Осязаемый интеллект: Новый рубеж для ИИ

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили платформу SWITCH для оценки способности моделей понимать и взаимодействовать с физическим миром через привычные устройства управления.

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"

Бенчмарк SWITCH, представленный на примере сценария «Выключить весь свет», структурирует реальные данные взаимодействия с окружением в пять задач, оценивающих модели по трём ключевым направлениям — восприятию и пространственному мышлению, причинно-следственному мышлению и планированию, а также верификации — и позволяет оценить продвинутые генеративные модели, такие как Veo3, демонстрируя, что текущие модели всё ещё нуждаются в совершенствовании логической связности и детализации взаимодействий для практического применения в реальном мире.

Представлен новый бенчмарк для оценки больших мультимодальных моделей в задачах управления через осязаемые интерфейсы и моделирования мира.

Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, надежное взаимодействие с реальным миром и его инфраструктурой остается сложной задачей. В данной работе представлена платформа ‘SWITCH: Benchmarking Modeling and Handling of Tangible Interfaces in Long-horizon Embodied Scenarios’ — новый эталонный набор данных, предназначенный для оценки способностей больших мультимодальных моделей к пониманию и управлению физическими устройствами, такими как выключатели и бытовая техника. Анализ результатов показал, что современные модели часто полагаются на текстовые подсказки, игнорируя визуальную информацию, что приводит к нестабильной работе даже в простых сценариях. Сможет ли SWITCH стимулировать разработку более надежных и адаптивных систем воплощенного ИИ, способных к эффективному взаимодействию с окружающим миром?

Танцуя с Хаосом: Вызовы Воплощенного Интеллекта

Современные системы искусственного интеллекта, несмотря на значительные успехи в отдельных областях, испытывают трудности с пониманием базовых принципов физики и взаимодействием с реальным миром. Это создает серьезные препятствия для развития воплощенного искусственного интеллекта — роботов и виртуальных агентов, способных эффективно действовать в физической среде. Неспособность предсказывать последствия простых действий, таких как толкание или бросание предмета, приводит к неловким и неэффективным движениям, а также к сложностям в планировании и адаптации к изменяющимся условиям. Данное ограничение связано с тем, что большинство алгоритмов машинного обучения обучаются на огромных массивах данных, но не обладают интуитивным пониманием физических законов, которым легко оперирует человек с самого детства. Преодоление этой проблемы требует разработки новых подходов к обучению, которые позволят ИИ не только распознавать объекты и действия, но и моделировать их физическое поведение и предсказывать результаты взаимодействия.

Несмотря на впечатляющие возможности больших мультимодальных моделей в обработке и генерации информации, они зачастую демонстрируют слабость в понимании причинно-следственных связей, особенно когда речь идет о последствиях действий в реальном мире. Модели способны распознавать объекты и даже предсказывать ближайшие события, но им сложно достоверно оценить, как конкретное действие изменит состояние окружающей среды и приведет к долгосрочным последствиям. Например, модель может идентифицировать кубик и руку, но не всегда правильно предскажет траекторию падения кубика после толчка или изменится ли устойчивость конструкции, если из нее вынуть один элемент. Эта неспособность к надежному причинно-следственному анализу существенно ограничивает их применение в задачах, требующих планирования и принятия решений в физическом мире, где даже незначительные действия могут иметь непредсказуемые последствия.

Существенным препятствием на пути к развитию воплощенного интеллекта является сложность прогнозирования изменений в окружающей среде, вызванных взаимодействием с физическими объектами — так называемыми интерфейсами ощутимого управления. Искусственный интеллект зачастую не способен предвидеть, как конкретное действие, например, толчок или вращение предмета, повлияет на его положение, траекторию или состояние других объектов в пространстве. Это связано с тем, что модели машинного обучения, как правило, обучаются на больших объемах данных, но испытывают трудности с экстраполяцией знаний на новые, незнакомые ситуации, особенно когда речь идет о физических взаимодействиях. Способность предсказывать последствия действий, а значит, и планировать эффективные стратегии взаимодействия с миром, является ключевым компонентом интеллекта и требует глубокого понимания физических законов и принципов причинно-следственных связей.

Агент успешно выполняет многоэтапную задачу печати документов, демонстрируя способность к адаптивному планированию и взаимодействию с динамически изменяющимся пользовательским интерфейсом для выполнения последовательных действий и проверки результатов в реальной среде.

SWITCH: Испытательный Полигон для Разумных Машин

Бенчмарк SWITCH представляет собой комплексную платформу для оценки способностей больших мультимодальных моделей взаимодействовать с физическими интерфейсами управления. Он позволяет проводить систематизированную оценку, охватывающую различные аспекты взаимодействия, такие как интерпретация действий пользователя, предсказание последствий этих действий и генерация соответствующих ответов модели. Платформа обеспечивает стандартизированную среду для тестирования, позволяя сравнивать производительность различных моделей в задачах, требующих понимания как визуальной информации, так и действий, выполняемых через физические интерфейсы. Особенностью является акцент на оценке способности модели адаптироваться к изменениям состояния системы и выполнять целевые действия в интерактивном режиме.

Бенчмарк SWITCH включает в себя набор задач, предназначенных для оценки различных аспектов рассуждений и восприятия у больших мультимодальных моделей. Задача «Предсказание изменений состояния» (State Transition Prediction) требует от модели прогнозировать, как изменится состояние системы после выполнения определенного действия. «Верификация результата» (Result Verification) оценивает способность модели подтверждать, что действие привело к ожидаемому результату. Наконец, «Генерация действий» (Action Generation) проверяет, может ли модель самостоятельно генерировать последовательность действий для достижения поставленной цели. Каждая из этих задач направлена на тестирование конкретных когнитивных способностей, необходимых для эффективного взаимодействия с реальным миром.

Ключевым элементом SWITCH Benchmark является задача визуального вопросно-ответного анализа с учётом цели (Task-Aware Visual Question Answering). Данная задача направлена на оценку способности искусственного интеллекта понимать текущую цель взаимодействия в контексте интерактивной среды. В процессе выполнения, модели предоставляется визуальная информация о состоянии интерфейса и задается вопрос, требующий определения следующего шага или оценки текущей ситуации с точки зрения достижения поставленной задачи. Успешное выполнение требует не просто распознавания объектов на изображении, но и понимания, как эти объекты связаны с общей целью и как действия пользователя влияют на достижение этой цели. Таким образом, эта задача позволяет оценить способность модели к рассуждению о намерениях и планированию действий в интерактивной среде.

В модели SWITCH задачи решаются путем последовательного понимания инструкций, анализа интерфейса и проверки полученного результата.

Причинно-следственные Связи: Ключ к Пониманию Мира

Успешное выполнение задач в бенчмарке SWITCH, особенно в задаче предсказания переходов состояний (State Transition Prediction), требует от моделей развитых способностей к причинно-следственному мышлению. Это связано с тем, что для корректного предсказания изменений в окружающей среде необходимо не просто распознавать закономерности, а именно понимать причинно-следственные связи между действиями и их последствиями. Способность к причинно-следственному анализу позволяет моделям экстраполировать знания на новые ситуации и предсказывать результаты действий, которые не были явно представлены в обучающих данных, что критически важно для решения задач, требующих понимания динамики окружающего мира.

Тесты SWITCH, в частности, направлены на оценку способности искусственного интеллекта выводить последствия действий, а не просто распознавать закономерности. В отличие от задач, где достаточно идентифицировать повторяющиеся последовательности, SWITCH требует от модели понимания причинно-следственных связей между событиями. Это подразумевает, что ИИ должен не только наблюдать, что происходит, но и прогнозировать, как его действия или действия других агентов изменят состояние среды. Успешное выполнение задач требует от модели активного моделирования мира и прогнозирования его эволюции на основе принятых решений, что существенно отличается от пассивного сопоставления входных данных с известными шаблонами.

Способность к причинно-следственному мышлению напрямую связана с построением внутренней модели мира — умением поддерживать внутреннее представление об окружающей среде и прогнозировать её изменения. Текущие модели искусственного интеллекта демонстрируют точность в диапазоне 25-32% при выполнении задачи 3 (Генерация действий), что указывает на значительные трудности в понимании и прогнозировании действий в динамичной среде. Низкий показатель точности свидетельствует о необходимости дальнейших исследований в области разработки более эффективных методов моделирования мира и планирования действий для систем искусственного интеллекта.

Модель Qwen3-VL-235B-Instruct не смогла предсказать, что понижение температуры на регуляторе кондиционера приведет к изменению отображаемой температуры, демонстрируя слабость в предсказании состояний.

Симуляция Взаимодействия: Зеркало Разума

Современные модели генерации видео, такие как Veo3, открывают уникальную возможность создания реалистичных симуляций взаимодействия с физическими интерфейсами управления. Благодаря способности генерировать последовательности изображений, эти модели позволяют воссоздать, например, процесс манипулирования объектами в виртуальной среде или взаимодействие пользователя с тактильными элементами управления. Это достигается путем обучения модели на больших объемах видеоданных, что позволяет ей предсказывать, как изменится визуальная сцена в ответ на определенные действия. Такой подход позволяет исследователям изучать и оценивать поведение искусственного интеллекта в контексте физического взаимодействия, не прибегая к созданию дорогостоящих и сложных физических прототипов, что значительно ускоряет процесс разработки и тестирования новых систем управления и взаимодействия человека с машиной.

Анализ предсказаний, которые модели видеогенерации, такие как Veo3, делают относительно изменений в состоянии пользовательского интерфейса и окружающей среды, позволяет получить ценные сведения об их способности к построению внутренней модели мира. Наблюдая за тем, как эти модели прогнозируют последствия действий и эволюцию сцены, исследователи могут оценить, насколько глубоко они понимают взаимосвязи между объектами, их свойствами и правилами, управляющими взаимодействием. Эта способность предсказывать динамику окружения и отклика интерфейса указывает на наличие у модели некоего представления о физическом мире и логике работы систем управления, что является ключевым шагом к созданию по-настоящему автономных и адаптивных искусственных интеллектов, способных к эффективному взаимодействию с окружающей реальностью.

Создаваемые симуляции взаимодействия, основанные на моделях генерации видео, представляют собой важный мост между абстрактным мышлением и физическим взаимодействием, позволяя глубже понять потенциал искусственного интеллекта в воплощенных средах. Исследования показывают, что несмотря на способность генерировать визуально правдоподобные сцены, понимание пользовательских интерфейсов остается слабым местом — модели часто неверно интерпретируют элементы управления и их функциональность. Этот недостаток в распознавании и понимании UI подчеркивает необходимость дальнейшей работы над улучшением способности ИИ к интерпретации и взаимодействию с физическим миром, демонстрируя, что визуальная реалистичность не всегда коррелирует с полноценным пониманием контекста и функциональности.

Примеры, полученные с использованием Veo3, демонстрируют типичные ошибки при генерации видео, такие как артефакты и неточности в деталях.

Исследование представляет собой не просто набор данных, а попытку обуздать хаос взаимодействия с миром. Авторы стремятся не к идеальной точности, а к пониманию того, как модели справляются с неопределенностью, возникающей при работе с физическими интерфейсами. Как точно заметил Эндрю Ын: «Истина не в данных, а в их ошибках». SWITCH, по сути, демонстрирует, что истинное знание о мире проявляется не в безупречном предсказании, а в умении извлекать уроки из неточностей и адаптироваться к шуму реального взаимодействия. В конечном итоге, это не о создании идеальных моделей, а о создании моделей, способных к обучению на ошибках, что особенно важно для долгосрочных задач, требующих взаимодействия с физическим миром.

Что дальше?

Представленный здесь набор данных SWITCH — не столько ключ к пониманию, сколько приманка для хаоса. Он демонстрирует, что даже самые крупные модели, обученные на горах цифровой пыли, спотыкаются о грубую реальность переключателей и бытовой техники. Кажущаяся простота взаимодействия с физическим миром обнажает пропасть между статистическим предсказанием и истинным пониманием причинно-следственных связей. Модели могут научиться «тыкать» в переключатель, но смогут ли они понять, почему этот переключатель вообще существует?

Будущие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью выхода за пределы чистого обучения с подкреплением. Потребуется построение моделей мира, способных не просто реактировать на действия, но и предвосхищать их последствия, учитывая физические ограничения и неопределенность. Настоящая проверка ждет в сценариях, где даже малейшая аномалия — забытая кружка на столе, неожиданный блик света — способна разрушить тщательно выстроенные планы. И тогда, возможно, мы увидим, как модели начнут… импровизировать.

Ведь в конечном итоге, любая попытка формализовать взаимодействие с миром — это лишь временная иллюзия порядка. Мир всегда будет сложнее любой модели. И в этой бесконечной гонке за совершенством, самое интересное происходит не тогда, когда модель «успешно» выполняет задачу, а когда она терпит поражение — ведь именно в этих ошибках и кроется намек на истину, ускользающую от алгоритмов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.17649.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-25 08:58