Городской лабиринт: Как ИИ ориентируется в потребностях человека?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование CitySeeker демонстрирует, как современные модели компьютерного зрения и обработки языка справляются с навигацией в городской среде, учитывая скрытые потребности человека.

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"

Система CitySeeker представляет собой основу для навигации в городской среде, основанную на выявлении скрытых потребностей и воплощенном взаимодействии, что позволяет ей адаптироваться к динамичной обстановке и предвосхищать запросы пользователей.

CitySeeker — это новый бенчмарк для оценки возможностей моделей в области воплощенной навигации, выявляющий слабые места в пространственном мышлении и предлагающий пути улучшения.

Несмотря на значительный прогресс в области навигации по явным инструкциям, способность языково-зрительных моделей (VLMs) понимать неявные потребности человека в динамичной городской среде остается малоизученной. В данной работе представлена платформа CitySeeker: How Do VLMS Explore Embodied Urban Navigation With Implicit Human Needs?, новый бенчмарк, предназначенный для оценки пространственного мышления и принятия решений VLMs при решении задач навигации в городских условиях, основанных на неявных потребностях. Эксперименты показали, что даже самые передовые модели демонстрируют низкий процент успешного выполнения задач, выявляя ключевые ограничения в долгосрочном планировании и пространственной осведомленности. Какие когнитивные механизмы, вдохновленные человеческим картографированием, могут быть реализованы для создания более надежных и интеллектуальных систем навигации в будущем?

Пограничные Условия Явных Инструкций

Традиционные методы роботизированной навигации, как правило, опираются на детальные, пошаговые инструкции, что делает их крайне уязвимыми в динамично меняющихся условиях. Роботы, запрограммированные на выполнение конкретной последовательности действий, часто терпят неудачу при малейших отклонениях от заданного сценария — будь то неожиданное препятствие, изменение освещения или появление новых объектов. В отличие от человека, способного адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам и принимать решения на основе текущей ситуации, робот, лишенный гибкости и способности к интуитивному пониманию, быстро теряет ориентацию и выходит из строя. Эта хрупкость особенно заметна в сложных, непредсказуемых средах, таких как городские улицы или внутренние помещения с большим количеством людей и движущихся объектов, где требуется постоянная адаптация к изменяющимся условиям.

Традиционные методы роботизированной навигации зачастую упускают из виду тонкое понимание целей и контекста, присущее человеческому ориентированию в пространстве. В отличие от роботов, следующих строго заданным инструкциям, люди способны учитывать множество неявных факторов — социальные нормы, ожидания, текущую ситуацию — для принятия оптимальных решений о маршруте. Человек не просто добирается из точки А в точку Б, но и понимает зачем он это делает, адаптируя своё поведение в зависимости от цели — например, спешит на важную встречу или совершает неспешную прогулку. Такое контекстуальное понимание позволяет эффективно обходить препятствия, предвидеть возможные проблемы и взаимодействовать с окружающей средой, что значительно превосходит возможности систем, основанных на жестком программировании последовательности действий.

Для успешной навигации в сложных городских условиях роботам необходимо не просто уметь следовать инструкциям о том, как добраться до пункта назначения, но и понимать зачем он нужен. Современные исследования показывают, что эффективное перемещение в динамичной среде требует от агентов способности к умозаключениям о мотивах и намерениях, определяющих цель пути. Понимание контекста, например, необходимости посетить продуктовый магазин, а не просто достичь определенных координат, позволяет роботу адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам, таким как перекрытые улицы или внезапные изменения в окружающей среде, и находить альтернативные решения, соответствующие истинной цели поездки. Такой подход имитирует человеческую интуицию и гибкость, позволяя агентам действовать более разумно и эффективно в реальном мире.

Агент в режиме расширенной навигации получает как глобальную карту с обновляемой информацией о местоположении, так и соответствующую панораму уличной обстановки.

Вывод Целей: Эпоха Абстрактных Задач

Навигация на основе абстрактных целей представляет собой переход от парадигмы, основанной на предписывающих инструкциях, к постановке задач на уровне высокоуровневых целей, что обеспечивает повышенную гибкость и устойчивость систем. В отличие от традиционных методов, где агент получает детальные указания для каждого шага, абстрактные цели определяют желаемый результат, предоставляя агенту свободу выбора оптимального пути его достижения. Такой подход позволяет системе адаптироваться к изменяющимся условиям и непредвиденным обстоятельствам, поскольку агент способен самостоятельно планировать и корректировать свои действия, ориентируясь на конечную цель, а не на жестко заданный алгоритм. Это особенно важно в сложных и динамичных средах, где заранее невозможно предусмотреть все возможные сценарии.

Реализация потенциала навигации по абстрактным целям требует от агентов способности к планированию и выполнению действий, необходимых для достижения заданного результата, несмотря на отсутствие детальных инструкций. Это предполагает наличие механизмов, позволяющих преобразовывать высокоуровневые цели в последовательность конкретных шагов, учитывающих текущее состояние окружающей среды и доступные ресурсы. Эффективное функционирование таких агентов зависит от разработки алгоритмов, обеспечивающих адаптацию к изменяющимся условиям и коррекцию планов в случае возникновения препятствий, что требует интеграции методов планирования, обучения с подкреплением и обработки сенсорной информации.

Успешная интерпретация абстрактных целей напрямую зависит от способности агента выводить скрытые потребности — неуказанные причины, лежащие в основе желаемого результата. Агент должен не просто достичь конечной точки, но и понять, зачем она нужна, чтобы адаптироваться к изменяющимся условиям и непредвиденным обстоятельствам. Вывод этих скрытых потребностей позволяет агенту выбирать наиболее эффективные действия, даже если они отличаются от прямо указанных, и обеспечивать более надежное выполнение поставленной задачи, учитывая контекст и ограничения.

Подход BCR, объединяющий отслеживание пути, пространственное мышление и поиск по памяти, позволяет повысить эффективность языковых моделей в задачах навигации по городским средам.

CitySeeker: Эталон Неявного Понимания

CitySeeker представляет собой комплексный набор данных и эталон для оценки навигации в городской среде с учетом неявных потребностей. Он включает в себя сценарии, требующие от агента понимания абстрактных целей и их реализации посредством визуального поиска в реалистичных городских условиях. Набор данных состоит из большого количества маршрутов и целей, сформулированных не как явные инструкции, а как общие потребности, такие как «найти место, где можно перекусить» или «найти аптеку». Эталон позволяет оценить способность агента интерпретировать эти неявные потребности и успешно ориентироваться в городской среде для их удовлетворения, предоставляя метрики для оценки эффективности различных алгоритмов навигации и визуального поиска.

Для обеспечения реалистичности оценки, CitySeeker использует панорамные изображения уличных видов, полученные через API Google Maps и Baidu Maps. Это позволяет проводить тестирование агентов в условиях, максимально приближенных к реальным городским ландшафтам. Использование данных из этих источников гарантирует, что оценка способности агента к навигации и визуальному поиску происходит на основе аутентичных визуальных данных, отражающих текущее состояние городской среды, включая дорожную разметку, знаки, пешеходов и транспортные средства.

В основе CitySeeker лежит оценка способности агента преобразовывать абстрактные цели в конкретные стратегии визуального поиска, процесс, обозначенный как Implicit-Need-Driven Visual Grounding (IVG). IVG подразумевает, что агент, получив высокоуровневую инструкцию (например, «найти место, где можно выпить кофе»), должен самостоятельно определить, какие визуальные признаки релевантны для достижения этой цели (вывески кафе, витрины, наличие столиков на улице) и, соответственно, направить свои усилия на поиск этих признаков в окружающем визуальном потоке. Оценка способности к IVG проводится путем анализа эффективности агента в поиске целевых объектов в реальных условиях городской среды, представленных в виде изображений уличных видов, полученных через API Google Maps и Baidu Maps.

В ходе тестирования CitySeeker было продемонстрировано улучшение показателей выполнения задач, где модель Qwen2.5-VL-32B-Instruct достигла 26.9% Task Completion (TCP). Данный показатель отражает долю успешно выполненных заданий на навигацию в городской среде, основанных на неявных потребностях. Оценка TCP производилась на основе анализа способности модели преобразовывать абстрактные цели в конкретные визуальные стратегии поиска, используя реальные изображения городских улиц, полученные через API Google Maps и Baidu Maps. Результаты демонстрируют потенциал современных моделей в области embodied AI для навигации и понимания контекста в сложных городских условиях.

Дополнительные примеры из эталонного набора данных CitySeeker демонстрируют возможности системы.

Усиление Навигации Пространственным Интеллектом

Методы обогащения пространственного мышления, подкрепленные мощными инструментами, такими как GPT-4, значительно улучшают понимание окружающей среды агентом. Они используют пространственные подсказки и топологические графы для создания детальной внутренней карты окружения. Топологические графы, в отличие от простых метрических карт, акцентируют внимание на взаимосвязях между местами, а не на точных расстояниях, что позволяет агенту эффективно ориентироваться даже в незнакомых условиях. Пространственные подсказки, например, указатели, вывески или визуальные ориентиры, служат якорями для этой внутренней карты, помогая агенту точно определять свое местоположение и планировать маршрут. Такой подход позволяет агентам не просто запоминать последовательность действий, а понимать структуру среды, что критически важно для адаптации к изменяющимся условиям и решения сложных навигационных задач.

В основе совершенствования навигационных способностей агентов лежат стратегии, использующие извлечение информации из прошлого опыта. Этот подход позволяет не только оптимизировать маршруты, но и эффективно корректировать ошибки в процессе движения. Агент, применяя механизм извлечения из памяти, анализирует предыдущие попытки, выявляет закономерности и адаптирует свои действия для достижения оптимального результата. Исследования показали, что применение данной стратегии совместно с моделью Qwen2.5-VL-32B-Instruct позволило достичь показателя $nDTW$ (Normalized Dynamic Time Warping) в 136.6, что свидетельствует о значительном улучшении точности и эффективности навигации по сравнению с другими подходами. Данный результат подчеркивает важность использования накопленного опыта для создания интеллектуальных систем, способных к автономной и надежной навигации в сложных городских условиях.

Механизмы возврата к предыдущим точкам значительно повышают надежность агентов при навигации, позволяя им пересматривать пройденный путь и корректировать планы в случае ошибок или неожиданных препятствий. В ходе исследований было установлено, что внедрение подобных механизмов при использовании модели GPT-4o-Mini приводит к увеличению показателя успешного выполнения задач (TCP) на 18,2%. Это свидетельствует о том, что возможность вернуться и переоценить ситуацию позволяет агентам избегать тупиковых ситуаций и находить оптимальные маршруты, демонстрируя повышенную устойчивость к сложным условиям окружающей среды и приближаясь к эффективности, характерной для человеческой навигации.

Сочетание передовых методов значительно расширяет возможности автономной навигации в городской среде, приближая ее к уровню, демонстрируемому человеком. Исследования показывают, что современные агенты, использующие обогащение пространственного мышления и механизмы обучения на основе опыта, демонстрируют впечатляющие результаты, особенно в сложных сценариях, таких как навигация по транспортным узлам. В категории ‘Транспортный узел’ человеческие испытуемые достигают 34.9% успешного завершения задач, что служит важным ориентиром для оценки эффективности разрабатываемых алгоритмов. Достижения в этой области открывают перспективы для создания автономных систем, способных эффективно и безопасно ориентироваться в динамичной городской среде, и подчеркивают потенциал искусственного интеллекта в решении задач, требующих пространственного понимания и адаптивности.

Для обогащения пространственного мышления используются когнитивные графы топологии и карты относительного положения объектов.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что современные Vision-Language Models испытывают трудности при навигации в городских условиях, особенно когда речь заходит о понимании неявных потребностей человека. Это подтверждает глубокую истину, высказанную Кеном Томпсоном: «Всё должно быть так просто, как возможно, но не проще». Стремление к созданию идеальной системы навигации, способной предугадывать желания пользователя, часто приводит к излишней сложности. CitySeeker, как новый бенчмарк, выявляет слабые места существующих моделей в пространственном мышлении и подчеркивает необходимость использования таких стратегий, как бэктрекинг и обогащение когнитивных карт, чтобы приблизиться к созданию действительно интуитивной и эффективной системы.

Куда Ведет Город?

Представленный бенчмарк CitySeeker, подобно любому картографу, лишь обозначил границы неизведанного. Выявление слабостей современных моделей в пространственном мышлении — это не провал, а скорее ожидаемое эхо архитектурных решений. Каждая оптимизация траектории, каждое «понимание» человеческой потребности — это пророчество о будущей ошибке, о ситуации, когда модель, уверенная в своей правоте, заблудится в лабиринте города.

Усилия по обогащению моделей пространственным опытом и внедрению механизмов «памяти» — это, конечно, шаги в правильном направлении. Но следует помнить: система не строится, она вырастает. Истинный прогресс заключается не в увеличении количества параметров, а в понимании того, что город — это не набор точек на карте, а сложная, постоянно меняющаяся экосистема. Если система молчит, значит, она готовит сюрприз.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на моделировании неявных потребностей человека, на предсказании его намерений. Но стоит помнить, что сама попытка «понять» человека — это акт интерпретации, всегда подверженный ошибкам. Когда же закончится отладка? Никогда — просто мы перестанем смотреть.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16755.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-20 09:47