Искусственный интеллект, который мыслит и действует: новая архитектура для обучения роботов

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили BiTAgent — систему, объединяющую возможности больших языковых моделей и моделей мира для создания более адаптивных и разумных агентов.

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"

Агент BiTAgent обеспечивает двунаправленную связь между большой многомодальной языковой моделью и моделью мира, используя модулярное слияние, ориентированное на задачу, для семантически управляемой симуляции, при этом вознаграждения и действия, полученные из смоделированных траекторий, обратно распространяются через совместную функцию потерь для уточнения языковой модели.

BiTAgent — это модульная структура двусторонней связи между мультимодальными большими языковыми моделями и моделями мира, обеспечивающая обучение, ориентированное на задачи, и динамическое взаимодействие.

Создание универсальных воплощенных агентов требует объединения семантического понимания и способности моделировать динамику окружения, что часто оказывается сложной задачей. В данной работе, представленной под названием ‘BiTAgent: A Task-Aware Modular Framework for Bidirectional Coupling between Multimodal Large Language Models and World Models’, предлагается новый подход к интеграции больших мультимодальных языковых моделей и моделей мира, основанный на динамическом двустороннем обмене информацией. Предложенная архитектура BiTAgent обеспечивает адаптивность к различным задачам и окружениям за счет согласования семантических рассуждений и прогнозирования динамики. Не станет ли BiTAgent важным шагом на пути к созданию действительно открытых и обучающихся воплощенных агентов?

Стремление к Ясности: Преодолевая Разрыв Между Языком и Действием

Современные системы искусственного интеллекта часто демонстрируют ограниченные возможности во взаимодействии с реальным миром, что обусловлено фундаментальным разрывом между пониманием языка и способностью адаптироваться к динамичным условиям окружающей среды. В то время как алгоритмы могут успешно обрабатывать текстовые запросы или распознавать объекты на изображениях, они испытывают трудности при переносе этих знаний в практические действия в постоянно меняющемся окружении. Данная проблема возникает из-за того, что большинство моделей обучаются на статичных наборах данных, не отражающих сложность и непредсказуемость реальных ситуаций. В результате, даже при наличии достаточного лингвистического понимания, система может оказаться неспособной адекватно реагировать на неожиданные события или эффективно планировать действия в условиях неопределенности, что подчеркивает необходимость разработки новых подходов к созданию более адаптивных и «воплощенных» интеллектуальных систем.

Для достижения эффективного воплощенного интеллекта необходимо бесшовное объединение перцептивных входных данных с прогностическими моделями мира. Вместо обработки сенсорной информации и предсказаний как отдельных сущностей, передовые системы стремятся к их синергии. Это означает, что агент не просто воспринимает окружение, но и постоянно предсказывает его будущее состояние, используя полученные данные для уточнения и улучшения своих прогностических моделей. Такой подход позволяет агенту не только реагировать на текущие события, но и активно планировать свои действия, предвидя последствия и адаптируясь к изменяющимся условиям. В результате, система приобретает способность к более гибкому, эффективному и адаптивному взаимодействию с реальным миром, приближаясь к уровню когнитивных способностей, присущих живым организмам.

Традиционные подходы к созданию искусственного интеллекта часто разделяют обработку языка и моделирование окружающего мира, что существенно ограничивает способность систем к комплексному рассуждению. Вместо того, чтобы рассматривать язык как неотъемлемую часть восприятия и взаимодействия с реальностью, многие алгоритмы обрабатывают лингвистическую информацию и данные об окружении как отдельные, несвязанные потоки. Это приводит к тому, что система может понимать команды, но испытывает затруднения в их реализации в динамичном и непредсказуемом окружении, поскольку ей не хватает целостного представления о последствиях своих действий. Подобный разрыв между лингвистическим пониманием и практическим применением препятствует созданию действительно интеллектуальных агентов, способных к адаптивному поведению и эффективному решению задач в реальном мире.

Для создания действительно интеллектуальных агентов, способных эффективно функционировать в сложных и изменчивых условиях, необходима унифицированная архитектура, объединяющая процессы обучения, планирования и действия. Традиционные подходы часто разделяют эти функции, что приводит к неэффективности и ограниченным возможностям адаптации. Предлагаемая архитектура должна позволять агенту не просто воспринимать информацию об окружающей среде, но и формировать внутреннюю модель мира, предсказывать последствия своих действий и, основываясь на этих прогнозах, разрабатывать оптимальные стратегии поведения. Такой подход, интегрирующий перцептивные данные с предиктивными моделями, позволит агентам не только решать поставленные задачи, но и проявлять гибкость и изобретательность в новых, непредвиденных ситуациях, приближая их к уровню человеческого интеллекта и обеспечивая более естественное взаимодействие с реальным миром.

Предложенный фреймворк BiTAgent обеспечивает двустороннюю связь между большой языковой моделью (MLLM) и моделью мира (World Model), используя семантически направленное планирование и обучение с подкреплением на основе плотных текстовых наград для улучшения обобщающей способности.

BiTAgent: Гармония Разума и Окружения

BiTAgent представляет собой новую структуру, объединяющую большие мультимодальные языковые модели (MLLM) и модели мира (World Models) в рамках единого, динамически адаптирующегося фреймворка. В отличие от традиционных подходов, где эти компоненты функционируют изолированно, BiTAgent обеспечивает их совместную работу, ориентированную на конкретную задачу. Это достигается за счет динамического обмена информацией между семантическими представлениями, обрабатываемыми MLLM, и динамическими представлениями, генерируемыми World Model, что позволяет системе эффективно использовать как лингвистические знания, так и понимание окружающей среды для решения сложных задач. Архитектура BiTAgent разработана для адаптации к различным типам задач, что обеспечивает гибкость и эффективность в различных сценариях применения.

В основе BiTAgent лежит концепция динамического совместного обучения, ориентированного на задачу (Task-Aware Dynamic Joint Learning), которая обеспечивает динамическое слияние семантических и динамических представлений. Это достигается путем адаптации процесса объединения в зависимости от текущей задачи, позволяя системе гибко использовать информацию, полученную от Multimodal Large Language Models (MLLM) и World Models (WM). Семантические представления, предоставляемые MLLM, отражают высокоуровневое понимание задачи, в то время как динамические представления, генерируемые WM, описывают состояние окружающей среды и ее изменения во времени. Динамическое слияние этих представлений позволяет BiTAgent эффективно планировать и выполнять действия, учитывая как цели задачи, так и текущую ситуацию.

Модульное слияние с учетом задачи в BiTAgent реализуется посредством выборочной маршрутизации информации между компонентами языкового и мирового моделирования. Вместо фиксированного объединения представлений, система динамически определяет, какие семантические данные из MLLM (Multimodal Large Language Model) и динамические данные из World Model наиболее релевантны для текущей задачи. Этот процесс осуществляется через специализированные модули, которые функционируют как «переключатели», направляя информацию между компонентами. Выбор маршрута осуществляется на основе анализа задачи, что позволяет эффективно использовать ресурсы и повышать точность решения, избегая избыточной передачи информации и фокусируясь на наиболее важных аспектах для конкретной ситуации.

Для обеспечения согласованности между семантическими и динамическими представлениями, BiTAgent использует совместную оптимизацию MLLM-WM (Multimodal Large Language Model — World Model). Этот процесс включает в себя одновременное обучение обеих моделей с использованием функции потерь, которая поощряет согласованность их представлений. В частности, функция потерь включает в себя компоненты, измеряющие расстояние между семантическими векторами, генерируемыми MLLM, и динамическими векторами, полученными из World Model. Оптимизация проводится с использованием градиентного спуска, что позволяет итеративно улучшать согласованность представлений и повышать общую производительность системы в задачах, требующих интеграции семантического понимания и динамического моделирования окружения. Данный подход позволяет MLLM и World Model эффективно обмениваться информацией и совместно решать сложные задачи.

Обученные в среде Walker агенты демонстрируют успешную переносимость в совершенно разные среды, такие как Quadruped и Stickman.

Согласование Воображения и Действия: Обучение, Ведомое Задачей

В рамках BiTAgent, обучение с учетом задач (Task-Aware Behavior Learning) обеспечивает согласование воображаемых траекторий с семантикой задачи посредством плотных текстовых вознаграждений. Это достигается путем использования языковых инструкций для генерации потенциальных действий, а затем оценки этих действий на основе их соответствия поставленной цели. Плотные вознаграждения, обусловленные текстом, предоставляют детальную обратную связь, позволяя агенту уточнять свои воображаемые траектории и выбирать действия, которые наиболее эффективно способствуют достижению задачи. Данный подход позволяет BiTAgent эффективно действовать в сложных средах, поскольку он не только генерирует правдоподобные последовательности действий, но и гарантирует их соответствие желаемым результатам.

Используя текстово-обусловленное воображение, BiTAgent генерирует правдоподобные последовательности действий на основе языковых инструкций. Данный механизм позволяет агенту предвидеть возможные траектории выполнения задачи, исходя из текстового описания цели. BiTAgent анализирует входной текст, выделяет семантические компоненты, и использует их для построения гипотетических действий. Эти действия затем используются для формирования вероятностных моделей поведения, что позволяет агенту выбирать наиболее подходящие действия в текущей ситуации, основываясь на понимании поставленной задачи, выраженной в текстовом формате.

Процесс выравнивания действий агента обеспечивает не только их физическую осуществимость в среде, но и соответствие поставленным целям, сформулированным в текстовых инструкциях. Это достигается за счет сопоставления сгенерированных траекторий действий с семантикой задачи и использованием плотных текстовых наград, которые оценивают, насколько действия способствуют достижению желаемого результата. Таким образом, агент учится выбирать действия, которые не просто возможны, но и направлены на выполнение конкретной задачи, что повышает эффективность его поведения в сложных условиях.

Взаимодействие воображаемых траекторий и системы вознаграждений позволяет BiTAgent эффективно обучаться действиям в сложных средах. Агент генерирует потенциальные последовательности действий, а затем оценивает их, используя плотные текстовые вознаграждения, что позволяет ему выбирать наиболее подходящие действия для достижения поставленных целей. Этот процесс итеративного воображения и оценки позволяет BiTAgent адаптироваться к новым ситуациям и оптимизировать свою стратегию поведения, даже в условиях высокой неопределенности и сложности окружающей среды. Обучение происходит путем максимизации кумулятивного вознаграждения, что приводит к формированию эффективных стратегий решения задач.

Визуализация воображаемых траекторий, обусловленных задачей, демонстрирует, что модель способна реконструировать наблюдаемые состояния среды на основе воображаемых сценариев.

От Доказательств к Перспективам: Влияние и Будущее Развитие

В ходе обширных испытаний на платформе DeepMind Control Suite, разработанный фреймворк BiTAgent продемонстрировал выдающиеся результаты, превзойдя существующие передовые решения в девяти из десяти протестированных задач. Данное достижение подтверждает эффективность предложенного подхода к обучению с подкреплением и его способность успешно справляться с широким спектром сложных задач управления. Превосходство BiTAgent над конкурирующими алгоритмами стало возможным благодаря оптимизированной архитектуре и эффективному использованию данных, что позволяет ему быстро адаптироваться и достигать высоких показателей производительности в различных средах.

Исследование продемонстрировало, что использование предварительно собранных наборов данных, полученных посредством стратегии Plan2Explore, значительно повышает эффективность обучения BiTAgent. Вместо обучения с нуля, система эффективно использует существующую информацию об окружающей среде, что позволяет ей быстрее адаптироваться к новым задачам и достигать высоких результатов. Этот подход не только сокращает время, необходимое для обучения, но и снижает потребность в вычислительных ресурсах, открывая возможности для применения BiTAgent в более широком спектре сценариев и на менее мощном оборудовании. Возможность использования накопленного опыта, зафиксированного в офлайн-данных, является ключевым фактором, определяющим превосходство BiTAgent в процессе обучения и адаптации.

Исследования показали, что BiTAgent демонстрирует превосходную способность к обобщению в различных средах, существенно превосходя такие системы, как WM-CLIP и GenRL. В частности, при выполнении задачи “Stand” в окружении Walker, BiTAgent достиг результата в 1.03, а в задачах “Walk” и “Run” — 0.87 и 1.02 соответственно. Данные показатели свидетельствуют о том, что разработанная система способна эффективно адаптироваться к новым условиям и успешно выполнять поставленные задачи даже в незнакомых средах, что является важным шагом на пути к созданию более гибких и универсальных агентов искусственного интеллекта.

В дополнение к BiTAgent, альтернативные подходы, такие как FOUNDER и GenRL, активно развивают взаимодействие между большими мультимодальными языковыми моделями (MLLM) и моделями мира. Эти методы стремятся более эффективно объединить возможности MLLM в понимании языка и извлечении знаний с возможностями World Models в планировании и предсказании динамики окружающей среды. FOUNDER, например, использует MLLM для генерации псевдо-наблюдений, которые обогащают обучение World Model, позволяя агенту лучше адаптироваться к новым ситуациям. GenRL, в свою очередь, фокусируется на улучшении процесса обучения с подкреплением за счет использования MLLM для предоставления более информативных вознаграждений и целей. В результате, эти подходы способствуют созданию более гибких и эффективных агентов, способных к обучению и действиям в сложных средах, и открывают новые перспективы в области искусственного интеллекта.

Дальнейшие исследования BiTAgent направлены на расширение его возможностей в более сложных средах, требующих более продвинутых стратегий принятия решений. Особое внимание будет уделено интеграции архитектур, основанных на рекуррентных моделях пространства состояний, что позволит системе более эффективно обрабатывать последовательности информации и предсказывать будущие состояния. Кроме того, планируется изучение возможностей использования передовых языковых моделей, таких как InternVideo2, для улучшения понимания и интерпретации визуальной информации, что потенциально может значительно повысить эффективность обучения и адаптации BiTAgent к новым, ранее не встречавшимся задачам. Эти усовершенствования направлены на создание более гибкой и интеллектуальной системы, способной решать широкий спектр сложных задач в различных областях.

Представленная работа демонстрирует стремление к упрощению сложных систем, что находит отклик в словах Кena Thompson: «Простота — это высшая степень изысканности». BiTAgent, как framework для взаимодействия Multimodal Large Language Models и World Models, воплощает эту философию. Вместо добавления избыточных компонентов, система фокусируется на динамическом обмене информацией, обеспечивая более адаптивное и robust embodied intelligence. Такой подход к проектированию, ориентированный на удаление ненужного, позволяет добиться большей эффективности и ясности в архитектуре системы, что, в свою очередь, повышает ее общую надежность и возможности для дальнейшего развития.

Что Дальше?

Представленная работа, несомненно, вносит вклад в понимание взаимодействия между большими мультимодальными языковыми моделями и моделями мира. Однако, стоит признать, что истинное воплощение интеллекта требует не просто соединения этих компонентов, а их глубокого, органичного слияния. Текущие подходы, включая представленный BiTAgent, часто страдают от излишней сложности, словно пытаясь решить проблему, добавляя уровни абстракции вместо того, чтобы упрощать лежащую в её основе структуру.

Будущие исследования, вероятно, должны быть сосредоточены на разработке более элегантных механизмов обмена информацией. Возможно, стоит отойти от идеи динамического слияния в пользу более статичных, но эффективных архитектур, где роль модели мира сводится к предоставлению контекста, а не к активному участию в процессе принятия решений. Упор следует сделать на самообучение и способность системы извлекать значимую информацию из необработанных данных, а не на предварительно заданные параметры и правила.

В конечном итоге, успех в этой области будет зависеть не от создания всё более сложных систем, а от способности найти простоту в сложности. Поиск минимальной, но достаточной архитектуры, способной к адаптации и обучению — вот где лежит истинный вызов. И, возможно, именно в этом поиске кроется не только прогресс в области искусственного интеллекта, но и более глубокое понимание природы интеллекта как такового.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04513.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-06 15:48