Нейронные поля: Модели мира вокруг нас

Автор: Денис Аветисян

В статье исследуется, как пространственно организованные нейронные поля могут формировать биологически правдоподобную основу для предсказания взаимодействий с окружающим миром и формирования внутреннего представления о теле.

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"

Нейронная модель мира функционирует, добавляя визуальный вход только в первые моменты последовательности, после чего её эволюция происходит автономно благодаря локальной свертке и рекуррентности, при этом моторные команды мультипликативно модулируют каналы, изменяя усиление и позволяя модели предсказывать визуальные изменения посредством свёртки 1x1. — Нейронная модель мира функционирует, добавляя визуальный вход только в первые моменты последовательности, после чего её эволюция происходит автономно благодаря локальной свертке и рекуррентности, при этом моторные команды мультипликативно модулируют каналы, изменяя усиление и позволяя модели предсказывать визуальные изменения посредством свёртки 1×1.

Нейронные поля, учитывающие локальную связность и моторные команды, предлагают перспективную архитектуру для построения моделей мира, способных к сенсомоторному предсказанию и моделированию физических взаимодействий.

Несмотря на успехи в создании «мировых моделей» в машинном обучении, существующие подходы часто игнорируют пространственную организацию сенсорной информации, характерную для коры головного мозга. В статье ‘Neural Fields as World Models’ предложена альтернативная архитектура, основанная на нейронных полях, сохраняющих топологию сенсорных данных и интегрирующих команды управления посредством модуляции усиления. Показано, что такая организация позволяет предсказывать физические взаимодействия посредством геометрической эволюции активности, а также формировать представления о собственном теле. Может ли подобная пространственно-структурированная нейронная динамика лежать в основе как интуитивной физики, так и схемы тела?

Предсказательный мозг: Основа искусственного интеллекта

Мозг не является пассивным приемником информации, а активно предсказывает поступающие сенсорные сигналы, стремясь к минимизации «удивления». Этот процесс, известный как предиктивное кодирование, предполагает, что мозг постоянно генерирует внутренние модели мира и использует их для прогнозирования будущих ощущений. Расхождения между предсказаниями и фактическими сигналами порождают «ошибки предсказания», которые служат сигналом для обновления внутренних моделей и улучшения точности будущих прогнозов. Таким образом, восприятие становится процессом активного построения реальности, а не просто ее отражением, что позволяет организму эффективно взаимодействовать со сложной и изменчивой окружающей средой.

Мозг не просто регистрирует поступающую информацию, а постоянно строит прогнозы относительно будущих ощущений, используя внутренние «модели мира». Эти модели представляют собой сложные, накопленные представления о закономерностях окружающего пространства и функционировании объектов в нем. Они формируются на основе предыдущего опыта и позволяют предсказывать, что произойдет дальше, минимизируя «ошибку предсказания» — разницу между ожидаемым и фактическим опытом. По сути, мозг создает вероятностную карту реальности, постоянно обновляя ее на основе поступающих данных и используя для оптимизации действий и восприятия. Чем точнее и полнее эта внутренняя модель, тем эффективнее организм адаптируется к изменяющимся условиям и предвидит потенциальные угрозы или возможности.

В отличие от человеческого мозга, традиционные системы искусственного интеллекта часто сталкиваются с трудностями в обобщении знаний из-за отсутствия встроенного механизма предсказания и эффективного взаимодействия с окружающей средой. Вместо активного формирования внутренних моделей мира и прогнозирования сенсорных данных, многие современные алгоритмы полагаются на пассивную обработку больших объемов информации. Это приводит к тому, что даже незначительные изменения в входных данных или новых, не учтенных ранее ситуациях могут вызывать серьезные ошибки и снижать надежность системы. Такой подход, лишенный способности предвидеть и адаптироваться, существенно ограничивает возможности искусственного интеллекта в реальных, динамично меняющихся условиях, в то время как биологические системы демонстрируют поразительную гибкость и устойчивость благодаря своей врожденной способности к предсказанию и контролю.

В задаче перехвата руки модели используют зрительные данные только в течение первых трех кадров (Obs), после чего выполняют предсказание вслепую, о чем свидетельствует вертикальная пунктирная линия, разделяющая этапы визуального наблюдения и слепого предсказания, при этом истинные траектории представлены серыми точками.

Нейронные поля: Эмуляция предсказательного мозга

Предлагается использование пространственно организованных рекуррентных нейронных сетей — так называемых Нейронных Полей (Neural Fields) — в качестве биологически правдоподобной модели мира. Данный подход предполагает создание архитектуры, имитирующей принципы организации коры головного мозга, где информация обрабатывается локально, а представления формируются на основе пространственной близости входных данных. Нейронные Поля рассматриваются как альтернатива традиционным, полностью связанным сетям, стремясь к более эффективному моделированию сложных сенсорных данных и прогнозированию будущих состояний окружающей среды. Ключевым отличием является акцент на локальных взаимодействиях между нейронами, что позволяет снизить вычислительную сложность и повысить масштабируемость модели.

Нейронные поля реализуют принцип “локального ограничения”, согласно которому близкие точки во входном пространстве отображаются в близкие представления в пространстве признаков. Это означает, что небольшие изменения во входных данных приводят к небольшим изменениям в выходных, что обеспечивает стабильность и предсказуемость модели. Данный подход имитирует организацию коры головного мозга, где соседние нейроны обрабатывают информацию о близких участках сенсорного пространства. Такая локальная организация снижает вычислительную сложность, поскольку каждый нейрон взаимодействует только с небольшим подмножеством других нейронов, а не со всей сетью, что повышает эффективность обработки информации и способствует более быстрому обучению.

Архитектура нейронных полей использует локальные взаимодействия между нейронами, что позволяет избежать вычислительных ограничений, характерных для полносвязных сетей. Вместо обработки всей входной информации каждым нейроном, каждое вычисление ограничивается небольшим, локальным окружением. Это значительно снижает количество параметров и операций, необходимых для обработки данных, обеспечивая более эффективное предсказание и масштабируемость модели. Такой подход позволяет обрабатывать данные с высокой скоростью и меньшими затратами ресурсов, что особенно важно для задач, требующих обработки больших объемов информации в реальном времени.

Организация, напоминающая ретинотопию, и принцип изоморфизма являются неотъемлемыми частями данной архитектуры. Ретинотопическая организация подразумевает сохранение пространственных отношений между входными данными и их представлением в модели, то есть соседние точки в пространстве входных данных отображаются в близкие точки в пространстве представлений. Принцип изоморфизма предполагает, что структура модели отражает структуру входных данных, обеспечивая когерентность пространственного представления. Данный подход гарантирует, что модель сохраняет информацию о пространственной близости и относительных положениях объектов, что критически важно для эффективного моделирования окружающего мира и осуществления предсказаний на основе визуальной информации.

Нейронная сеть на основе полей (зеленый) демонстрирует более плавное и точное предсказание баллистических траекторий (серыми пунктиром) по сравнению с VAE-LSTM (оранжевый), который выдает непредсказуемые колебания, при этом обе модели используют только первые три кадра для прогнозирования.

Моторный контроль и модуляция предсказательного усиления

В нашей модели реализованы “моторно-зависимые каналы” внутри Нейронного Поля, обеспечивающие мультипликативную модуляцию активности. Это означает, что сигналы управления движением непосредственно влияют на интенсивность нейронных ответов, умножая их на соответствующий коэффициент. По сути, каждый нейрон получает сигнал, который корректируется в зависимости от текущих моторных команд, что позволяет динамически изменять чувствительность нейронной сети к входным данным. Такой подход позволяет реализовать механизм, при котором активность нейронов масштабируется в соответствии с планируемыми движениями, формируя предсказательное представление о будущих сенсорных последствиях действий.

Механизм, основанный на Гипотезе Равновесия, позволяет нейронной сети предсказывать сенсорные последствия действий. В рамках данной гипотезы, движения не управляются непосредственно командами, а достигаются путем изменения «равновесной точки» в системе, что позволяет сети рассчитывать ожидаемые изменения в сенсорных сигналах, возникающие в результате моторных команд. Реализация этого принципа в нейронной сети позволяет ей моделировать динамику сенсорных обратных связей, возникающих при выполнении действий, и тем самым предсказывать, какие сенсорные сигналы будут получены в результате конкретных моторных команд. Это обеспечивает более эффективное и адаптивное управление движением, поскольку сеть может заранее учитывать ожидаемые сенсорные последствия своих действий.

Модуляция усиления (Gain Modulation) представляет собой фундаментальный вычислительный принцип, при котором амплитуда нейронных ответов масштабируется в соответствии с сигналами управления движением. Этот процесс позволяет сети предсказывать сенсорные последствия действий с большей точностью, поскольку изменение усиления позволяет динамически корректировать ожидаемые сенсорные входные данные на основе текущих моторных команд. Фактически, входящий сенсорный сигнал умножается на коэффициент, определяемый текущим моторным сигналом, что позволяет системе более эффективно различать ожидаемые и фактические сенсорные данные и, следовательно, улучшать контроль движений и прогнозирование.

Теории, распространенные в нейробиологии, предполагают, что задняя париетальная кора (ЗПК) осуществляет модуляцию усиления нейронных ответов, аналогичную реализованному в модели механизму. ЗПК играет ключевую роль в сенсомоторной интеграции и планировании движений, что делает ее подходящей структурой для реализации предсказательного усиления. Наблюдения за активностью нейронов ЗПК демонстрируют, что их реакция на сенсорные стимулы изменяется в зависимости от текущих моторных команд и намерений, что соответствует принципу масштабирования нейронных ответов на основе моторных сигналов. Такое соответствие повышает биологическую правдоподобность предлагаемого подхода к управлению движением и предсказанию сенсорных последствий.

Моторно-управляемые каналы демонстрируют спонтанное кодирование, избирательное к частям тела, проявляющееся в активации, сосредоточенной на руке, а не на объекте (пунктирная линия), несмотря на отсутствие явного обучения различению тела и окружающего мира.

Валидация посредством баллистической физики и «тренировок во сне»

Проверка предсказательных способностей модели осуществляется посредством симуляции баллистических траекторий, что требует высокой точности прогнозирования движения объектов под воздействием гравитации и других сил. В рамках данной методологии, модель оценивается по её способности предсказывать положение объекта в заданный момент времени, исходя из начальных условий — скорости и направления движения. Точность предсказаний критически важна, поскольку ошибки могут накапливаться и приводить к значительным отклонениям в долгосрочных прогнозах. Применение баллистической физики в качестве тестовой среды позволяет объективно оценить способность модели к экстраполяции физических явлений и прогнозированию динамики систем.

Метод “Dream Training” представляет собой процесс обучения нейронной сети внутри зафиксированной модели мира, позволяющий усовершенствовать её способность предсказывать будущие состояния. В ходе обучения сеть взаимодействует с виртуальной средой, не изменяя её, и получает обратную связь на основе расхождений между предсказанными и фактическими состояниями. Этот подход позволяет сети накапливать знания о динамике мира и улучшать точность предсказаний без необходимости постоянной корректировки самой модели мира. Такой метод обучения позволяет добиться более эффективного и стабильного прогнозирования, особенно в задачах, связанных с предсказанием траекторий и физических взаимодействий.

Разработанная система демонстрирует высокую точность моделирования физических взаимодействий, что подтверждается низким значением ошибки предсказания — $9.33 \times 10^{-4}$ . Данный показатель значительно превосходит результат, полученный с использованием архитектуры VAE-LSTM ( $3.94 \times 10^{-3}$ ), при статистически значимой разнице ( $p < 0.001$ ). Высокая точность симуляции физических процессов указывает на потенциальное соответствие некоторых аспектов работы модели когнитивным механизмам, наблюдаемым у человека.

Активность в области MT (Motion-Sensitive Area), чувствительной к движению, демонстрирует нейронную поддержку предсказанных траекторий. Исследования показали корреляцию между сигналами, регистрируемыми в области MT, и траекториями, предсказанными нейронной сетью. Это указывает на то, что модель не просто генерирует произвольные прогнозы, а опирается на механизмы, схожие с теми, которые использует мозг для обработки визуальной информации о движении и предсказания будущих положений объектов. Наблюдаемая согласованность между нейронной активностью в MT и предсказанными траекториями подтверждает валидность модели и ее способность моделировать физические взаимодействия, близкие к когнитивным процессам человека.

Обучение в симуляции (Dream training) успешно переносится в реальную физику: нейронная сеть (зеленый цвет) достигает 81.5% успешных перехватов, приближаясь к результатам, полученным на основе физического моделирования, в то время как VAE-LSTM (оранжевый цвет) демонстрирует сопоставимую производительность в симуляции, но более значительный разрыв между симуляцией и реальностью.

К устойчивым и эффективным системам искусственного интеллекта

Вдохновлённый принципами работы биологических систем, новый подход к созданию искусственного интеллекта демонстрирует потенциал для значительного улучшения обобщающей способности и эффективности работы моделей. В отличие от традиционных, полностью связанных нейронных сетей, данный метод делает акцент на локальных взаимодействиях и пространственной организации, что позволяет создавать более компактные и устойчивые к изменениям системы. Такая архитектура позволяет моделям лучше адаптироваться к новым данным и решать задачи в условиях неопределённости, снижая потребность в огромных объемах обучающих данных и вычислительных ресурсах. Это открывает перспективы для разработки интеллектуальных систем, способных эффективно функционировать в реальном мире, даже при ограниченных ресурсах.

В отличие от традиционных, полностью связанных нейронных сетей, новый подход делает акцент на локальных взаимодействиях и пространственной организации. Такая архитектура позволяет создавать более эффективные и обобщающие модели искусственного интеллекта. Вместо обработки информации посредством связей между всеми нейронами, система сосредотачивается на взаимодействии с ближайшими элементами, что снижает вычислительную сложность и повышает устойчивость к шумам. Этот принцип, вдохновленный биологическими нейронными сетями, позволяет создавать системы, которые лучше адаптируются к новым условиям и требуют меньше ресурсов для обучения и функционирования. Пространственная организация данных, в свою очередь, способствует более эффективному представлению информации и упрощает процесс обучения, позволяя модели легче выявлять закономерности и обобщать полученные знания.

Интеграция управления движением и предиктивного моделирования открывает новые перспективы для развития воплощенного искусственного интеллекта и робототехники. Исследования демонстрируют, что разработанное нейронное поле значительно превосходит традиционные подходы, такие как VAE-LSTM, в задачах переноса обучения из симуляции в реальный мир. В частности, нейронное поле обеспечивает 81.5% успешных «перехватов» объекта по сравнению с 46.0% у VAE-LSTM (p = 0.003), что свидетельствует о его большей устойчивости к изменениям окружения. Кроме того, смещение объекта между кадрами составляет всего 2.06 пикселя, что значительно меньше, чем 21.97 пикселя у VAE-LSTM (p < 0.001), а случаи «телепортации» объекта полностью отсутствуют (0% против 15.4% у VAE-LSTM). Эти результаты подчеркивают потенциал данной архитектуры для создания более надежных и точных систем управления в робототехнике и других областях, требующих взаимодействия с физическим миром.

Предстоящие исследования направлены на расширение возможностей разработанных моделей и их адаптацию к более сложным задачам, возникающим в реальных условиях. Планируется увеличение масштаба моделей для обработки более объемных и разнообразных данных, что позволит повысить их точность и надежность в различных сферах применения. Особое внимание будет уделено тестированию моделей в условиях, максимально приближенных к реальным, включая работу с неполными или зашумленными данными, а также интеграцию с существующими робототехническими системами. Успешное масштабирование и адаптация этих моделей откроет новые перспективы для создания интеллектуальных систем, способных эффективно функционировать в динамичной и непредсказуемой окружающей среде, и расширит область их применения в таких областях, как автономная навигация, робототехника и обработка изображений.

Нейронная сеть <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> ext{NF}</span> демонстрирует более низкие конечные потери, чем <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> ext{VAE-LSTM}</span>, в задаче баллистического движения и сопоставимые потери в задаче управления рукой, при этом используя на 17-67 порядков меньше параметров. — Нейронная сеть $ext{NF}$ демонстрирует более низкие конечные потери, чем $ext{VAE-LSTM}$ , в задаче баллистического движения и сопоставимые потери в задаче управления рукой, при этом используя на 17-67 порядков меньше параметров.

Представленное исследование, рассматривающее нейронные поля как мировые модели, неизбежно наталкивается на границы человеческого познания. Стремление к созданию точного предсказания физических взаимодействий, к построению полной картины мира, напоминает попытку удержать свет в ладони. Как однажды заметил Нильс Бор: «Противоположности не противоположны, а дополняют друг друга». Действительно, даже самая совершенная модель, основанная на принципах локальной связности и интеграции моторных команд, лишь приближение к реальности. Иллюзия полного понимания всегда таится за горизонтом событий, подобно тому, как кажущаяся простота ньютоновской механики уступает место сложной картине квантовой гравитации. В конечном счете, нейронные поля, как и любая другая научная конструкция, — это не абсолютная истина, а инструмент, позволяющий взглянуть на мир сквозь призму наших текущих знаний.

Что Дальше?

Предложенная архитектура, основанная на нейронных полях, несомненно, элегантна. Она обещает биологическую правдоподобность и возможность предсказывать взаимодействия в физическом мире. Однако, физика — это искусство догадок под давлением космоса, и любая модель, даже самая изящная, неизбежно сталкивается с реальностью. Вопрос не в том, насколько хорошо она описывает известные явления, а в том, какие новые аномалии она обнаружит, и как быстро она рухнет под их тяжестью.

Особое внимание следует уделить проблеме масштабируемости. Успешное моделирование простых взаимодействий — это лишь первый шаг. Истинный вызов заключается в создании всеобъемлющей модели мира, способной обрабатывать бесконечный поток сенсорной информации и предсказывать сложные, нелинейные процессы. Идея о «пространственной организации» нейронных полей звучит красиво на бумаге, пока не столкнешься с экспоненциальным ростом вычислительной сложности.

Чёрная дыра — это не просто объект, это зеркало нашей гордости и заблуждений. Поэтому, вместо поисков «универсальной теории» интуитивной физики, следует сосредоточиться на разработке инструментов, позволяющих выявлять и исправлять ошибки в наших моделях. Возможно, истинный прогресс заключается не в создании идеальной модели мира, а в создании идеальной системы самокоррекции.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.18690.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-24 19:55