равномерности — равные изменения в числовых значениях соответствуют примерно равным изменениям в воспринимаемом цвете. Это особенно важно при визуализации данных, поскольку позволяет избежать искажений и неверных интерпретаций, возникающих из-за неравномерного восприятия различных оттенков. Использование CIE Lab в построении диаграмм и графиков гарантирует, что различия в цвете будут пропорциональны различиям в значении представляемой информации, что значительно повышает ясность и точность визуального представления данных и облегчает их понимание.

Подъем машинного зрения и текущие ограничения

Визуальные трансформаторы (ViT) активно внедряются в мультимодальные модели (VLM), однако их принцип работы, основанный на декомпозиции изображения на отдельные патчи, может затруднять целостное понимание графиков. Вместо анализа изображения как единой структуры, ViT обрабатывает отдельные фрагменты, что препятствует выявлению взаимосвязей между элементами графика, такими как оси, заголовки и данные. Это особенно критично для сложных графиков, где контекст и общая структура имеют решающее значение для корректной интерпретации информации. В результате, способность ViT к пониманию графиков ограничена по сравнению с подходами, учитывающими изображение в целом.

Современные визуальные языковые модели (VLM) испытывают трудности при анализе сложных графиков, часто полагаясь на оптическое распознавание символов (OCR) для извлечения текстовой информации. Данная зависимость от OCR становится узким местом в процессе понимания графиков, поскольку точность распознавания текста напрямую влияет на способность модели интерпретировать данные. Ошибки в OCR, возникающие из-за качества изображения, шрифтов или сложности макета, приводят к неверному пониманию значений и взаимосвязей, представленных на графике, что существенно ограничивает возможности VLM в задачах, требующих глубокого анализа визуальной информации.

В современных визуальных языковых моделях (VLM) наблюдается склонность к «текстурному предубеждению», при котором модели фокусируются на поверхностных визуальных паттернах, а не на структурном понимании графиков. Это приводит к тому, что модели полагаются на распознавание текстур, игнорируя важные взаимосвязи между элементами графика, что существенно снижает точность интерпретации. Согласно результатам тестирования на бенчмарке CharXiv, VLMs демонстрируют всего 47.1% точности в интерпретации графиков, в то время как средний показатель точности для человека составляет 80.5%. Данный разрыв в производительности подчеркивает необходимость разработки методов, направленных на повышение способности VLMs к структурному анализу визуальной информации.

К машинно-ориентированной визуализации

Машинно-ориентированная визуализация представляет собой подход к представлению данных, оптимизированный для обработки машинами, в отличие от традиционных визуализаций, ориентированных на восприятие человеком. Вместо акцента на эстетике и интуитивности для зрителя, приоритетом является структурированность и однозначность данных для алгоритмов. Это предполагает использование форматов, которые легко парсятся машинами, и кодирование информации таким образом, чтобы обеспечить автоматическую интерпретацию и анализ данных без необходимости ручного вмешательства или сложных алгоритмов распознавания образов. Такой подход позволяет создавать системы, способные автоматически извлекать знания из визуальной информации и использовать ее для решения различных задач.

Для обеспечения машинной интерпретации визуальной информации используются структурированные визуальные форматы, такие как SVG и семантическая разметка. Эти форматы, в отличие от растровых изображений, предоставляют данные в векторном виде, что позволяет алгоритмам анализировать и извлекать конкретные элементы. Дополнительно, текстовое представление данных посредством Vega-Lite и таблиц данных (Data Tables) значительно упрощает процесс парсинга. Vega-Lite, будучи декларативным языком спецификаций, позволяет описывать визуализации в текстовом формате, а таблицы данных предоставляют структурированный доступ к исходным данным, необходимым для построения и интерпретации визуализации. Комбинация этих подходов обеспечивает возможность автоматизированного анализа и обработки визуальной информации специализированными алгоритмами и системами.

В настоящее время разрабатываются системы, такие как LIDA и Data Formulator, предназначенные для автоматизированного создания визуализаций, пригодных для машинной обработки. LIDA (Learning Intelligent Distribution Agent) фокусируется на когнитивном моделировании и генерации визуализаций, соответствующих принципам машинного восприятия. Data Formulator, в свою очередь, представляет собой систему для преобразования данных в структурированные форматы, оптимальные для автоматизированного анализа и визуализации. Автоматизация процесса создания визуализаций позволяет значительно повысить эффективность и масштабируемость анализа данных, снижая потребность в ручной настройке и обеспечивая возможность обработки больших объемов информации.

Оценка понимания графиков и эффективности кодирования

Для всесторонней оценки возможностей визуальных языковых моделей (VLM) в понимании графиков используются такие бенчмарки, как ChartQA, CharXiv и ChartMuseum. Эти наборы данных отличаются возрастающей сложностью, включая разнообразные типы диаграмм и задачи, требующие не только распознавания визуальных элементов, но и логического вывода на основе представленных данных. ChartQA фокусируется на ответах на вопросы по графикам, CharXiv оценивает способность VLM к анализу научных графиков, а ChartMuseum предоставляет обширный набор диаграмм для тестирования различных аспектов понимания визуальной информации. Использование этих бенчмарков позволяет провести объективное сравнение различных VLM и выявить области, требующие дальнейшего развития.

EncQA (Encoding Question Answering) представляет собой методологию, позволяющую провести детальную оценку возможностей визуального декодирования визуально-языковых моделей (VLM). В отличие от комплексных бенчмарков, EncQA разделяет процесс декодирования на отдельные каналы кодирования — например, цвет, форму, положение элементов на графике. Это позволяет выявить, какие аспекты визуальной информации VLM обрабатывает успешно, а какие — с ошибками. Анализ производительности модели по каждому каналу кодирования предоставляет ценную информацию для дальнейшей оптимизации архитектуры и алгоритмов VLM, направленную на улучшение их способности к пониманию и интерпретации графических данных.

Текущие результаты работы визуальных языковых моделей (VLM) на специализированных бенчмарках для оценки понимания графиков демонстрируют существенное отставание от показателей, достижимых человеком. В частности, модель GPT-4 показывает результат, соответствующий лишь 16-му перцентилю на тесте VLAT Visualization Literacy Assessment при сравнении с результатами людей, а на бенчмарке CharXiv точность GPT-4 на 33 процентных пункта ниже, чем у человека. Данные показатели указывают на значительные трудности, возникающие у современных VLM при интерпретации и анализе визуальной информации, представленной в виде графиков и диаграмм.

Будущее визуальной аналитики: бесшовное сотрудничество человека и ИИ

Схождение принципов визуализации, ориентированных на человека и машину, открывает принципиально новые горизонты для аналитики данных. Традиционно, визуализация строилась вокруг когнитивных способностей человека, акцентируя внимание на восприятии цвета, формы и паттернов. Однако, современные алгоритмы машинного обучения способны выявлять сложные взаимосвязи и аномалии в данных, которые могут быть незаметны для человеческого глаза. Объединение этих подходов позволяет создавать интеллектуальные системы визуализации, способные автоматически адаптироваться к потребностям пользователя и представлять информацию в наиболее понятной и эффективной форме. Это не просто отображение данных, а активный процесс совместного исследования, в котором машина выступает в роли помощника, расширяющего возможности человеческого интеллекта и ускоряющего процесс принятия решений.

Автоматическое создание визуализаций, объединенное с интерактивными инструментами исследования, открывает новые возможности для извлечения ценной информации из сложных массивов данных. Вместо ручного построения графиков и диаграмм, системы будущего смогут самостоятельно определять наиболее релевантные типы визуализаций, основываясь на структуре и характере данных. Пользователи, в свою очередь, получат возможность динамически взаимодействовать с этими визуализациями — фильтровать, масштабировать, детализировать отдельные аспекты, и таким образом, углубленно исследовать данные, выявляя скрытые закономерности и тенденции. Этот симбиоз автоматизации и интерактивности значительно повысит эффективность анализа, позволяя исследователям и аналитикам быстрее принимать обоснованные решения и открывать новые знания, ранее скрытые в огромных объемах информации.

В будущем визуальный анализ претерпит значительные изменения благодаря преодолению ограничений современных визуальных языковых моделей (VLMs). Исследования направлены на разработку систем, способных не просто генерировать визуализации, но и понимать контекст данных, предлагая пользователю наиболее релевантные и информативные представления. Сочетание автоматизированной генерации визуализаций с интерактивными инструментами позволит значительно повысить эффективность извлечения знаний из сложных наборов данных. Успешное внедрение усовершенствованных алгоритмов визуализации и методов машинного обучения приведет к созданию симбиотической среды, где искусственный интеллект не заменяет, а расширяет когнитивные способности человека, позволяя решать задачи, ранее казавшиеся непосильными.

Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на необходимости переосмысления принципов визуализации в контексте машинного обучения. Вместо оптимизации для человеческого восприятия, требуется разработка новых подходов, учитывающих специфику обработки визуальной информации моделями VLM. Как точно подметил Анри Пуанкаре: «Математика — это искусство находить закономерности, скрытые в хаосе». Подобно тому, как математик ищет порядок в кажущемся беспорядке, так и исследователи стремятся выявить оптимальные методы визуального кодирования для эффективной работы моделей машинного зрения. Работа направлена на создание эталонов оценки, позволяющих систематически сравнивать различные подходы к визуализации, ориентированной на машинное восприятие, и преодолеть разрыв между человеческим и машинным анализом визуальных данных.

Куда Ведет Нас Визуализация?

Представленные исследования, стремясь к “Машине Бертина”, неизбежно сталкиваются с фундаментальным вопросом: а существует ли вообще “хороший” дизайн визуализации, независимый от наблюдателя? Всё же, системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Попытки адаптировать принципы, созданные для человеческого восприятия, к когнитивным моделям, кажутся упражнением в тщеславии, попыткой навязать чуждую логику существу, чья логика иная. В конечном счете, стабильность текущих подходов — это лишь задержка неизбежной катастрофы, когда машинное зрение столкнется с задачами, не предусмотренными человеческим опытом.

Дальнейшие исследования должны сместить фокус с имитации человеческого восприятия на понимание внутренних представлений, формирующихся в машинных моделях. Ключевым представляется не создание “лучших” визуализаций для машин, а разработка метрик, способных оценивать эффективность этих представлений независимо от человеческой интерпретации. Впрочем, само понятие “эффективности” требует переосмысления — ведь, возможно, “оптимальное” представление — это не наиболее информативное, а наиболее устойчивое к энтропии.

В конечном счете, поиск принципов машино-ориентированной визуализации — это не столько инженерная задача, сколько философское упражнение. Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы, и любое стремление зафиксировать истину в визуальной форме обречено на провал. Однако, в самом этом тщетном стремлении и заключается суть прогресса.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.01527.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-03 12:14