Ожившие цифровые двойники: новый уровень интерактивности

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представляют инновационную платформу, позволяющую создавать реалистичных и отзывчивых цифровых людей, способных к осмысленному взаимодействию.

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"

Оценка интерактивного интеллекта (IIS) демонстрирует сравнительный анализ, позволяющий оценить уровень адаптивности и эффективности различных систем в динамически меняющихся условиях.

В статье представлена архитектура Mio, объединяющая когнитивные модели, нейрорендеринг и агентное рассуждение для создания интерактивных цифровых людей.

Несмотря на значительный прогресс в создании цифровых людей, достижение подлинного интерактивного взаимодействия остаётся сложной задачей. В статье ‘Towards Interactive Intelligence for Digital Humans’ представлен новый подход — «Интерактивный Интеллект», позволяющий создавать цифровых агентов, способных к адаптивному взаимодействию и эволюции личности. Ключевым результатом работы является Mio — комплексная система, объединяющая когнитивное моделирование, генерацию речи, анимацию и рендеринг в единую архитектуру. Не откроет ли это новые горизонты для создания действительно убедительных и разумных цифровых двойников, способных к полноценному общению и сотрудничеству?

За пределами имитации: Стремление к подлинному интерактивному интеллекту

Современные цифровые люди, несмотря на впечатляющую внешнюю схожесть с человеком, в значительной степени полагаются на имитацию, а не на подлинную отзывчивость и самостоятельность. Вместо того чтобы действительно понимать контекст и генерировать осмысленные реакции, они воспроизводят заранее запрограммированные паттерны поведения, что делает взаимодействие поверхностным и ограниченным. Этот подход, основанный на копировании, особенно заметен в сложных диалоговых системах, где цифровой человек часто неспособен адекватно реагировать на неожиданные вопросы или отклонения от заданного сценария. По сути, это лишь иллюзия интеллекта, а не реальное проявление способности к логическому мышлению и адаптации к изменяющимся обстоятельствам, что существенно ограничивает их применение в областях, требующих подлинного взаимодействия и эмпатии.

Ограниченность современных цифровых людей, основанная на простой имитации, существенно снижает их эффективность в сценариях, требующих сложного взаимодействия и тонкого понимания контекста. В ситуациях, где необходима адаптация к непредсказуемым запросам, разрешение неоднозначностей или проявление эмпатии, поверхностное воспроизведение поведения оказывается недостаточным. Например, в сфере образования или психологической помощи, где важна индивидуальная реакция и способность к рассуждению, цифровые аналоги, лишенные настоящей интеллектуальной глубины, не способны обеспечить полноценное взаимодействие. Такая неспособность к истинному пониманию и адаптации ограничивает их применение в критически важных областях, подчеркивая потребность в разработке систем, способных к логическому мышлению и автономному принятию решений.

Для реализации всего потенциала цифровых людей необходим принципиально новый подход, основанный на логике, рассуждениях и автономном поведении. Современные модели зачастую ограничиваются имитацией, что препятствует их эффективному применению в задачах, требующих сложного взаимодействия и глубокого понимания контекста. Переход к системам, способным не просто воспроизводить действия, но и самостоятельно анализировать ситуации, делать выводы и принимать решения, открывает возможности для создания действительно интеллектуальных цифровых сущностей. Такой сдвиг позволит им функционировать не как пассивные отражения, а как активные участники коммуникации и решения проблем, значительно расширяя область их применения — от обучения и поддержки клиентов до научных исследований и творческой деятельности.

Разработанный нами аниматор лиц обеспечивает более точное соответствие выражению и синхронизации губ с реальными движениями, чем существующие аналоги.

Mio: Архитектура воплощенного интеллекта

Система Mio представляет собой инновационную сквозную архитектуру, предназначенную для реализации интерактивного интеллекта. В отличие от традиционных подходов, Mio использует модульную структуру, что позволяет разделить сложные задачи на отдельные, управляемые компоненты. Такая организация обеспечивает гибкость, масштабируемость и упрощает процесс разработки и отладки. Сквозной характер системы означает, что она охватывает все этапы обработки информации — от восприятия входных данных до генерации выходных действий — в единой, интегрированной среде, обеспечивая целостность и согласованность поведения.

Система Mio состоит из пяти основных модулей, каждый из которых отвечает за определенный аспект интеллектуального поведения. Модуль “Thinker” осуществляет когнитивные процессы и принятие решений. “Talker” генерирует и синтезирует речь, обеспечивая вербальную коммуникацию. “Face Animator” управляет мимикой и выражением лица, создавая реалистичные эмоции. “Body Animator” контролирует движения тела и жесты, обеспечивая невербальную коммуникацию. Наконец, модуль “Renderer” отвечает за визуализацию всей системы, объединяя выходные данные других модулей для создания целостного образа.

Интеграция модулей «Мыслитель», «Говорящий», «Аниматор лица», «Аниматор тела» и «Рендерер» в архитектуре Mio обеспечивает беспрецедентный уровень когерентности и отзывчивости цифрового человека. В отличие от предыдущих систем, где эти функции часто реализовывались разрозненно, Mio позволяет каждому модулю взаимодействовать с другими в режиме реального времени. Это обеспечивает согласованность между речью, мимикой, жестами и общим поведением, создавая иллюзию более естественного и правдоподобного взаимодействия. Такая модульная интеграция позволяет Mio динамически адаптироваться к различным входным данным и контекстам, значительно повышая реалистичность и убедительность цифрового агента.

“Мыслитель”: Рассуждение и последовательность через память

Система иерархической памяти, используемая в “Мыслителе”, объединяет кратковременный контекст текущего взаимодействия с долгосрочными знаниями о персонаже и мире. Это достигается за счет разделения памяти на уровни: кратковременная память хранит информацию о непосредственном окружении и недавних событиях, в то время как долгосрочная память содержит факты о личности персонажа, его истории, отношениях и общих знаниях о мире. Такая структура позволяет поддерживать согласованное поведение персонажа, поскольку решения и реакции формируются на основе как текущей ситуации, так и накопленного опыта и знаний, предотвращая противоречия и обеспечивая реалистичность.

В основе работы системы “Мыслитель” лежит использование DiegeticKnowledgeGraph — графа знаний, моделирующего нарративный контекст и знания о мире игры. Этот граф позволяет поддерживать последовательность поведения персонажа и предотвращает раскрытие сюжетных поворотов, которые еще не должны быть известны. В отличие от традиционных баз знаний, DiegeticKnowledgeGraph структурирует информацию с учетом перспективы персонажа и временной последовательности событий, обеспечивая доступ только к релевантным данным в конкретный момент повествования. Такая организация знаний позволяет избежать нелогичностей и противоречий в поведении персонажа, сохраняя целостность и правдоподобность игрового мира.

Система “Thinker” использует StoryTimeAwareRAG (Retrieval-Augmented Generation, учитывающий временную шкалу повествования) для извлечения информации, релевантной текущему моменту в сюжете. Этот механизм позволяет динамически получать доступ к знаниям о персонаже, его истории и окружающем мире, непосредственно связанных с текущей сценой. В отличие от стандартного RAG, StoryTimeAwareRAG оптимизирован для учета временной последовательности событий, что позволяет предотвратить использование информации, которая еще не произошла с точки зрения повествования, и обеспечивать более точный и контекстуально-обоснованный ответ. Это значительно повышает осведомленность системы о текущей ситуации и способствует генерации более согласованного и правдоподобного поведения персонажа.

Методы самообучения, применяемые в системе, направлены на повышение согласованности поведения персонажа. В ходе обучения модель анализирует собственные действия и корректирует их, чтобы лучше соответствовать заданному образу. Эффективность этих методов оценивается с помощью метрики CharacterBox Score, которая измеряет степень соответствия поведения персонажа его заявленной личности и предыстории. Полученные данные показывают, что применение самообучения приводит к значительному улучшению устойчивости персонажа и повышению достоверности его действий в различных ситуациях.

Результаты оценки согласованности временных рядов и устойчивости демонстрируют высокую эффективность предлагаемой диэгетической памяти (в конфигурациях Full и Diegetic-Mem Only), что подтверждается высокими показателями точности ответов.

Выразительная коммуникация: Синтез речи и анимации

Модуль Talker в составе Mio генерирует высококачественную речь, используя токенизатор Kodama-Tokenizer для преобразования текста в последовательность токенов и модель KodamaTTS для синтеза звука. Данный подход позволяет достичь высокой степени реалистичности и естественности звучания, обеспечивая возможность передачи тонких нюансов и эмоциональной окраски в процессе коммуникации. KodamaTTS использует архитектуру, оптимизированную для генерации речи с минимальными артефактами и высокой разборчивостью.

Для создания реалистичной лицевой и телесной анимации используются модули FaceAnimator и BodyAnimator. FaceAnimator генерирует мимику, а BodyAnimator — движения тела, основываясь на входном аудиосигнале и заданных эмоциональных состояниях. Данный подход позволяет синхронизировать визуальные проявления с речью и эмоциональным контекстом, обеспечивая более естественное и убедительное поведение виртуального персонажа. Взаимосвязь между аудио, эмоциональным состоянием и анимацией позволяет создавать динамичные и выразительные движения, приближенные к человеческим.

Модуль Renderer использует DiffusionTransformer для синтеза фотореалистичного визуального вывода, достигая значения Fréchet Inception Distance (FID) 0.057 на датасете HumanML3D. Это значение FID указывает на высокую степень реалистичности и соответствия синтезируемых изображений реальным данным. Архитектура DiffusionTransformer обеспечивает сохранение согласованности изображения при изменении угла обзора (multi-view consistency) и общую визуальную достоверность синтезированного контента.

Наша методика UniLS позволяет по двум аудиовходам от говорящих A и B генерировать две синхронные 3D-анимации лиц, обеспечивая сквозной процесс для одновременного моделирования речи и мимики в реальном времени.

Оценка интерактивного интеллекта: Новый эталон

Оценка Интерактивного Интеллекта представляет собой всеобъемлющую метрику, разработанную для оценки общего интеллекта и степени погружения воплощенных агентов. В отличие от традиционных подходов, фокусирующихся на отдельных аспектах, эта оценка объединяет производительность по множеству измерений, таких как способность к ведению диалога, понимание контекста и реалистичность поведения. Данный подход позволяет получить целостную картину возможностей агента, учитывая не только его когнитивные способности, но и качество взаимодействия с пользователем. Это особенно важно для разработки реалистичных виртуальных помощников и цифровых персонажей, способных создавать убедительный и естественный опыт взаимодействия, значительно превосходящий существующие аналоги.

Данный критерий оценки, названный InteractiveIntelligenceScore, не ограничивается проверкой отдельных аспектов функционирования агента, а объединяет результаты по множеству параметров. Это позволяет получить целостную картину его возможностей, охватывая не только способность к решению конкретных задач, но и качество взаимодействия с окружающей средой и пользователем. Оцениваются такие характеристики, как плавность движений, естественность речи, адаптивность к изменяющимся условиям и способность поддерживать продолжительный и содержательный диалог. Такой комплексный подход позволяет избежать ситуации, когда агент преуспевает в одном, но терпит неудачу в другом, и дает более объективную оценку его общего интеллекта и способности к иммерсивному взаимодействию.

Система Mio продемонстрировала впечатляющий результат в 76.8 баллов по шкале Interactive Intelligence Score (IIS), что подтверждает ее эффективность как системы интерактивного интеллекта. Данный показатель на 7.8 баллов превосходит усредненные результаты самых современных базовых моделей, что свидетельствует о значительном прогрессе в области создания по-настоящему отзывчивых и погружающих цифровых агентов. Полученный результат не просто демонстрирует улучшение отдельных параметров, но и подтверждает комплексную эффективность разработанного подхода к созданию интерактивного интеллекта, открывая новые возможности для приложений, требующих естественного и убедительного взаимодействия с пользователем.

В ходе оценки интерактивного интеллекта был измерен показатель “Пиковый Рывок” (Peak Jerk, PJ) для разработанной системы, составив 0.713. Данный показатель характеризует плавность и естественность движений виртуального агента. Полученный результат значительно превосходит показатели существующих систем, работающих в режиме потоковой передачи данных, что свидетельствует о более реалистичной и комфортной для взаимодействия моторике. Низкий показатель PJ указывает на минимальные резкие изменения в скорости движения, что позволяет создать ощущение более живого и правдоподобного поведения агента, способствуя более глубокому погружению пользователя во взаимодействие.

Возможности, открываемые данной технологией, простираются далеко за пределы лабораторных исследований. Разработка систем, демонстрирующих высокий уровень интерактивности и отзывчивости, позволяет создавать принципиально новые типы цифровых взаимодействий. Это открывает перспективы для реалистичных виртуальных помощников, способных к естественному диалогу и адаптации к потребностям пользователя, а также для иммерсивных образовательных сред, где обучение происходит посредством живого взаимодействия с цифровыми персонажами. Более того, данное направление исследований имеет потенциал для значительного улучшения пользовательского опыта в играх и развлечениях, создавая ощущение подлинного присутствия и вовлеченности. В конечном итоге, системы, подобные разработанной, способны кардинально изменить способ, которым люди взаимодействуют с цифровым миром, делая его более интуитивным, естественным и увлекательным.

Предложенный фреймворк AvatarDiT обеспечивает согласованность изображения при использовании нескольких ракурсов, что подтверждено результатами экспериментов.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию цифровых людей, способных к действительно интерактивному взаимодействию. Подход, основанный на объединении когнитивных моделей, нейрорендеринга и агентного рассуждения, открывает новые горизонты в области воплощенного искусственного интеллекта. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Самый верный способ узнать, что вы чему-то научились — это попытаться это объяснить». В данном случае, элегантность предложенной архитектуры Mio заключается в гармоничном объединении различных технологий, позволяющем цифровым агентам не просто реагировать на запросы, но и демонстрировать правдоподобное поведение, что является ключевым аспектом для создания убедительных взаимодействий. Этот подход подчеркивает, что последовательность интерфейсов — это форма уважения к пользователю, создавая более естественный и интуитивно понятный опыт.

Куда же дальше?

Представленная работа, стремясь к интерактивному интеллекту цифровых людей, не решает проблему, а лишь обнажает её глубинную сложность. Создание иллюзии разумности — задача, требующая не просто соединения передовых моделей, но и глубокого понимания самой природы сознания. Каждый интерфейс звучит, если настроен с вниманием, но пока что большинство цифровых “личностей” кричат, пытаясь замаскировать пустоту под сложными алгоритмами.

Очевидным направлением развития представляется отказ от попыток полного моделирования человека и переход к созданию узкоспециализированных агентов, превосходных в конкретных задачах. Более того, важно признать, что сама концепция «реалистичности» может быть обманчивой. Иногда стилизация и упрощение позволяют достичь большей убедительности, чем стремление к фотографической точности.

В конечном счете, успех в этой области будет зависеть не только от технических достижений, но и от способности исследователей задать правильные вопросы. Что значит «быть» цифровым человеком? Каковы границы между симуляцией и настоящим интеллектом? Ответы на эти вопросы, вероятно, потребуют не только усердия в кодировании, но и философского осмысления.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.13674.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-16 09:50