ЭшерВселенная: Пространство для ИИ, понимающего мир

Автор: Денис Аветисян

Новый масштабный набор данных и бенчмарк открывают возможности для обучения искусственного интеллекта не только видеть, но и понимать физические законы и намерения человека 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"

Конструкция EscherVerse опирается на последовательный конвейер, сочетающий фильтрацию и генерацию с последующей верификацией, обеспечивая целостность и достоверность создаваемых структур.

Представлен EscherVerse — платформа для оценки и развития телео-пространственного интеллекта, включающая динамичные сцены и задачи на понимание намерений.

Несмотря на значительные успехи в области искусственного интеллекта, понимание динамических сцен и целей, стоящих за действиями человека, остаётся сложной задачей. В данной работе представлена платформа EscherVerse: An Open World Benchmark and Dataset for Teleo-Spatial Intelligence with Physical-Dynamic and Intent-Driven Understanding, включающая в себя масштабный набор данных и бенчмарк для оценки так называемого Телео-Пространственного Интеллекта — способности моделировать физические взаимодействия и улавливать намерения, движущие действиями. EscherVerse позволяет оценить способность агентов к рассуждениям об объектах, их изменениях и прогнозированию траекторий в реалистичных, человеко-ориентированных сценариях, уделяя особое внимание интерпретации целей. Сможем ли мы, используя данный ресурс, создать ИИ, способный не просто видеть мир, но и понимать его смысл?

За гранью зрения: Рождение телео-пространственного интеллекта

Современные модели, объединяющие зрение и язык, демонстрируют впечатляющие результаты в распознавании объектов на изображениях, однако сталкиваются с серьезными трудностями при анализе сложных пространственных взаимосвязей. Это ограничивает их способность к полноценному пониманию сцены, поскольку распознавание отдельных предметов не дает представления о том, как они взаимодействуют друг с другом или как эти взаимодействия влияют на общую ситуацию. В результате, такие модели часто не способны ответить на вопросы, требующие логического вывода о пространственных отношениях, предсказания будущих событий или понимания намерений агентов в пространстве. Данное ограничение является существенным препятствием на пути к созданию действительно «умных» систем, способных полноценно взаимодействовать с окружающим миром и понимать его.

Предлагается концепция телео-пространственного интеллекта (ТПИ) — новая основа для развития систем искусственного интеллекта, способных к глубокому пониманию окружающего мира. В отличие от существующих моделей, фокусирующихся исключительно на распознавании объектов, ТПИ объединяет анализ физических и динамических свойств среды с пониманием намерений действующих в ней агентов. Данный подход позволяет не просто идентифицировать предметы, но и прогнозировать их поведение, а также интерпретировать причины и цели происходящих событий. ТПИ выходит за рамки статического анализа сцены, стремясь к построению комплексной картины, учитывающей как физические законы, так и мотивацию действий, что открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных к эффективному взаимодействию с окружающим пространством.

В отличие от традиционных систем анализа изображений, которые ограничиваются распознаванием объектов в кадре, концепция Телео-Пространственного Интеллекта (TSI) стремится к пониманию динамики происходящего и намерений действующих агентов. TSI выходит за рамки простого описания “что” находится в пространстве, фокусируясь на “почему” возникают определенные события и “что” движет действиями участников сцены. Этот подход позволяет системе не просто видеть объекты, но и интерпретировать их взаимодействие, предсказывать возможные последствия и строить логические цепочки, объясняющие поведение агентов в конкретной ситуации. Понимание намерений является ключевым элементом, позволяющим TSI формировать более полное и осмысленное представление о происходящем, приближая машинное зрение к человеческому восприятию окружающего мира.

Для полноценной оценки способности моделей к пространственному и причинно-следственному мышлению необходимы специализированные наборы данных, поскольку существующие ресурсы оказываются недостаточными для выявления тонкостей такого рода рассуждений. В этой связи разработан EscherVerse — масштабный бенчмарк, включающий в себя 35 963 пары вопрос-ответ. Этот набор данных призван проверить способность моделей понимать не только статичную структуру сцены, но и динамику происходящих в ней событий, а также намерения действующих агентов, что позволяет более точно оценить прогресс в области искусственного интеллекта, способного к комплексному осмыслению окружающего мира.

Результаты всесторонней оценки языковых моделей, работающих с визуальной информацией, на эталонном наборе данных для проверки пространственного мышления показывают, что Gemini-2.5-pro демонстрирует наилучшие показатели, превосходя все открытые модели, в то время как лучшие открытые и SFT-модели выделены светло-зеленым и светло-голубым цветами соответственно.

EscherVerse: Новый эталон для пространственного рассуждения

EscherVerse представляет собой масштабный, открытый набор данных и эталон для оценки моделей, включающий обучающий набор данных Escher-35k и оценочный эталон Escher-Bench. Обучающий набор Escher-35k содержит 35 963 пары вопрос-ответ, предназначенные для тренировки моделей в области пространственного мышления. Этот масштаб позволяет обучать модели, способные к обобщению и решению сложных задач, требующих понимания пространственных взаимосвязей и логики.

Набор данных EscherVerse формируется посредством многоэтапного процесса, включающего в себя конвейер фильтрации данных (Data Filtering Pipeline) для обеспечения высокого качества видеоматериалов и конвейер генерации вопросов (Question Generation Pipeline), использующий большие языковые модели (LLM). Конвейер фильтрации данных отсеивает видео низкого качества, обеспечивая чистоту и пригодность данных для обучения. Конвейер генерации вопросов автоматизирует создание разнообразных вопросов, требующих пространственного мышления, за счет использования LLM, что позволяет масштабировать процесс создания обучающих данных.

EscherVerse предназначен для оценки широкого спектра способностей к пространственному мышлению, классифицированных по шести измерениям TSI (Temporal-Spatial Intelligence). Данная категоризация позволяет проводить детальную оценку моделей, выявляя сильные и слабые стороны в различных аспектах пространственного анализа. Шесть измерений TSI включают в себя понимание относительного положения объектов, прогнозирование изменений в пространстве, понимание траекторий движения, определение пространственных взаимосвязей, анализ геометрических форм и способность к пространственной визуализации. Использование этих измерений обеспечивает гранулярную оценку, позволяя точно определить, какие конкретно навыки пространственного мышления освоены или требуют улучшения у тестируемых моделей.

Оценочный набор данных Escher-Bench состоит из 8000 пар вопрос-ответ высокого качества, предназначенных для строгой проверки моделей пространственного рассуждения. Контроль качества данных осуществляется посредством Verification Pipeline — системы, объединяющей прогнозы моделей и экспертную оценку, выполненную людьми. Такой подход позволяет обеспечить высокую достоверность и надежность оценочного набора, что критически важно для объективного сравнения различных алгоритмов и выявления их сильных и слабых сторон в задачах пространственного мышления.

Распределение данных в Escher-Bench демонстрирует разнообразие и сложность решаемых задач.

Оценка производительности моделей на EscherVerse

В рамках оценки производительности моделей «зрение-язык» (VLM) был проведен анализ ряда моделей на базе Escher-Bench. В число протестированных вошли коммерческие модели, такие как GPT-5 и Gemini-2.5-Pro, а также модель с открытым исходным кодом Qwen3-VL. Данный набор моделей был выбран для обеспечения широкого спектра возможностей и архитектур, позволяя оценить текущее состояние развития VLM в контексте задач, требующих понимания визуальной информации и генерации текстовых ответов.

Модель Spatial-MLLM использовалась в качестве базового уровня для сравнительного анализа производительности более сложных мультимодальных моделей (MLLM) на Escher-Bench. Ее результаты обеспечили отправную точку для оценки прогресса, достигнутого в разработке более продвинутых моделей, способных к комплексному пространственному рассуждению. Отклонение в производительности между Spatial-MLLM и другими оцененными моделями, такими как GPT-5 и Gemini-2.5-Pro, количественно определяет улучшения, достигнутые в понимании и интерпретации визуальной информации, требующей анализа пространственных отношений и намерений.

Результаты тестирования моделей Vision-Language (VLM) на Escher-Bench показали, что, несмотря на определенный прогресс, они испытывают трудности при решении комплексных задач, требующих понимания как физических принципов, так и намерений. Среди протестированных моделей Gemini-2.5-Pro продемонстрировал наилучшие результаты, опережая такие решения, как GPT-5 и Qwen3-VL, а также значительно превосходя базовый уровень, установленный Spatial-MLLM. Это указывает на необходимость дальнейших исследований в области понимания пространственных отношений и разработки моделей, способных эффективно решать задачи, требующие сочетания физического и логического мышления.

Результаты оценки моделей на Escher-Bench подчеркивают необходимость дальнейших исследований в области пространственного рассуждения (TSI). Текущие Vision-Language Models (VLMs), несмотря на достигнутый прогресс, демонстрируют ограниченные возможности в решении задач, требующих одновременного понимания физических взаимосвязей и намерений. Это указывает на потребность в разработке специализированных моделей, архитектур и методов обучения, направленных на преодоление существующих ограничений в понимании и интерпретации сложных пространственных сцен и действий. Необходимы исследования, фокусирующиеся на улучшении способности моделей к обобщению, абстракции и логическому выводу в контексте пространственных данных.

Взгляд в будущее: К надёжному телео-пространственному интеллекту

EscherVerse представляет собой ценный ресурс для научного сообщества, стимулирующий инновации в области пространственного мышления и целесообразного восприятия. Этот синтетический набор данных, содержащий сложные и неоднозначные визуальные сцены, спроектирован специально для проверки и улучшения алгоритмов, способных не просто распознавать объекты, но и понимать их взаимосвязи и намерения. Предоставляя платформу для сравнительного анализа различных подходов к телео-пространственному интеллекту (TSI), EscherVerse позволяет исследователям разрабатывать более надежные и обобщенные модели, способные эффективно функционировать в сложных и непредсказуемых условиях. Возможность экспериментировать с разнообразными сценариями и метриками оценки, предоставляемая этим ресурсом, значительно ускоряет прогресс в данной области, открывая новые перспективы для развития как робототехники, так и когнитивных наук.

В будущем исследования будут направлены на создание более устойчивых и обобщенных моделей телео-пространственного интеллекта (TPI). Акцент делается на разработке алгоритмов, способных эффективно функционировать в сложных и непредсказуемых условиях, выходящих за рамки стандартных лабораторных сценариев. Это предполагает не только увеличение вычислительной мощности и совершенствование существующих архитектур, но и внедрение новых методов обучения, позволяющих моделям адаптироваться к ранее не встречавшимся ситуациям и эффективно решать задачи, требующие понимания целей и намерений в пространстве. Успешная реализация этих подходов позволит создать системы, способные надежно функционировать в реальном мире, открывая новые возможности в робототехнике, автономной навигации и других областях, требующих продвинутого пространственного мышления.

Для дальнейшего прогресса в области пространственного мышления необходимо расширение существующих наборов данных. Включение в них более разнообразных и сложных примеров — таких как сцены с неполной информацией, неоднозначной геометрией или динамическими изменениями — позволит создать более устойчивые и обобщающие модели. Исследователи стремятся к созданию систем, способных не просто распознавать объекты в пространстве, но и понимать их взаимосвязи, предсказывать изменения и планировать действия в условиях неопределенности. Расширение данных, включающее различные типы сред, освещения и препятствий, позволит моделям лучше адаптироваться к реальным условиям и преодолевать ограничения, присущие текущим алгоритмам. Такой подход критически важен для достижения более высокого уровня телео-пространственного интеллекта и расширения возможностей применения в таких областях, как автономная робототехника и компьютерное зрение.

Разработка телео-пространственного интеллекта (ТПИ) выходит далеко за рамки традиционных областей робототехники и компьютерного зрения. Потенциал ТПИ простирается на автономную навигацию, где системы смогут не просто ориентироваться в пространстве, но и понимать цели и намерения других участников движения, обеспечивая более безопасное и эффективное взаимодействие. В сфере взаимодействия человека и компьютера, ТПИ позволит создавать интерфейсы, способные интуитивно понимать действия пользователя и предвосхищать его потребности, значительно упрощая управление сложными системами. Кроме того, исследования в области ТПИ вносят существенный вклад в когнитивные науки, предоставляя новые инструменты для изучения механизмов пространственного мышления и целеполагания, что может привести к более глубокому пониманию человеческого интеллекта и разработке новых методов обучения.

Исследователи, представляя EscherVerse, словно пытаются усмирить хаос, заключив его в рамки виртуального мира. Данный бенчмарк и датасет — попытка научить машины не просто видеть, но и понимать намерения, предсказывать действия, словно гадать по кофейной гуще, но с использованием математики. Всё это напоминает о том, что любая модель — лишь приближение к истине, заклинание, работающее до первой же нештатной ситуации. Как однажды заметил Ян Лекун: «Всё, что можно посчитать, не стоит доверия». EscherVerse, с его акцентом на физико-динамическое рассуждение и понимание намерений, является подтверждением этой мысли — даже самая сложная модель не заменит интуицию и здравый смысл, особенно когда дело касается интерпретации реальности.

Что Дальше?

Представленный EscherVerse — лишь очередная попытка приручить хаос реального мира. Данные, даже собранные столь тщательно, всегда будут неполными, зашумленными отголосками истинных взаимодействий. Задача не в создании идеальной симуляции, а в разработке моделей, способных к правдоподобному гаданию, к экстраполяции намерений из обрывков визуальной информации. И это гадание, внезапно, требует ресурсов — и немалых. Каждый шаг к “телео-пространственному интеллекту” оказывается требовательным ритуалом, где цена ошибки — часы работы GPU.

Наиболее сложной задачей остаётся не само распознавание действий, а понимание почему они совершаются. EscherVerse демонстрирует прогресс в анализе “что”, но вопрос “зачем” по-прежнему ускользает. Следующий этап потребует интеграции моделей с более сложными представлениями о мире, возможно, с элементами причинно-следственного моделирования или даже с примитивными формами “здравого смысла”. Чистые данные — миф, да, но и чистый “интеллект” пока остается несбыточной мечтой.

В конечном счете, успех этой области зависит не от создания “идеальной” модели, а от признания её неизбежной неполноты. Это не алхимия, конечно, но и не простая инженерия. Это постоянный поиск закономерностей в шуме, попытка выудить смысл из потока случайных событий. И, как всегда, магия требует крови — и вычислительных мощностей.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.01547.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-07 00:19