Автор: Денис Аветисян
Новое исследование выявляет слабые места современных моделей, управляющих виртуальными агентами, в освоении базовых навыков взаимодействия с окружающим миром.
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"
Представлен бенчмарк NativeEmbodied, демонстрирующий ограничения Vision-Language Models в выполнении реалистичных, низкоуровневых действий и выявляющий ключевые узкие места в производительности.
Несмотря на значительный прогресс в области моделей «зрение-язык», оценка воплощенного интеллекта часто ведется в упрощенных условиях, далеких от реального управления. В данной работе, ‘How Foundational Skills Influence VLM-based Embodied Agents:A Native Perspective’, представлена новая платформа NativeEmbodied, позволяющая проводить более реалистичную оценку агентов, управляемых моделями «зрение-язык», с использованием непрерывного, низкоуровневого пространства действий. Эксперименты выявили существенные недостатки современных моделей в освоении базовых навыков воплощенного интеллекта, что ограничивает их производительность в решении сложных задач. Какие ключевые улучшения необходимы для создания действительно интеллектуальных агентов, способных эффективно взаимодействовать с окружающим миром?
Элегантность Воплощенного Интеллекта: Необходимость Нативных Эталонов
Традиционные эталоны оценки искусственного интеллекта зачастую не отражают всей сложности реального взаимодействия с окружающим миром, создавая разрыв между показателями производительности и истинным интеллектом. Эти эталоны, как правило, сконцентрированы на абстрактных задачах, оторванных от физической реальности и нюансов восприятия, которые необходимы для эффективного функционирования в динамичной среде. В результате, агенты искусственного интеллекта могут демонстрировать высокие результаты на узкоспециализированных тестах, но испытывать трудности при решении задач, требующих адаптации к непредсказуемым обстоятельствам и взаимодействию с реальными объектами. Данный феномен подчеркивает необходимость разработки более комплексных и реалистичных эталонов, способных адекватно оценивать способность агентов к осмысленному действию и взаимодействию с окружающим миром, приближая искусственный интеллект к уровню человеческого понимания и адаптивности.
Для создания агентов, способных к тонкому и осмысленному взаимодействию с окружающим миром, необходима оценка их способностей на задачах, основанных на непосредственных, низкоуровневых действиях. Вместо использования абстрактных команд или упрощенных интерфейсов, агенты должны демонстрировать навыки управления моторами, обработки сенсорных данных и планирования действий непосредственно в пространстве их реализации. Такой подход позволяет более точно оценить способность агента адаптироваться к сложным и непредсказуемым ситуациям, поскольку он вынужден решать задачи, аналогичные тем, с которыми сталкиваются биологические организмы. Использование нативных пространств действий позволяет выявить слабые места в архитектуре агента и стимулирует разработку более эффективных алгоритмов обучения, приближающих искусственный интеллект к истинной гибкости и адаптивности.
Современные методы оценки воплощенных агентов сталкиваются с серьезными трудностями в комплексной оценке базовых навыков, таких как восприятие, навигация и согласование действий с окружением. Часто, эти навыки тестируются изолированно, что не отражает их взаимосвязанность в реальных сценариях. Например, агент может успешно ориентироваться в пространстве, но испытывать затруднения в распознавании объектов или адаптации к изменяющимся условиям. Отсутствие унифицированной системы оценки, учитывающей все аспекты взаимодействия агента с миром, препятствует прогрессу в создании действительно интеллектуальных систем, способных к гибкому и эффективному решению задач в сложных условиях. Разработка целостного подхода к оценке, позволяющего комплексно измерить способность агента воспринимать, ориентироваться и действовать в соответствии с целями, является ключевой задачей для дальнейшего развития воплощенного интеллекта.
NativeEmbodied: Основа для Оценки Навыков Низкого Уровня
NativeEmbodied использует симулятор AI2THOR для обеспечения реалистичной и интерактивной среды оценки агентов. AI2THOR предоставляет детально проработанные трехмерные модели помещений и объектов, позволяя агентам взаимодействовать с виртуальным миром, имитируя реальные условия. Симулятор позволяет генерировать разнообразные сценарии и изменять параметры окружения, что необходимо для всесторонней оценки производительности и адаптивности агентов в различных ситуациях. В AI2THOR реализована поддержка физики и сенсорных данных, что позволяет моделировать реалистичные взаимодействия агента с окружением, включая визуальное восприятие, тактильные ощущения и перемещение в пространстве.
В основе NativeEmbodied лежит оценка базовых “низкоуровневых задач” — восприятия, выравнивания и навигации — как фундаментальных строительных блоков для более сложного поведения агентов. Оценка этих навыков осуществляется не как бинарное “успешно/не успешно”, а как количественная характеристика эффективности и надежности их выполнения. В частности, восприятие включает в себя точное определение объектов и их свойств, выравнивание — способность агента правильно ориентироваться относительно окружающей среды, а навигация — эффективное перемещение в пространстве. Комплексные действия, такие как манипуляции с объектами или взаимодействие с окружением, рассматриваются как комбинация этих базовых навыков, поэтому улучшение их качества напрямую влияет на общую производительность и адаптивность агента.
В отличие от традиционных бенчмарков, оценивающих только успешность выполнения задач высокого уровня, NativeEmbodied фокусируется на количественной оценке эффективности и устойчивости базовых навыков — восприятия, выравнивания и навигации. Это позволяет оценить способность агента адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам и нештатным ситуациям, поскольку именно эти фундаментальные навыки определяют его способность к гибкому поведению в динамичной среде. Измерение эффективности (например, времени выполнения или затрат энергии) и устойчивости (способности справляться с шумом и помехами) этих низкоуровневых задач позволяет получить более полное представление о возможностях агента, чем просто оценка достижения конечной цели.
Количественная Оценка Воплощенных Навыков: Метрики и Производительность
Для количественной оценки эффективности и результативности агентов при выполнении задач используются такие метрики, как «Коэффициент успешности» (Success Rate) и «Среднее количество шагов» (Average Steps). Коэффициент успешности определяет процент успешно завершенных задач, отражая общую эффективность агента. Среднее количество шагов измеряет количество действий, необходимых для завершения задачи, что позволяет оценить эффективность и оптимизацию стратегии агента. Комбинация этих метрик предоставляет комплексную оценку, позволяющую сравнивать производительность различных агентов и выявлять области для улучшения.
Оценка ведущих моделей «Зрение-Язык» — GPT-4, Claude-3, Gemini-2 и Qwen — выявила существенные различия в производительности при решении различных задач. Наблюдается значительная вариативность в успехе выполнения, особенно при работе с задачами, требующими низкоуровневых навыков, где модели демонстрируют сложности в достижении высоких показателей успешности. Данные исследования показывают, что эффективность моделей сильно зависит от типа задачи, и универсального решения, обеспечивающего высокую производительность во всех областях, пока не существует.
Несмотря на высокие показатели в задаче восприятия, современные Визуально-Языковые Модели (ВЯМ) демонстрируют ограниченный успех в задачах поиска и выравнивания. Лучший результат в задаче поиска был достигнут моделью GPT-o3, однако он составил лишь 34.9%. В задаче выравнивания все протестированные модели показали эффективность ниже 50%. Результаты в задаче навигации варьируются: некоторые модели достигают показателей успеха более 50%, в то время как другие не достигают этого уровня.
За Пределами Навыков Низкого Уровня: Масштабирование к Сложным Задачам
Платформа NativeEmbodied выходит за рамки оценки базовых навыков, таких как управление движением и манипулирование объектами, и приступает к анализу способностей агентов решать более сложные задачи. Исследование охватывает широкий спектр высокоуровневых действий, включая самостоятельное исследование окружающей среды, поиск конкретных объектов, взаимодействие с ними и планирование последовательности действий для достижения поставленной цели. Такой комплексный подход позволяет оценить не просто отдельные умения, а целостную способность агента адаптироваться к новым ситуациям и эффективно функционировать в динамичной среде, предоставляя более полное представление о его интеллектуальном потенциале.
Исследования показывают прямую зависимость между успехом в выполнении сложных задач и уровнем освоения базовых навыков. Агенты, демонстрирующие высокую эффективность в элементарных действиях, таких как навигация или манипулирование объектами, неизменно превосходят своих сверстников при решении более комплексных проблем, требующих планирования, поиска и взаимодействия с окружающей средой. Эта взаимосвязь подчеркивает фундаментальную важность развития и совершенствования низкоуровневых способностей, поскольку именно они служат прочной основой для достижения прогресса в области искусственного интеллекта и создания действительно адаптивных систем, способных к самостоятельному обучению и решению широкого спектра задач.
Комплексная оценка возможностей агентов, выходящая за рамки простого тестирования базовых навыков, позволяет получить более детальное представление об их потенциале. Такой подход не ограничивается констатацией факта выполнения отдельных действий, но анализирует способность к адаптации, планированию и эффективному взаимодействию со средой. Именно этот нюансированный анализ открывает путь к созданию по-настоящему интеллектуальных систем, способных не только выполнять заданные команды, но и самостоятельно решать сложные задачи, демонстрируя гибкость и обучаемость. В отличие от традиционных методов оценки, фокусирующихся на конкретных операциях, комплексный подход позволяет выявить скрытые возможности агента и предсказать его поведение в различных, непредсказуемых ситуациях, что является ключевым фактором для разработки надежных и автономных систем.
Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность фундаментальных навыков для воплощенного искусственного интеллекта. Авторы демонстрируют, что современные Vision-Language Models испытывают трудности с низкоуровневыми действиями в реалистичных средах, выявляя узкие места в их производительности. Это указывает на то, что эффективное воплощение требует не просто понимания языка, но и способности точно и эффективно взаимодействовать с физическим миром. Как однажды заметил Кен Томпсон: «Простота — это высшая степень изысканности». Действительно, элегантная архитектура системы, способной к воплощенному интеллекту, должна быть основана на простых и надежных фундаментальных навыках. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений.
Что Дальше?
Представленная работа выявила неожиданную хрупкость, лежащую в основе, казалось бы, продвинутых систем, оперирующих с визуальным и языковым пониманием. Очевидно, что способность понимать инструкции — лишь вершина айсберга, и истинная сложность заключается в воплощении этих инструкций в последовательность примитивных действий. Недостаток базовых навыков, проявившийся в NativeEmbodied, заставляет задуматься: не гоним ли мы за сложностью, игнорируя фундаментальные принципы, определяющие успешное взаимодействие с миром?
Будущие исследования должны сместить фокус с разработки всё более изощрённых моделей на создание более надёжных и простых систем, способных эффективно оперировать с ограниченным набором действий. Важно признать, что элегантное решение часто кроется в простоте, а не в сложности. Попытки “починить” отдельные компоненты, не учитывая целостную структуру системы, обречены на провал. Необходима разработка новых метрик и бенчмарков, ориентированных на оценку базовых навыков и способности к адаптации.
В конечном счёте, успех в области воплощённого интеллекта будет зависеть не от количества параметров в модели, а от её способности к эффективному и надёжному выполнению простых, но критически важных действий. Необходимо помнить, что структура определяет поведение, и только построив прочный фундамент, можно будет надеяться на создание действительно разумных агентов.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.20687.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Неважно, на что вы фотографируете!
- Что такое Bazzite и лучше ли она, чем Windows для PC-гейминга? Я установил этот набирающий популярность дистрибутив Linux, чтобы проверить это самостоятельно.
- Санкционный удар по России: Минфин США расширяет список ограничений – что ждет экономику? (25.02.2026 05:32)
- Личные банкротства и онлайн-табак: что ждет потребительский сектор в 2026 году (22.02.2026 10:33)
- Новые смартфоны. Что купить в феврале 2026.
- Cubot X100 ОБЗОР: отличная камера, удобный сенсор отпечатков, плавный интерфейс
- Рейтинг лучших скам-проектов
- Как установить Virtualbox на Windows 11 для бесплатных виртуальных машин
- Умные Поверхности для Сетей Будущего: Новый Шаг к 6G
- Прогноз курса доллара к рублю на 2026 год
2026-02-26 03:54