Нейронные сети учатся ориентироваться: новый подход к навигации

Автор: Денис Аветисян

Исследование демонстрирует, как модель обучения с подкреплением, использующая многоуровневые представления пространства, позволяет агентам быстрее и эффективнее находить путь к цели.

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"

В многомасштабных расчетах траектории демонстрируют, что доминирующая шкала, определяющая принятие решений на каждом участке пути, не исключает активности других, менее выраженных шкал.

Предложенная модель, основанная на параллельной активности клеток места в гиппокампе и динамическом взвешивании вознаграждений, превосходит традиционные подходы к одновременной локализации и построению карты.

Автономная навигация в сложных и частично наблюдаемых средах остается сложной задачей для робототехники. В данной работе, посвященной разработке модели на основе обучения с подкреплением под названием ‘A Reinforcement Learning-Based Model for Mapping and Goal-Directed Navigation Using Multiscale Place Fields’, предложен новый подход, использующий многомасштабные поля местной активности. Показано, что применение параллельных слоев этих полей, объединенных с механизмом воспроизведения опыта и динамическим взвешиванием, значительно повышает эффективность траектории и ускоряет обучение по сравнению с одномасштабными моделями. Способны ли подобные многомасштабные представления пространственной информации стать ключевым элементом в создании действительно адаптивных и автономных навигационных систем?

Пространственная Карта Мозга: Вызов для Робототехники

Животные, в отличие от большинства робототехнических систем, обладают удивительной способностью ориентироваться в пространстве, благодаря внутренней структуре, известной как «когнитивная карта». Эта ментальная репрезентация окружающей среды формируется и управляется сложным комплексом мозга — гиппокампом. Нейроны гиппокампа, в частности, «клетки места» и «клетки сетки», кодируют информацию о местоположении и расстоянии, позволяя животным эффективно планировать маршруты, обходить препятствия и находить кратчайшие пути к цели. Благодаря этой врожденной способности к пространственной навигации, животные успешно адаптируются к меняющимся условиям и успешно выживают в сложных природных ландшафтах, что ставит перед учеными задачу понять и воспроизвести принципы работы этой уникальной системы для создания более совершенных и адаптивных роботов.

Традиционные робототехнические системы сталкиваются со значительными трудностями в освоении сложных пространств и построении гибких маршрутов. В отличие от биологических организмов, обладающих врожденной способностью к навигации, роботы зачастую полагаются на заранее запрограммированные алгоритмы, которые оказываются неэффективными в динамично меняющихся условиях. Неспособность адаптироваться к непредвиденным препятствиям или оптимизировать маршрут в реальном времени ограничивает их применение в реальных задачах, таких как поисково-спасательные операции или автономная доставка. Проблема усугубляется необходимостью точного восприятия окружающей среды, что требует мощных вычислительных ресурсов и подвержено ошибкам, вызванным шумом и неполнотой данных. В результате, роботы часто демонстрируют неустойчивое поведение и требуют постоянного контроля со стороны человека.

Современные методы одновременной локализации и построения карты (SLAM) зачастую демонстрируют ограниченную применимость в реальных условиях, уступая биологическим системам в адаптивности и эффективности. В отличие от мозга, способного формировать сложные когнитивные карты и гибко планировать маршруты в динамически меняющейся среде, большинство SLAM-алгоритмов испытывают трудности при столкновении с непредсказуемыми препятствиями, недостаточной освещенностью или изменениями в окружающей обстановке. Это связано с тем, что традиционные подходы полагаются на жестко заданные параметры и алгоритмы, которые не способны к самообучению и быстрой адаптации к новым условиям, что существенно ограничивает их применение в робототехнике, автономном транспорте и других областях, требующих надежной и гибкой навигации.

Многоуровневая архитектура системы объединяет сенсорные данные, слои нейронной обработки и компоненты принятия решений, где сеть определения направления головы модулирует активации слоев BVC и PC на разных масштабах для вычисления потенциальной награды за каждое возможное направление и выбора оптимального действия.

Многомасштабное Пространственное Кодирование: Сближение Биологии и Робототехники

Мозг не использует единый пространственный масштаб для кодирования информации о местоположении. Вместо этого, он интегрирует данные, полученные на разных уровнях детализации, задействуя несколько типов нейронов. Клеточные сетки (Grid Cells) формируют метрическую систему координат, обеспечивая представление пространства в виде периодической решетки. Клетки места (Place Cells) активируются в определенных точках пространства, формируя когнитивную карту окружения. В свою очередь, граничные векторные клетки (Boundary Vector Cells) кодируют информацию о расстоянии и направлении до границ окружающей среды. Взаимодействие этих различных типов клеток позволяет мозгу создавать многомасштабное представление пространства, повышая точность навигации и ориентации.

Предлагаемая многомасштабная модель воспроизводит иерархический подход мозга, используя параллельные поля мест (place fields) с различным разрешением. Это достигается путем создания нескольких слоев нейронных представлений, каждый из которых кодирует пространственную информацию на своей собственной шкале детализации. Более крупные поля мест обеспечивают общее представление об окружающей среде, в то время как более мелкие поля позволяют точно определять местоположение внутри этой среды. Параллельная обработка информации на разных масштабах позволяет модели эффективно кодировать и обрабатывать пространственные данные, подобно тому, как это происходит в гиппокампе и энторинальной коре головного мозга.

Модель динамически регулирует пространственную детализацию посредством взвешивания на основе вариативности (Variation-Based Weighting). Данный механизм предполагает, что значимость каждого пространственного поля определяется степенью изменения входного сигнала в соответствующей области. Области с высокой вариативностью, указывающие на важные ориентиры или границы, получают больший вес, что позволяет модели фокусироваться на релевантной информации и эффективно обрабатывать пространственные данные. Это приводит к снижению вычислительных затрат за счет подавления активности в областях с низкой вариативностью, представляющих собой менее значимые или однородные участки пространства. В результате, модель адаптирует свою детализацию к текущей среде, оптимизируя производительность и снижая потребление ресурсов.

Различные значения <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\sigma_r</span> определяют размер рецептивных полей местовых клеток, формируя более детальные или, наоборот, обобщенные пространственные представления в среде размером 20x20 м. — Различные значения $\sigma_r$ определяют размер рецептивных полей местовых клеток, формируя более детальные или, наоборот, обобщенные пространственные представления в среде размером 20×20 м.

Адаптивная Навигация и Интеграция с Обучением с Подкреплением

Предлагаемая многомасштабная модель использует обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) для оптимизации стратегий навигации, основываясь на сигналах вознаграждения. В рамках модели, агент обучается выбирать действия, максимизирующие суммарное вознаграждение, получаемое в процессе перемещения по среде. Алгоритмы RL позволяют модели динамически адаптировать свою стратегию навигации, основываясь на опыте, полученном в ходе взаимодействия с окружением. Вознаграждение задается в зависимости от близости к цели и эффективности пройденного пути, что стимулирует модель к поиску оптимальных маршрутов и минимизации затрат на перемещение. Использование обучения с подкреплением позволяет модели самостоятельно формировать эффективные стратегии навигации без необходимости явного программирования каждого шага.

Модель использует нейроны направления головы (Head Direction Cells) и нейроны вознаграждения (Reward Cells) для симуляции целенаправленного поведения и эффективного планирования маршрута. Нейроны направления головы кодируют ориентацию агента в пространстве, предоставляя информацию о текущем направлении движения. Нейроны вознаграждения активируются при получении положительных сигналов, формируя систему обучения с подкреплением, где оптимальные маршруты к цели ассоциируются с максимальным вознаграждением. Комбинация этих двух типов нейронов позволяет модели не только ориентироваться в пространстве, но и адаптировать стратегию навигации для достижения цели с минимальными затратами ресурсов, что проявляется в снижении количества шагов, необходимых для достижения цели.

Моделирование в среде Webots продемонстрировало способность предложенной мультимасштабной модели к навигации в сложных окружениях и обучению оптимальным маршрутам. Среднее количество шагов, необходимых для достижения цели, составило 738. Данный результат статистически значимо превосходит показатели стратегий, использующих только один масштаб, что подтверждает эффективность предложенного подхода к адаптивной навигации и интеграции обучения с подкреплением. Полученные данные свидетельствуют о том, что мультимасштабное моделирование позволяет агенту более эффективно планировать путь и адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды.

Результаты моделирования демонстрируют устойчивое превосходство предложенной мультимасштабной модели над всеми одномасштабными стратегиями навигации. Наибольшая разница в количестве шагов, необходимых для достижения цели, составила 3579.4 шага по сравнению с условием, использующим наименьший масштаб. Статистический анализ дисперсии (ANOVA) подтвердил значимость полученных результатов, показав p-значение, равное 1.22 x 10^-68, что свидетельствует о крайне низкой вероятности случайного возникновения наблюдаемой разницы в эффективности навигации между мультимасштабной моделью и одномасштабными подходами.

Настройка ширины настройки BVC (σr, σθ) позволяет модели адаптироваться к различной сложности окружающей среды и оптимизировать пространственное разрешение. Анализ результатов показал значительный размер эффекта, равный 0.94 по коэффициенту Коэна (d), при сравнении с условием малой шкалы. Это указывает на то, что изменение параметров σr и σθ оказывает существенное влияние на эффективность навигации в сложных средах, позволяя модели более точно определять свое местоположение и планировать оптимальные маршруты. Данная возможность адаптации является ключевым фактором, обеспечивающим превосходство предложенной многомасштабной модели над стратегиями с фиксированной пространственной дискретизацией.

В ходе эксперимента 2, разработанная модель продемонстрировала минимальное количество шагов, необходимое для достижения цели — в среднем 738 шагов, рассчитанное по эпизодам с 6 по 50. Данный показатель указывает на более быструю сходимость алгоритма обучения по сравнению с альтернативными стратегиями. Стабильно низкое количество шагов на протяжении указанного диапазона эпизодов свидетельствует об эффективной адаптации модели к среде и оптимизации стратегии навигации в процессе обучения.

Архитектура объединения наград использует предсказанную активность местовых клеток для определения оптимального действия <span class="katex-eq" data-katex-display="false">a^{\ast}</span> путем взвешенной суммы, где веса <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\alpha_k</span> определяются направленным изменением карт наград. — Архитектура объединения наград использует предсказанную активность местовых клеток для определения оптимального действия $a^{\ast}$ путем взвешенной суммы, где веса $\alpha_k$ определяются направленным изменением карт наград.

За Пределами Навигации: Импликации для Когнитивных Архитектур

Исследования мозга выявили существование механизмов “предварительного проигрывания” (Preplay) и “повторного проигрывания” (Replay), играющих ключевую роль в консолидации памяти и планировании будущих действий. “Предварительное проигрывание” активирует нейронные траектории, предвосхищая возможные сценарии и подготавливая мозг к будущему опыту. В то время как, “повторное проигрывание”, происходящее во время сна или периодов покоя, позволяет укрепить сформированные воспоминания, интегрируя их в долгосрочную память и оптимизируя поведенческие стратегии. Эти процессы демонстрируют, что мозг не просто пассивно реагирует на внешние стимулы, а активно моделирует и предсказывает будущее, используя прошлый опыт для эффективного принятия решений и адаптации к меняющимся условиям окружающей среды.

Предложенный многоуровневый подход демонстрирует потенциал для моделирования не только навигации, но и более сложных когнитивных функций. Исследования показывают, что принципы, лежащие в основе успешного ориентирования в пространстве, могут быть адаптированы для изучения механизмов формирования памяти и принятия решений. Например, иерархическая организация, используемая для представления пространственной информации, может быть применена к абстрактным понятиям и правилам, что позволит создать более реалистичные модели когнитивных процессов. Более того, механизмы предсказания и коррекции ошибок, необходимые для эффективной навигации, играют ключевую роль в процессе обучения и адаптации, обеспечивая гибкость и устойчивость когнитивных систем. Таким образом, данный подход открывает новые перспективы для понимания общих принципов работы мозга и разработки интеллектуальных систем, способных к обучению и адаптации в сложных условиях.

Представленная работа предлагает принципиально новый подход к разработке искусственного интеллекта, вдохновлённый врождёнными возможностями мозга. Вместо традиционных алгоритмов, зачастую хрупких и неэффективных, предлагается архитектура, имитирующая механизмы обучения и адаптации, наблюдаемые в нейронных сетях. Данный фреймворк позволяет создавать системы, способные к более надёжной работе в сложных и динамично меняющихся условиях, а также к более эффективному использованию ресурсов. В отличие от существующих моделей, он делает акцент на принципах самоорганизации и предсказательного кодирования, что открывает перспективы для создания ИИ, способного к истинному обучению и генерации новых решений, а не только к выполнению заранее запрограммированных задач.

Соединение достижений нейронауки и робототехники открывает принципиально новые перспективы для создания интеллектуальных агентов, способных к более естественному и адаптивному взаимодействию с окружающим миром. Исследования процессов, происходящих в мозге при навигации и планировании, позволяют разрабатывать алгоритмы, имитирующие биологические механизмы обучения и принятия решений. Такой подход не ограничивается лишь улучшением навигационных способностей роботов, но и позволяет им более эффективно адаптироваться к меняющимся условиям, учиться на собственном опыте и проявлять гибкость в решении сложных задач. В результате, создаваемые системы смогут не просто выполнять заданные команды, а демонстрировать поведение, приближающееся к человеческому, что значительно расширяет спектр их применения в различных областях, от автономных транспортных средств до интеллектуальных помощников.

Представленная работа демонстрирует, что эффективность автономной навигации напрямую зависит от способности системы адаптироваться к изменяющимся условиям и использовать информацию, представленную на различных уровнях детализации. Это напоминает о высказывании Дональда Дэвиса: «Порядок — это кеш между двумя сбоями». Как и в случае с архитектурой компьютерных сетей, предложенная модель, оперирующая многомасштабными полями мест, стремится не к абсолютному порядку, а к созданию буфера, позволяющего системе быстро восстанавливаться после неизбежных отклонений от оптимального пути. Использование обучения с подкреплением и динамическое взвешивание сигналов вознаграждения лишь усиливают эту адаптивность, позволяя модели «выживать» в сложных условиях, а не просто следовать заранее заданным инструкциям. В конечном итоге, подобный подход позволяет создавать более устойчивые и надежные системы навигации.

Куда же дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует изящество многомасштабных представлений в контексте обучения с подкреплением и пространственной навигации. Однако, за кажущейся эффективностью скрывается неизбежная сложность. Масштабируемость — лишь слово, которым мы оправдываем эту сложность. Оптимизация, дающая прирост производительности сейчас, однажды лишит систему гибкости. В стремлении к идеальной архитектуре, мы рискуем потерять из виду, что идеальная архитектура — это миф, необходимый нам, чтобы не сойти с ума.

Будущие исследования, вероятно, столкнутся с необходимостью преодолеть разрыв между искусственными моделями и нейронной реальностью гиппокампальной формации. Вопрос не в том, чтобы точно скопировать биологические механизмы, а в том, чтобы понять принципы, лежащие в их основе. Ключевым представляется изучение динамической адаптации многомасштабных представлений к меняющимся условиям среды и задачам. Необходимо выйти за рамки статических моделей и рассмотреть механизмы непрерывного обучения и самоорганизации.

В конечном счете, системы навигации — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только взрастить. И каждое архитектурное решение — это пророчество о будущей точке отказа. Истина не в создании идеальной карты, а в способности системы адаптироваться к неизбежному хаосу окружающего мира.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.03520.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-08 13:26