Память времени и пространства: новый подход к обучению «зрячих» ИИ

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили R4 — систему, позволяющую моделям компьютерного зрения и языка рассуждать в динамичных средах, опираясь на «память» о прошлых событиях и местоположении.

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"

При недоступности ответа на запрос, основанного исключительно на текущем восприятии, система прибегает к поиску релевантного контекста по семантическим, пространственным и временным ключам, после чего интегрирует полученные данные в модель визуально-языкового рассуждения для формирования ответа.

R4 — это фреймворк, расширяющий возможности моделей компьютерного зрения и языка за счет интеграции непрерывной 4D пространственно-временной памяти для улучшения рассуждений в сложных, динамичных условиях.

В отличие от человека, способного к построению устойчивых пространственно-временных представлений об окружающем мире, современные модели «зрение-язык» испытывают трудности при долгосрочном рассуждении в динамичных средах. В данной работе, представленной под названием ‘R4: Retrieval-Augmented Reasoning for Vision-Language Models in 4D Spatio-Temporal Space’, предлагается R4 — обучающий без учителя фреймворк, наделяющий модели структурированной памятью для извлечения и использования информации в четырехмерном пространстве-времени. Этот подход позволяет значительно улучшить рассуждения о пространственно-временных данных, открывая новые возможности для воплощенного искусственного интеллекта. Сможет ли R4 стать основой для создания действительно разумных агентов, способных эффективно взаимодействовать с окружающим миром?

Основы Рассуждений: Пределы Восприятия

Визуально-языковые модели (ВЯМ) демонстрируют впечатляющие возможности, однако их способность к надежному рассуждению часто ограничена недостаточной привязкой к реальному контексту. Несмотря на умение обрабатывать как визуальную, так и текстовую информацию, ВЯМ нередко сталкиваются с трудностями при интерпретации сцен и объектов в динамично меняющейся среде. Отсутствие устойчивой связи с физическим миром приводит к тому, что модели могут допускать ошибки в ситуациях, требующих понимания пространственных отношений, причинно-следственных связей и здравого смысла. В результате, даже обладая значительным объемом знаний, ВЯМ оказываются уязвимы к неоднозначности и неспособны к последовательному и обоснованному принятию решений в условиях реальной жизни.

Современные системы, основанные на обработке изображений и языка, зачастую испытывают трудности при поддержании целостного восприятия динамично меняющейся обстановки на протяжении длительного времени. Это приводит к сбоям в решении задач, требующих планирования и прогнозирования на перспективу — например, при навигации в сложных условиях или взаимодействии с изменяющимся миром. Проблема заключается в том, что существующие модели, как правило, анализируют каждый новый запрос изолированно, не учитывая историю предыдущих наблюдений и не формируя устойчивого представления о происходящем. В результате, даже незначительные изменения в окружающей среде или временные задержки в обработке информации могут приводить к ошибочным выводам и неадекватным действиям, ограничивая возможности подобных систем в реальных приложениях, требующих надежного и последовательного понимания происходящего.

Эффективное рассуждение требует не просто обработки текущей информации, но и сохранения устойчивой памяти об окружающей среде. Современные системы обработки визуальной и языковой информации зачастую рассматривают каждый запрос изолированно, игнорируя накопленный опыт взаимодействия с миром. Это приводит к тому, что модель, лишенная возможности соотносить новые данные с предыдущими наблюдениями, сталкивается с трудностями в понимании динамичных сцен и выполнении задач, требующих долгосрочного планирования. По сути, отсутствие “рабочей памяти” для визуального окружения ограничивает способность системы к последовательному и надежному рассуждению, делая её уязвимой к неоднозначности и неспособной эффективно использовать контекст для принятия решений.

Визуально-языковые модели (ВЯМ) часто сталкиваются с трудностями при интерпретации неоднозначных ситуаций, поскольку их рассуждения не привязаны к непрерывному пространственно-временному контексту. Отсутствие такой привязки делает их уязвимыми к различным перцептивным иллюзиям и неточностям. ВЯМ, лишенные возможности отслеживать изменения в окружающей среде и учитывать предыдущий опыт, могут ошибочно интерпретировать сцены, особенно в динамичных условиях. Например, модель может неверно определить траекторию движущегося объекта или неправильно оценить его положение в пространстве, если не учитывает историю его перемещений. Это приводит к ошибкам в рассуждениях и снижает надежность ВЯМ при решении задач, требующих понимания контекста и учета временной последовательности событий. Для повышения устойчивости и точности ВЯМ необходимо разработать механизмы, позволяющие им формировать и поддерживать устойчивое представление об окружающей среде, учитывающее как текущие наблюдения, так и предыдущий опыт.

Агент OpenEQA формирует структурированную семантико-пространственно-временную карту на основе траекторий исследования, что позволяет эффективно обосновывать рассуждения и отвечать на вопросы.

R4: Построение Четырехмерной Модели Мира

В рамках архитектуры R4 реализована Непрерывная 4D База Знаний — постоянная память об окружающей среде, предназначенная для преодоления ограничений, связанных с обработкой отдельных наблюдений. Данная база знаний функционирует как динамически обновляемый репозиторий данных, непрерывно накапливающий и структурирующий информацию о мире вокруг. Она хранит данные не как дискретные снимки, а как непрерывный поток, позволяя системе отслеживать изменения во времени и сохранять историю взаимодействий с объектами. Непрерывность хранения данных обеспечивает возможность анализа трендов, прогнозирования событий и принятия решений, основанных на полном контексте окружающей среды, а не только на текущем состоянии.

База данных R4 хранит детальные объектно-уровневые признаки, включающие информацию о что (идентификация объекта), где (пространственное положение объекта) и когда (временная метка наблюдения объекта). Эта детализация позволяет системе не просто идентифицировать объекты, но и устанавливать связи между ними во времени и пространстве, формируя богатый контекст для последующего анализа и принятия решений. Хранение временных меток особенно важно для отслеживания изменений в окружении и прогнозирования будущих состояний, что необходимо для автономной навигации и взаимодействия с миром.

Ключевым элементом является конвейер хранения данных, использующий семантическую сегментацию для извлечения и непрерывного обновления признаков объектов. Семантическая сегментация позволяет классифицировать каждый пиксель изображения, определяя, к какому объекту он принадлежит, что обеспечивает детальное понимание окружения. Извлеченные признаки, включающие информацию о том, что представляет собой объект, где он находится и когда он был зафиксирован, непрерывно поступают в базу знаний. Этот процесс осуществляется в режиме реального времени, гарантируя, что база данных отражает текущее состояние окружающей среды и позволяет системе адаптироваться к изменениям.

В рамках архитектуры R4, представление окружающего мира в виде непрерывного потока информации позволяет осуществлять рассуждения, выходящие за рамки анализа отдельных наблюдений. Вместо обработки дискретных кадров или моментов времени, система поддерживает постоянную, обновляемую модель окружения, в которой учитывается история изменений объектов и их взаимосвязей. Это обеспечивает возможность прогнозирования будущих состояний, выявления аномалий и принятия решений на основе контекста, а не только текущих данных. Постоянное обновление базы знаний позволяет R4 интегрировать информацию из различных источников и временных промежутков, формируя целостное представление о мире и обеспечивая более надежные и точные выводы.

Конвейер хранения данных обеспечивает генерацию 4D-признаков на уровне объектов и их последующую интеграцию в непрерывно обновляемую базу знаний.

Поиск и Рассуждения с Усилением: Практическое Применение

В основе архитектуры R4 лежит конвейер поиска и рассуждений (Retrieval-Augmented Reasoning Pipeline), который структурирует входные запросы на три ключевых компонента: семантический, пространственный и временной. Семантический ключ определяет предметный запрос, пространственный — местоположение объектов, релевантных запросу, а временной — моменты времени, связанные с этими объектами. Такое разделение позволяет эффективно извлекать из 4D базы данных только необходимые сущности и контекст, предоставляя визуально-языковой модели (VLM) информацию, необходимую для принятия обоснованных решений и ответа на запросы, требующие понимания как содержания, так и контекста окружения.

Конвейер извлечения информации обеспечивает эффективный поиск релевантных сущностей из 4D базы данных, предоставляя VLM (Visual Language Model) необходимый контекст для принятия обоснованных решений. Этот процесс включает в себя идентификацию ключевых элементов, соответствующих запросу, и извлечение связанных данных о местоположении этих элементов в пространстве и времени. Предоставление VLM точной и актуальной информации о сущностях и их окружении позволяет модели успешно выполнять задачи, требующие понимания и рассуждений в сложных средах, существенно повышая точность ответов и обоснованность действий.

В R4 для обеспечения точной пространственной привязки и локализации в окружающей среде используется технология SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). SLAM позволяет системе одновременно строить карту неизвестной среды и определять своё местоположение на этой карте. Интеграция SLAM в архитектуру R4 критически важна для корректной интерпретации визуальной информации и выполнения задач, требующих понимания пространственных отношений между объектами. Это обеспечивает возможность точной навигации и взаимодействия с окружением, что является ключевым фактором для успешного выполнения задач, требующих воплощенного мышления (embodied reasoning).

Результаты экспериментов демонстрируют, что разработанная система достигла передовых показателей на стандартных бенчмарках для оценки воплощенного рассуждения. В частности, на тесте ERQA получен результат 70.25%. Кроме того, система R4 показала значительное улучшение на платформе OpenEQA: на задаче EM-EQA достигнут прирост в 15.37% и 21.4%/21.37% по сравнению с существующими методами, а на задаче A-EQA LLM-Match SPL — увеличение на 8.66%.

Модель R4 демонстрирует высокую эффективность по восьми ключевым направлениям рассуждений, включая планирование действий, пространственное мышление и прогнозирование траекторий, что подтверждается результатами тестирования на ERQA.

За Пределами Бенчмарков: К Воплощенному Интеллекту

Система R4 демонстрирует значительный прогресс в решении задач воплощенного рассуждения и ответов на вопросы (ERQA) благодаря поддержанию устойчивого представления об окружающей среде и использованию механизмов поиска информации для усиления процесса рассуждения. В отличие от традиционных подходов, оперирующих статичными данными, R4 способна формировать и сохранять последовательную картину окружающей среды, что позволяет ей эффективно отвечать на вопросы, требующие понимания контекста и взаимосвязей между объектами. Этот подход позволяет системе не просто извлекать факты, но и делать выводы, основанные на целостном понимании ситуации, что значительно повышает точность и релевантность ответов. Благодаря такому подходу, R4 успешно справляется со сложными вопросами, требующими пространственного мышления и понимания действий, происходящих в динамичной среде.

В отличие от традиционных систем, способных отвечать на вопросы лишь на основе предоставленной информации, данное усовершенствование позволяет создавать системы, активно взаимодействующие с окружающим миром и формирующие его понимание. Это достигается за счет способности не просто обрабатывать данные, но и сохранять последовательное представление об окружающей среде, что позволяет учитывать контекст и предыдущий опыт при ответе на вопросы. Такой подход открывает возможности для создания искусственного интеллекта, способного к адаптации и обучению в реальном времени, а не только к воспроизведению заложенных алгоритмов. Это существенный шаг к созданию систем, которые могут не только понимать вопросы, но и понимать мир вокруг, что необходимо для применения в таких областях, как робототехника и навигация.

Способность системы поддерживать последовательное понимание окружающей среды открывает широкие перспективы для применения в различных областях. В робототехнике это позволяет создавать устройства, способные автономно ориентироваться и взаимодействовать со сложными пространствами, адаптируясь к изменениям в реальном времени. В сфере навигации подобный подход может значительно повысить надежность и эффективность систем, используемых в беспилотных транспортных средствах и мобильных роботах-доставщиках. Особое значение данная технология имеет для разработки вспомогательных технологий, предназначенных для помощи людям с ограниченными возможностями, например, в виде интеллектуальных протезов или систем помощи в ориентации для слабовидящих. Стабильное представление об окружении позволяет создавать более интуитивные и надежные интерфейсы взаимодействия, что критически важно для обеспечения безопасности и комфорта пользователей.

Система R4 демонстрирует существенный прогресс в решении задач VLM4D, превосходя базовые методы на 13.57% в задачах, требующих понимания перспективы от первого лица (ego-centric), на 14.43% в задачах с внешней перспективой (exo-centric) и на впечатляющие 22.62% в задачах, связанных с определением направления (directional reasoning). Такое значительное улучшение производительности обусловлено преодолением разрыва между восприятием и рассуждением, что позволяет системе не просто отвечать на вопросы, но и демонстрировать понимание окружающего мира. Данный подход открывает перспективы для создания действительно воплощенного искусственного интеллекта, способного к более сложным и контекстуально-зависимым взаимодействиям с окружающей средой.

Радарная диаграмма демонстрирует, что модель успешно использует эпизодическую память для ответов на вопросы об окружающей среде, охватывая широкий спектр семантических и логических аспектов, включая распознавание объектов, их местоположение, атрибуты, пространственное понимание, состояние и функциональные связи.

Исследование демонстрирует стремление к созданию систем, способных к долгосрочному рассуждению в сложных, динамичных средах. Предложенный фреймворк R4, оперирующий с 4D пространственно-временной памятью, представляет собой элегантное решение для преодоления ограничений традиционных моделей обработки языка и зрения. Как однажды заметил Ян Лекун: «Машинное обучение — это просто поиск закономерностей». В данном контексте, R4 ищет закономерности не только в текущем моменте, но и в истории взаимодействий агента с окружающей средой, что позволяет значительно повысить качество рассуждений и улучшить производительность в задачах, требующих понимания временных зависимостей и контекста.

Куда Ведет Дорога?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к организации долговременной памяти для систем, работающих в четырехмерном пространстве-времени. Однако, следует признать, что истинная проверка подобного решения — не в успешном прохождении тестовых сценариев, а в его устойчивости к непредсказуемым отклонениям от идеализированных условий. Проблема “забывания” релевантной информации, хотя и смягчена предложенным механизмом, остается открытой. Справедливо возникает вопрос: достаточно ли простого расширения памяти, или требуется принципиально новый подход к организации знаний, способный к адаптации и абстракции?

В дальнейшем, необходимо сосредоточиться на формальном доказательстве корректности алгоритмов поиска и извлечения информации из этой памяти. Эмпирическая валидация, конечно, важна, но она не может заменить строгую математическую гарантию. Интересным направлением представляется исследование возможности интеграции подобных систем с моделями, основанными на логическом выводе, что позволит создавать более надежные и объяснимые системы искусственного интеллекта. Истинная сложность, вероятно, кроется не в объеме памяти, а в алгоритмах, которые ее используют.

В конечном счете, успех подобных исследований будет зависеть от способности преодолеть иллюзию “работы” и перейти к поиску действительно фундаментальных принципов организации интеллекта. До тех пор, пока решение не будет доказано, а не просто продемонстрировано, оно останется лишь элегантной, но временной конструкцией.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15940.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-20 08:06