Пространственный интеллект: как машины учатся ориентироваться в мире

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование демонстрирует, как наделение искусственного интеллекта способностью к построению и использованию пространственных карт значительно улучшает его возможности в решении последовательных задач в реальных условиях.

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 рамках структуры агентского воплощенного рассуждения для задачи EQA, модули, основанные на MLLM, используют трехмерный графический сценарий и сохраненные визуальные подсказки в пространственной памяти для логических выводов, при этом геометрический механизм проверки использует информацию о покрытии поля зрения для определения завершения задачи.

Представлен SEER-Bench — новый эталон для оценки агентских систем, и методика 3DSPMR, расширяющая возможности больших мультимодальных языковых моделей за счет геометрической пространственной памяти.

В задачах, связанных с воплощенным искусственным интеллектом, агенты часто сталкиваются с последовательными заданиями в реальных условиях, где переиспользование наколенных пространственных знаний является ключевым. В данной работе, озаглавленной ‘Vision to Geometry: 3D Spatial Memory for Sequential Embodied MLLM Reasoning and Exploration’, представлен новый бенчмарк SEER-Bench для оценки способности агентов к последовательному исследованию и рассуждению, а также предложен метод 3DSPMR, обогащающий мультимодальные большие языковые модели (MLLM) геометрической пространственной памятью. Это позволяет значительно повысить эффективность рассуждений, навигации и учета выполнимости задач в сложных средах. Какие перспективы открываются для создания более адаптивных и надежных воплощенных агентов, способных эффективно функционировать в динамичных и непредсказуемых условиях?

Преодолевая Границы Воплощенного Искусственного Интеллекта

Современные воплощенные агенты, несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, сталкиваются с серьезными трудностями при решении сложных последовательных задач, требующих долгосрочного планирования и надежной исследовательской деятельности. Эти агенты зачастую не способны эффективно функционировать в ситуациях, где необходимо учитывать множество факторов и прогнозировать последствия действий на длительном временном горизонте. Недостаток надежной способности к исследованию приводит к тому, что они могут застревать в локальных оптимумах или упускать из виду важные аспекты окружающей среды, что существенно ограничивает их возможности в реальных, динамично меняющихся условиях. Подобные ограничения особенно заметны в задачах, требующих адаптации к новым, непредвиденным обстоятельствам и способности к самообучению в процессе взаимодействия с миром.

Традиционные методы искусственного интеллекта, особенно в контексте воплощенных агентов, зачастую демонстрируют ограниченную эффективность при столкновении с неполной информацией или обманчивыми особенностями окружающей среды. Неспособность адекватно интерпретировать неполные данные приводит к ошибочным решениям и неэффективному планированию действий. Более того, агенты, полагающиеся на заранее заданные алгоритмы, испытывают трудности в ситуациях, когда внешние сигналы вводят в заблуждение или маскируют истинное состояние мира. Это особенно заметно в динамичных и непредсказуемых средах, где даже незначительные искажения информации могут привести к серьезным ошибкам и провалу поставленной задачи. Недостаток гибкости и способности к адаптации к неожиданным обстоятельствам является существенным ограничением для создания по-настоящему автономных и надежных интеллектуальных систем.

Исследования, проводимые с использованием таких эталонов, как SEER-Bench, выявили острую необходимость в создании агентов, способных не только выполнять задачи, но и предвидеть невозможность их выполнения в определенных условиях, а также адаптироваться к сложным сценариям. Текущие показатели успешности (SSR) на эталонных тестах EQA и EMN составляют всего 21,0% и 29,2% соответственно, что подчеркивает существенные ограничения существующих систем искусственного интеллекта. Данные результаты указывают на то, что для достижения действительно автономного и надежного поведения, агенты должны обладать способностью к проактивному решению проблем и эффективной адаптации к меняющимся обстоятельствам, а не просто следовать заданным инструкциям.

Анализ данных трека EMN в SEER-Bench выявил примеры недостижимых целей, указывающие на ограничения текущих подходов.

3D-Пространственная Память: Основа Надежного Рассуждения

Метод 3D Spatial Memory Reasoning предполагает использование 3D Scene Graph для представления окружающей среды и взаимосвязей между объектами. 3D Scene Graph является структурированным графическим представлением, где узлы соответствуют объектам в сцене, а ребра — их пространственным и семантическим отношениям. Такое представление позволяет моделировать не только визуальные характеристики объектов, но и их положение в пространстве относительно друг друга, а также типы взаимосвязей (например, «находится над», «слева от», «содержит»). В отличие от обработки необработанных визуальных данных, 3D Scene Graph обеспечивает структурированное, символьное представление, облегчающее рассуждения о пространственных отношениях и планирование действий в трехмерной среде.

В отличие от обработки исключительно визуальных данных, предлагаемый подход формирует внутреннее, структурированное представление об окружающей среде. Это достигается за счет организации информации в виде графа сцены, отражающего объекты и их взаимосвязи. Такое представление позволяет агенту сохранять информацию о пространстве и объектах на протяжении длительного времени, обеспечивая возможность планирования последовательности действий и эффективного решения задач, требующих учета пространственных отношений и контекста. Структурированное представление данных значительно превосходит по эффективности хранение и обработку неструктурированной визуальной информации, что критически важно для сложных сценариев и долгосрочного планирования.

Интеграция 3D-пространственной памяти с адаптивными модулями рассуждений позволяет агентам динамически корректировать свои стратегии, основываясь на воспринимаемой информации и требованиях задачи. Данный подход обеспечивает повышение эффективности выполнения последовательных задач, измеряемое показателем Sequential SPL (Success per Level), на 13-18% по сравнению с моделями, не использующими геометрическую память. Адаптивные модули позволяют агенту переключаться между различными стратегиями, оптимизируя процесс решения задачи в зависимости от текущей обстановки и доступных ресурсов, что напрямую влияет на увеличение количества успешно выполненных уровней последовательности действий.

В основе подхода 3DSPMR лежит единая пространственная память, объединяющая глобальные связи, геометрические данные и локальные визуальные подсказки, что позволяет агенту оценивать выполнимость задачи и выбирать между ответом и исследованием, а также эффективно находить семантически значимые области для дальнейшего изучения.

Геометрическая Верификация и Эффективное Исследование

Геометрический механизм проверки (Geometric Examination Mechanism) осуществляет проактивную оценку степени исследованности окружающей среды агентом. Данный механизм позволяет гарантировать, что все области будут тщательно изучены до принятия окончательных решений. Оценка покрытия осуществляется на основе анализа геометрических данных, что позволяет выявлять неисследованные участки и направлять дальнейшую деятельность агента в эти зоны. Такой подход обеспечивает более полное и эффективное исследование среды, предотвращая преждевременную фиксацию результатов на неполных данных.

Механизм геометрической проверки использует покрытие по полю зрения (Field-of-View Coverage) для количественной оценки исследованной области. Данный показатель позволяет оценить, какая часть окружения уже визуально охвачена агентом. Для повышения эффективности и снижения вычислительных затрат применяется выбор ключевых кадров (FoV Keyframes) — наиболее информативных изображений, отображающих ранее неисследованные участки пространства. Приоритезация обработки именно этих кадров позволяет агенту концентрироваться на сборе новой информации и избегать повторного анализа уже известных данных, что способствует более рациональному использованию ресурсов и повышению скорости исследования окружающей среды.

Интеграция мультимодальных больших языковых моделей (LLM) в систему позволяет агентам рассуждать о пространственной информации и адаптировать стратегию исследования в реальном времени. Это достигается за счет анализа визуальных данных и использования LLM для принятия решений о наиболее эффективных направлениях исследования. В результате, на тестовых наборах данных SeqEQA и SeqEMN наблюдается снижение затрат памяти на изображения на 31.41% и 16.42% соответственно, что свидетельствует о повышении эффективности хранения и обработки визуальной информации в процессе исследования.

Сравнительный анализ траекторий навигации, полученных нашим методом (желтая линия) и базовым алгоритмом 3D-Mem (красная линия) в трех различных сценах, демонстрирует эффективность предложенного подхода в последовательном выполнении задач EQA.

Расширяя Горизонты: Влияние и Перспективы Развития

Предложенный подход, в сочетании с эталоном SEER-Bench, обеспечивает строгую оценку способности воплощенных агентов справляться как с выполнимыми, так и с невыполнимыми задачами. Это стало возможным благодаря тщательно разработанной методологии, позволяющей дифференцированно анализировать успешность действий агента в различных условиях. Результаты демонстрируют передовые показатели, превосходящие существующие аналоги и подтверждающие эффективность предложенного подхода в контексте сложных взаимодействий с окружающей средой. В частности, агенты успешно демонстрируют способность не только выполнять поставленные задачи, когда это возможно, но и корректно определять и сообщать о невозможности их выполнения, что является важным шагом к созданию более надежных и безопасных систем искусственного интеллекта.

Для эффективного представления сложных трехмерных сред в задачах, связанных с воплощенным искусственным интеллектом, была разработана методика, основанная на использовании ConceptGraphs. Эти графы позволяют не только структурировать информацию о сцене, но и поддерживать её актуальность в динамично меняющихся условиях. В отличие от традиционных подходов, ConceptGraphs обеспечивают масштабируемость и вычислительную эффективность, позволяя агентам быстро адаптироваться к новым ситуациям и взаимодействовать с окружающим миром. Использование ConceptGraphs значительно снижает требования к вычислительным ресурсам и позволяет обрабатывать значительно более сложные и детализированные среды, открывая новые возможности для создания интеллектуальных агентов, способных к полноценному взаимодействию с физическим миром.

Перспективные исследования направлены на интеграцию возможностей GPT-5 в процессы аннотации данных и логического вывода, что позволит существенно расширить функциональность воплощенных агентов. Ожидается, что использование GPT-5 не только автоматизирует трудоемкую задачу маркировки данных, необходимых для обучения, но и обеспечит агентов более сложными навыками рассуждения и планирования. Это, в свою очередь, позволит им успешно функционировать в более сложных и непредсказуемых средах, решая задачи, требующие глубокого понимания контекста и адаптации к новым ситуациям. Разработка опирается на потенциал GPT-5 для генерации высококачественных аннотаций и эффективного вывода логических заключений, что открывает путь к созданию более автономных и интеллектуальных агентов, способных решать широкий спектр задач в реальном мире.

Модель 3DSPMR успешно решает задачу, когда объект 'Елка' присутствует, и корректно определяет невыполнимость задачи при его отсутствии, прекращая дальнейший поиск. — Модель 3DSPMR успешно решает задачу, когда объект ‘Елка’ присутствует, и корректно определяет невыполнимость задачи при его отсутствии, прекращая дальнейший поиск.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к элегантности в решении сложных задач, связанных с восприятием и взаимодействием агентов в трехмерном пространстве. Разработанный метод 3DSPMR, расширяющий возможности многомодальных больших языковых моделей за счет геометрической пространственной памяти, подчеркивает важность глубокого понимания окружения для успешного выполнения последовательных задач. Как однажды заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен служить человечеству, расширяя наши возможности, а не заменяя нас». Создание SEER-Bench и улучшение пространственного рассуждения агентов, безусловно, направлено на эту цель, позволяя им более эффективно ориентироваться и действовать в сложных условиях, приближая нас к созданию действительно разумных и полезных систем.

Куда Ведет Дорога?

Представленный подход, безусловно, открывает новые возможности для создания агентов, способных к последовательному взаимодействию со сложными пространствами. Однако, элегантность решения не должна затмевать осознание границ. SEER-Bench — ценный инструмент, но истинное испытание — не в количестве пройденных тестов, а в способности агента к обобщению, к творческому решению задач, выходящих за рамки предложенного набора сценариев. Необходимо стремиться к системам, которые не просто «выполняют инструкции», а демонстрируют истинное понимание окружающей среды.

Очевидным направлением для дальнейших исследований является преодоление ограничений, связанных с представлением и обработкой неопределенности. Реальный мир редко бывает геометрически идеальным; шум, неполнота данных и динамические изменения — вот реальные вызовы. Необходимо разработать методы, позволяющие агентам эффективно работать в условиях неполной информации, оценивать риски и адаптироваться к меняющейся обстановке.

И, наконец, стоит задуматься о самой природе «интеллекта» в контексте воплощенных агентов. Недостаточно создать систему, способную «видеть» и «понимать» геометрию пространства. Необходимо, чтобы она обладала способностью к самообучению, к формированию собственных целей и стратегий, к поиску оптимальных решений, руководствуясь не только логикой, но и интуицией. Иначе это будет лишь искусная имитация, лишенная истинной гармонии формы и функции.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02458.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-03 15:29