Предвидеть поведение: как виртуальные личности помогают в изучении взаимодействия человека с автономными системами

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как модели, способные понимать и генерировать изображения и текст, могут использоваться для предварительного анализа поведения людей в реальных условиях.

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"

На основе сопоставления параллельных экспериментов и представлений исследователей в области взаимодействия человека и компьютера о возможных сценариях использования, была разработана схема исследовательского процесса, демонстрирующая, как персоны визуально-языковых моделей могут быть интегрированы на различных этапах рабочего процесса исследований в области HCI.

Исследование посвящено использованию виртуальных личностей на основе моделей Vision-Language для поддержки эмпирических исследований взаимодействия человека с автономными транспортными средствами и роботами.

Полевые исследования, несмотря на свою ценность, сопряжены с высокими затратами времени и ресурсов, а также подвержены ошибкам. В работе ‘Peeking Ahead of the Field Study: Exploring VLM Personas as Support Tools for Embodied Studies in HCI’ предлагается новый, экономичный метод оценки, использующий персоны, созданные на основе видеo-языковых моделей (VLM), для моделирования результатов, сопоставимых с данными полевых исследований. Полученные результаты демонстрируют, что VLM-персоны способны частично воспроизводить поведенческие паттерны человека, однако уступают ему в вариативности и глубине реакций. Может ли этот подход стать ценным инструментом для предварительных исследований и расширения объемов данных в таких областях, как взаимодействие человека с автономными транспортными средствами?

Понимание Человека: Моделирование Взаимодействия и Его Сложности

Для создания эффективных систем, особенно в сфере взаимодействия с автономными транспортными средствами, необходимо глубокое понимание человеческого поведения. Успех подобных разработок напрямую зависит от способности учитывать не только предсказуемые реакции, но и сложность когнитивных процессов, эмоций и индивидуальных особенностей каждого участника дорожного движения. Недостаточно просто зафиксировать действия — важно понимать мотивацию, ожидания и субъективное восприятие ситуации, поскольку именно эти факторы определяют адекватность и безопасность взаимодействия человека и машины. Поэтому, исследования в области психологии, нейронауки и поведенческой экономики становятся ключевыми для проектирования систем, способных предвидеть и адаптироваться к непредсказуемости человеческого поведения, обеспечивая комфорт и безопасность в реальных условиях эксплуатации.

Традиционные методы моделирования человеческого поведения зачастую оказываются неспособны в полной мере отразить тонкости воплощенного взаимодействия и субъективного опыта. Они склонны упрощать сложные процессы восприятия и принятия решений, сосредотачиваясь на внешних проявлениях действий, игнорируя при этом внутренние мотивы, эмоциональное состояние и индивидуальные особенности каждого человека. В результате, модели, созданные на основе этих методов, могут давать неточные прогнозы и неадекватно реагировать на реальные ситуации, особенно в контексте взаимодействия человека с автономными системами, где важна не только функциональность, но и способность учитывать невербальные сигналы, социальные нормы и интуитивное понимание намерений другого участника взаимодействия. Недостаточное внимание к этим аспектам приводит к созданию систем, которые кажутся неестественными, неуклюжими и даже вызывающими раздражение у пользователей.

Современные методы моделирования человеческого поведения часто сталкиваются с трудностями при воспроизведении сложности реального мира. Вместо того чтобы рассматривать человека как полностью рационального агента, исследования показывают, что поведение формируется под влиянием множества факторов, включая эмоции, когнитивные искажения и контекстуальные особенности. Существующие модели, как правило, упрощают эти аспекты, что приводит к неточностям в прогнозировании реакций людей в динамичных и непредсказуемых ситуациях. Например, при разработке систем автономного вождения, недостаточно просто учитывать логические правила дорожного движения; необходимо также предвидеть непредсказуемые действия пешеходов или велосипедистов, которые обусловлены их индивидуальными намерениями и восприятием окружающей среды. Поэтому, для создания действительно эффективных и безопасных систем, требуется переход к более сложным и реалистичным моделям, учитывающим все многообразие человеческого поведения.

Для создания достоверных моделей человеческого поведения недостаточно просто фиксировать совершаемые действия. Важно понимать лежащие в их основе мотивы и восприятие окружающей действительности. Исследования показывают, что люди действуют не случайно, а руководствуясь внутренними убеждениями, ожиданиями и субъективной оценкой ситуации. Таким образом, моделирование должно учитывать не только что человек делает, но и почему он это делает, а также как он интерпретирует получаемую информацию. Учет этих факторов позволяет создать более реалистичные и предсказуемые модели, необходимые для разработки эффективных систем, особенно в областях, где взаимодействие с человеком играет ключевую роль, например, в автономном транспорте или робототехнике.

Сравнение дискретизированных траекторий реальных людей и персон VLM показывает схожие паттерны ожидания и принятия решений в различных сценариях.

Гибридный Подход: Слияние Реальности и Моделирования

Для получения всестороннего понимания поведения человека в сложных сценариях используется комбинация полевых исследований и VLMPersonaSimulation. Полевые исследования обеспечивают ценные данные, полученные в реальных условиях посредством прямого наблюдения и субъективного анализа данных, что позволяет учитывать нюансы поведения и контекстуальные факторы. VLMPersonaSimulation, в свою очередь, использует возможности больших языковых моделей и мультимодального ввода для создания динамичной и контролируемой среды для анализа поведения. Интеграция этих двух подходов позволяет получить более надежные и экологически валидные модели взаимодействия человека.

Наблюдения в ходе полевых исследований предоставляют ценные данные о реальном поведении человека, полученные посредством прямого наблюдения и субъективного анализа данных (SubjectiveDataAnalysis). Этот подход позволяет зафиксировать не только явные действия, но и тонкие поведенческие нюансы, а также контекстуальные факторы, оказывающие влияние на поведение. Полученные данные включают в себя как количественные показатели, так и качественные описания, что обеспечивает более полное понимание мотиваций и реакций людей в различных ситуациях. Анализ субъективных данных включает в себя интерпретацию наблюдений, интервью и других источников информации, что позволяет выявить скрытые закономерности и взаимосвязи.

VLMPersonaSimulation использует возможности больших языковых моделей (Large Language Model) и мультимодальные входные данные (MultimodalInput) для создания динамичной и контролируемой среды анализа поведения. Мультимодальные данные включают в себя текст, изображения, аудио и другие сенсорные сигналы, которые обрабатываются языковой моделью для генерации реалистичных поведенческих реакций симулированных персонажей. Такой подход позволяет исследователям манипулировать параметрами среды и характеристиками персонажей, обеспечивая возможность проведения контролируемых экспериментов и систематического изучения сложных поведенческих паттернов, недоступных в условиях реальных полевых исследований.

Комбинирование полевых исследований и VLMPersonaSimulation направлено на создание более надежных и экологически валидных моделей человеческого взаимодействия. Сочетание данных, полученных в реальных условиях посредством непосредственного наблюдения и субъективного анализа, с результатами моделирования на базе больших языковых моделей и мультимодальных данных позволяет учитывать как нюансы поведения в контексте реальной среды, так и контролируемые параметры для углубленного анализа. Такой подход обеспечивает повышенную точность и обобщаемость моделей, приближая их к реальному поведению людей в сложных ситуациях, что критически важно для разработки эффективных систем взаимодействия человек-компьютер и прогнозирования поведения в различных сценариях.

Эксперимент включал в себя параллельное исследование с участием 20 человек и 20 виртуальных моделей, основанных на их данных, с последующим анализом сходств и различий и экспертной оценкой пяти исследователей в области взаимодействия человека и компьютера.

Декодирование Поведения: Методы Анализа и Прозрения

Анализ поведенческих данных, включающий траекторный анализ, является основой нашего аналитического процесса, позволяя количественно оценивать и интерпретировать наблюдаемые действия. Данный подход предполагает сбор и обработку данных о перемещениях, взаимодействиях и других поведенческих проявлениях испытуемых или объектов исследования. Траекторный анализ, в частности, фокусируется на изучении путей, пройденных субъектами, и позволяет выявить закономерности в их поведении, такие как скорость, направление и частота определенных действий. Полученные количественные данные затем используются для статистического анализа и выявления значимых тенденций, что обеспечивает объективную оценку и интерпретацию наблюдаемого поведения.

Тематический анализ субъективных данных позволяет получить ценные качественные сведения о мотивациях, восприятии и опыте участников исследования. Данный метод предполагает систематическую идентификацию, организацию и интерпретацию повторяющихся тем или паттернов в текстовых данных, полученных из интервью, открытых вопросов анкет или других источников субъективной информации. В отличие от количественных методов, тематический анализ фокусируется на понимании глубинных смыслов и контекста, позволяя исследователям выявить преобладающие точки зрения, убеждения и эмоциональные реакции участников, что способствует более полному и нюансированному пониманию изучаемого явления.

Моделирование VLM-персон позволяет проводить тестирование гипотез и исследовать сценарии «что, если», которые сложно или невозможно изучать в реальных условиях. Данный метод обеспечивает контролируемую среду для манипулирования переменными и оценки их влияния на поведение, минуя этические и практические ограничения, связанные с экспериментами на людях. Это особенно полезно при изучении редких или опасных ситуаций, а также при необходимости проведения большого количества итераций для оптимизации определенных параметров или стратегий. Полученные результаты могут быть использованы для валидации теоретических моделей и прогнозирования поведения в различных контекстах.

В ходе строгого анализа как реальных, так и смоделированных данных было продемонстрировано, что VLM-персоны надежно воспроизводят общие тенденции человеческого поведения. Среднее время прохождения теста VLM-персонами составило 5,25 секунды, что статистически не отличается от показателя, полученного для реальных участников исследования — 5,07 секунды. Данное соответствие подтверждает валидность использования VLM-персон для моделирования поведения человека в исследовательских целях.

Разработанный пользовательский интерфейс позволяет аннотировать траектории движения людей в видеоматериалах полевых исследований, а полученная траектория отображает временные метки прохождения участниками пяти ключевых точек, соответствующих точкам видеосъемки, используемым в VLM-симуляции.

Обеспечение Валидности: Калибровка, Ограничения и Перспективы

Калибровка виртуальных личностей (VLM) имеет первостепенное значение для обеспечения достоверности симуляций поведения, приближая их к реальным паттернам человеческого взаимодействия. Недостаточная калибровка может привести к искаженным результатам и неверным выводам о взаимодействии человека с технологиями. Процесс калибровки требует тщательной валидации, включающей сопоставление поведения симулированных личностей с данными, полученными в ходе реальных полевых исследований, а также использование статистических методов для оценки степени соответствия. Особенно важно учитывать, что калибровка не является однократным мероприятием, а представляет собой итеративный процесс, требующий постоянной корректировки и уточнения моделей поведения для поддержания высокой степени реалистичности и точности симуляций.

При проведении полевых исследований, направленных на изучение поведения и взаимодействия людей с автоматизированными системами, необходимо учитывать неизбежные ограничения, связанные с контролем над посторонними факторами. В реальных условиях крайне сложно изолировать изучаемые переменные от множества сопутствующих обстоятельств, которые могут оказывать влияние на результаты. Например, индивидуальные различия в опыте водителей, текущие дорожные условия или даже психологическое состояние участников эксперимента могут исказить истинную картину. Признание этих ограничений имеет решающее значение для корректной интерпретации полученных данных и формирования обоснованных выводов. Отсутствие полного контроля над переменными требует осторожного подхода к обобщению результатов и подчеркивает необходимость дальнейших исследований в более контролируемых лабораторных условиях для подтверждения выявленных тенденций.

Расширение возможностей моделирования персон посредством включения представлений цифровых двойников открывает новые перспективы для прогнозирования и оптимизации производительности сложных систем. Интеграция цифровых двойников позволяет не только имитировать поведение отдельных пользователей, но и учитывать динамическое взаимодействие между ними и системой в целом, создавая более реалистичную и детализированную модель. Такой подход позволяет проводить всестороннее тестирование различных сценариев, выявлять потенциальные узкие места и оптимизировать параметры системы для достижения максимальной эффективности и безопасности, особенно в контексте автономных транспортных средств и человеко-машинного взаимодействия. В перспективе, подобная синергия между моделированием персон и цифровыми двойниками способна значительно сократить время и затраты на разработку и внедрение инновационных технологий.

Полученные результаты демонстрируют существенное взаимодействие между типом автономного транспортного средства (AV) и группой испытуемых (p = 0.0032), а также сложное трехстороннее взаимодействие между расширенным человеко-машинным интерфейсом (eHMI), типом AV и группой (p = 0.0168). Это указывает на то, что поведение участников исследования существенно различается в зависимости от комбинации этих факторов. Примечательно, что виртуальные личности (VLM personas) показали более высокие оценки уверенности (4.53) и сходства с реальным поведением (4.00) по сравнению с группой людей (3.50 и 3.10 соответственно), что подчеркивает потенциал использования симуляций для более точного моделирования и прогнозирования поведения в контексте автоматизированного транспорта.

Персона VLM последовательно оценивает ответы на вопросы, основываясь на симулированной памяти взаимодействия, предоставляя обоснование для каждой из шести условий.

Исследование демонстрирует, что персоны, основанные на Визуально-Языковых Моделях (VLM), способны частично воспроизводить поведение человека в условиях полевых исследований. Это напоминает о сложности систем, которые нельзя просто сконструировать, но необходимо взращивать, подобно саду. Как отмечает Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из ряда заключенных договоров, а скорее из последовательных приближений к истине». В данном контексте, VLM-персоны — это не замена человеческому исследованию, а инструмент для предварительной разведки, позволяющий увидеть потенциальные проблемы и улучшить качество собираемых данных, подобно предварительному анализу почвы перед посадкой растений. Подобный подход позволяет повысить устойчивость системы, поскольку учитывает возможность ошибок и неточностей на ранних этапах.

Что дальше?

Представленная работа, как и любое вторжение в сложную экосистему, лишь обнажила границы применимости моделирования. Создание «персоны» на основе Vision-Language Model — это не строительство инструмента, а скорее попытка вырастить сад, где каждый «цветок» — предсказание будущих отклонений. В этом саду неизбежно появятся сорняки — непредсказуемые паттерны поведения, которые любая модель, как бы тщательно она ни была откалибрована, не сможет уловить. Этот подход, несомненно, полезен для предварительной разведки, но заблуждаться, полагая, что симуляция сможет заменить полевые исследования, — это все равно, что пытаться понять океан, глядя на его фотографию.

Будущие работы, вероятно, сосредоточатся на гибридных подходах, где ВLM-персоны служат не заменой, а усилителем человеческого наблюдения. Необходимо разработать методы выявления и учета «темных пятен» в моделировании — тех областей, где предсказания расходятся с реальностью. Более того, возникает вопрос о масштабируемости: сможет ли этот подход выдержать нагрузку, когда речь пойдет о моделировании больших групп людей и сложных социальных взаимодействий? Через три релиза этот паттерн неизбежно выродится в необходимость постоянной ручной калибровки.

В конечном итоге, ценность данной работы заключается не в создании идеальной симуляции, а в осознании ограниченности любого моделирования. Надежда на безупречную архитектуру — это форма отрицания энтропии. Задача исследователя — не строить стены, а научиться жить с хаосом, предсказывая его проявления, а не пытаясь их избежать.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.16157.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-19 15:22