Дополненная реальность: как научить ИИ помогать в реальном времени

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к интеграции больших языковых моделей с данными об окружении и действиях пользователя для повышения эффективности помощи в задачах дополненной реальности.

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"

Предложенная система контекстно-зависимого LLM-ассистента, выделенная зелёным цветом, представляет собой конкретную реализацию в рамках более широкой архитектуры, демонстрируя прикладное применение теории в реальных сценариях дополненной и виртуальной реальности, где элегантные решения неизбежно сталкиваются с ограничениями практической реализации.

В статье представлена система, объединяющая распознавание жестов рук, этапы выполнения задач и диалоговый ввод для создания контекстно-зависимого помощника в AR.

Несмотря на растущую популярность технологий дополненной и виртуальной реальности в промышленном обучении, эффективная интеграция контекстной информации для обеспечения интеллектуальной поддержки остается сложной задачей. В работе «Teaching LLMs to See and Guide: Context-Aware Real-Time Assistance in Augmented Reality» представлен подход к созданию контекстно-зависимого помощника на основе больших языковых моделей (LLM), способного объединять различные модальности данных, включая действия рук, этапы задачи и историю диалога. Эксперименты на датасете HoloAssist показали, что учет мультимодального контекста значительно повышает точность и релевантность ответов помощника в режиме реального времени. Какие перспективы открывает дальнейшее развитие подобных систем для адаптивного и интуитивно понятного обучения и поддержки в сфере промышленной автоматизации?

Контекст превыше всего: необходимость адаптивной AR-поддержки

Традиционные системы помощи в дополненной реальности часто демонстрируют недостаточную адаптивность, предлагая обобщенные инструкции вне зависимости от текущего состояния пользователя и контекста. Это снижает эффективность помощи и увеличивает когнитивную нагрузку. Эффективная поддержка требует глубокого понимания ситуации пользователя и его действий в реальном времени. Необходимо, чтобы системы выходили за рамки предопределенных последовательностей и динамически адаптировали информацию к изменяющимся условиям. Современные подходы испытывают трудности при интеграции разнородных данных в единую картину намерений пользователя.

Прогрессивное предоставление контекстуальных данных, начиная с информации о продолжительности задачи и заканчивая детальными данными о действиях рук, позволяет различным моделям последовательно улучшать качество генерируемых ответов, что подтверждается многогранной оценкой, включающей лексическое сравнение, оценку LLM и экспертную оценку.

Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Мультимодальное слияние: понимание действий пользователя

Система использует мультимодальные данные, объединяя информацию из видеопотока, отслеживания движений рук и последовательности шагов задачи. Это позволяет формировать комплексное представление о действиях пользователя в режиме реального времени. Распознавание действий рук и отслеживание текущего шага задачи предоставляют непосредственные сведения о том, что делает пользователь. Сопоставление этих данных с предопределенными шагами создает динамическую модель прогресса, позволяя системе адаптироваться к его действиям.

В условиях, когда моделям не предоставляется информация об описании задачи или текущем шаге (модели I и III), наблюдается схожее снижение производительности, однако отсутствие данных о действиях рук (модель IV) приводит к наиболее резкому падению, подчеркивая критическую важность этих данных для поддержания стабильной работы модели.

Комплексное слияние данных обеспечивает точную интерпретацию действий пользователя и позволяет предвидеть его потребности, создавая основу для адаптивных систем взаимодействия.

Интеграция LLM: контекстно-зависимая помощь в действии

Для обеспечения контекстно-зависимой помощи в дополненной реальности была осуществлена интеграция больших языковых моделей (LLM). В основе подхода лежит метод постепенной передачи запросов (Incremental Prompting), при котором LLM последовательно предоставляется всё более детальная контекстуальная информация о текущем состоянии задачи. Этот метод позволяет LLM генерировать индивидуализированные инструкции, учитывающие текущий этап выполнения и прогресс пользователя. Эксперименты показали, что постепенная интеграция мультимодальной информации достигает до 81.4% согласованности с экспертной оценкой. Оценка, полученная при использовании LLM в качестве эксперта, увеличилась с 2.69 до 4.41 при добавлении контекстуальной информации.

Оценка, проведенная LLM в качестве эксперта, показывает последовательное улучшение оценок по таким параметрам, как корректность, полнота, контекстуальная релевантность и ясность, по мере добавления контекстуальных компонентов, при этом модель 4 демонстрирует наивысшие средние баллы по всем категориям.

Для обучения и оценки использовался набор данных HoloAssist. Результаты показали увеличение итоговой оценки с 3.48 до 4.39 при добавлении контекстуальной информации, что подтверждает эффективность предложенного метода.

Автоматизированная оценка и перспективы развития

В рамках разработки систем поддержки принятия решений используется подход LLM-as-a-Judge для автоматической оценки качества генерируемых ответов. Это позволяет оптимизировать процесс разработки, сокращая время и ресурсы, затрачиваемые на ручную проверку. Автоматизированная оценка предоставляет последовательную и объективную меру производительности системы. Результаты демонстрируют согласованность между оценками LLM и экспертов-людей на уровне 83.7%, подтверждая эффективность LLM в роли независимого оценщика.

Тенденции, выявленные при оценке LLM и экспертами-людьми, демонстрируют схожую траекторию улучшения по моделям, подтверждая высокую согласованность между автоматизированной и человеческой оценкой.

Внедрение системы реального времени значительно повышает эффективность работы пользователей и снижает количество ошибок при выполнении сложных задач. В дальнейшем планируется расширение набора данных и совершенствование запросов к LLM для повышения адаптивности и персонализации системы – потому что каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Исследование демонстрирует стремление к созданию систем, способных к контекстуальному пониманию и адаптации в реальном времени. Однако, не стоит забывать, что даже самая сложная интеграция больших языковых моделей с мультимодальными данными – это лишь очередная попытка заставить железо имитировать интеллект. Тим Бернерс-Ли однажды заметил: «Интернет — это для всех, и он должен быть доступен каждому». Эта простая истина, увы, часто теряется в погоне за «cloud-native» архитектурами и сложными алгоритмами. Данная работа, как и многие другие, в конечном итоге столкнётся с необходимостью упрощения и оптимизации, иначе система, способная к контекстуальному пониманию, рискует превратиться в неподъемный технический долг. Система, которая стабильно выдаёт полезные подсказки в AR-среде, конечно, похвальна, но стабильность эта, вероятно, будет достигнута лишь после долгих часов отладки и компромиссов.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует очередную возможность прикрутить большую языковую модель к чему-то, что ещё вчера казалось сложным. Разумеется, контекстно-зависимая помощь в дополненной реальности звучит впечатляюще, пока не столкнётся с реальностью производственной линии или, что ещё хуже, с пользователем, не имеющим инженерного образования. Очевидно, что распознавание действий рук – это лишь первый, самый простой шаг. Скорее всего, следующая итерация потребует учёта не только того, что делает пользователь, но и того, почему он это делает, и, главное, насколько успешно.

Вероятно, в ближайшем будущем возникнет необходимость в создании не просто «контекстно-зависимых» систем, а систем, способных предвидеть ошибки и предлагать решения до того, как они произойдут. И, конечно, начнётся гонка за «масштабируемостью», которая, как известно, всегда оказывается иллюзией, пока не наступит момент, когда система столкнётся с реальной нагрузкой. Не исключено, что в итоге окажется, что иногда лучше один тщательно протестированный монолит, чем сто микросервисов, каждый из которых выдаёт немного неверную информацию.

В конечном счёте, успех подобных систем будет зависеть не от сложности алгоритмов, а от их способности адаптироваться к непредсказуемости человеческого поведения. И это, пожалуй, самая сложная задача, которую предстоит решить. Иногда хочется вспомнить старые добрые времена, когда достаточно было просто написать инструкцию.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.00730.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-05 00:00