Разумный робот: новый вызов для искусственного интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Ученые представили COIN — масштабный тест, который проверяет способность роботов мыслить и действовать в реальном взаимодействии с миром.

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"

На рисунке представлена иллюстрация COIN - эталонного подхода к оценке способности моделей — На рисунке представлена иллюстрация COIN — эталонного подхода к оценке способности моделей «Зрение-Язык-Действие» (VLA) и систем роботического планирования на основе моделей «Зрение-Язык» (VLM) к сложному интерактивному рассуждению, охватывающему как богатые знания, так и разнообразие элементарных действий.

COIN — это бенчмарк для оценки интерактивного рассуждения в задачах манипулирования роботами, демонстрирующий текущие ограничения ИИ и открывающий путь к развитию воплощенного интеллекта.

Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, воплощенные агенты все еще испытывают трудности с выполнением задач, требующих последовательного взаимодействия с окружающей средой и причинно-следственного мышления. В данной работе представлена новая методика оценки — ‘Chain Of Interaction Benchmark (COIN): When Reasoning meets Embodied Interaction’, предназначенная для систематической оценки интерактивного мышления в робототехнике. Разработанный бенчмарк COIN, включающий 50 реалистичных задач и набор данных COIN-Primitive, выявил существенные ограничения существующих моделей в понимании и реализации сложных последовательностей действий. Сможем ли мы создать воплощенные агенты, способные эффективно планировать и адаптироваться к динамично меняющимся условиям реального мира?

Сложность интерактивного рассуждения в робототехнике

Традиционные системы управления роботами зачастую основываются на заранее запрограммированных последовательностях действий, что ограничивает их возможности в динамически меняющихся условиях. В таких системах робот выполняет заложенный алгоритм, не адаптируясь к непредвиденным обстоятельствам или новым данным, поступающим от сенсоров. Например, робот, запрограммированный на перемещение объекта из точки А в точку Б, может столкнуться с препятствием, которое не было учтено в его алгоритме, что приведет к остановке или ошибке. Отсутствие способности к адаптации делает такие системы хрупкими и неэффективными в реальных, непредсказуемых средах, где требуется гибкость и способность к принятию решений на основе текущей ситуации. Поэтому разработка систем управления, способных к интерактивному рассуждению и адаптации, является ключевой задачей современной робототехники.

Успешное выполнение сложных задач требует от роботов постоянного взаимодействия с окружающей средой, сбора информации и адаптации планов, что представляет значительную проблему для существующих методов управления. В отличие от заранее запрограммированных последовательностей действий, эффективное функционирование в динамичных условиях подразумевает способность робота к обучению в процессе выполнения задачи. Традиционные подходы часто не способны учитывать непредвиденные обстоятельства или изменения в окружающей среде, что приводит к ошибкам и снижению эффективности. Для преодоления этих ограничений необходимы новые алгоритмы, позволяющие роботу не только реагировать на текущую ситуацию, но и предвидеть возможные изменения и корректировать свои действия соответствующим образом. Разработка подобных систем требует интеграции сенсорных данных, алгоритмов машинного обучения и методов планирования, способных учитывать неопределенность и изменчивость реального мира.

Для создания действительно надежных робототехнических систем, способных эффективно функционировать в непредсказуемой среде, необходимо формализовать задачи, связанные с постоянным взаимодействием с окружением. Математические модели, такие как частично наблюдаемые марковские процессы принятия решений ( $POMDP$ ), предоставляют мощный инструмент для описания и решения этих сложных задач. В рамках $POMDP$ робот рассматривается как агент, принимающий решения на основе неполной информации о состоянии окружающей среды, стремясь максимизировать ожидаемую награду. Такой подход позволяет учитывать неопределенность, планировать действия с учетом возможных исходов и адаптироваться к изменяющимся условиям, что критически важно для успешного выполнения интерактивных задач, таких как навигация в динамической обстановке или сотрудничество с человеком.

В COIN предлагается разнообразие задач, решаемых с помощью доступных примитивных действий, для которых предоставляются эталонные планы, служащие для направления процесса планирования.

COIN: Эталон для надежной оценки робототехнических систем

Бенчмарк COIN представляет собой стандартизированную платформу, предназначенную для оценки возможностей роботов в области интерактивного рассуждения при манипулировании объектами. В отличие от существующих подходов, ориентированных на заранее определенные сценарии, COIN позволяет оценить способность робота адаптироваться к изменяющимся условиям и взаимодействовать с окружающей средой в реальном времени. Это достигается за счет использования широкого спектра задач, требующих от робота не только выполнения базовых действий, но и планирования последовательности действий, решения проблем и обработки неопределенности. Стандартизация платформы обеспечивает сопоставимость результатов, полученных различными исследовательскими группами, и способствует прогрессу в области робототехники.

Бенчмарк COIN состоит из трех основных компонентов, предназначенных для всесторонней оценки возможностей роботов в области интерактивного рассуждения и манипулирования. COIN-Primitive включает в себя набор базовых навыков, необходимых для выполнения простых задач. COIN-50 представляет собой более сложный набор из 50 разнообразных задач, требующих комбинирования этих базовых навыков. Наконец, COIN-Composition предназначен для тестирования устойчивости и обобщающей способности роботов путем создания вариаций существующих задач и оценки их способности адаптироваться к новым условиям.

Для эффективного сбора данных, необходимых для обучения и валидации моделей, в рамках COIN Benchmark используется недорогая система телеоперационирования, основанная на технологиях дополненной реальности ARKit и ARCore. Данная система позволяет операторам дистанционно управлять роботом, а собранные данные затем используются для обучения алгоритмов. Важно отметить, что система демонстрирует высокую надежность воспроизведения данных — успешность повторного выполнения действий составляет 90%, что обеспечивает достоверность и воспроизводимость результатов тестирования и обучения.

Таблица демонстрирует спецификации задачи COIN-50, предназначенной для оценки интерактивного рассуждения, и содержит 50 визуальных примеров.

Измерение успеха: метрики производительности и навыки рассуждения

Основными метриками оценки производительности на бенчмарке COIN являются процент успешного выполнения задач (Success Rate) и стабильность траектории движения (Trajectory Stability). Показатель Success Rate отражает способность агента успешно завершить поставленную задачу, в то время как Trajectory Stability измеряет плавность и эффективность перемещения агента в процессе выполнения. Оба показателя критически важны для оценки комплексной производительности, поскольку успешное выполнение задачи требует не только достижения цели, но и оптимального использования ресурсов и минимизации ошибок в движении. Оценка этих метрик производится на основе анализа логов взаимодействия агента с виртуальной средой.

По состоянию на текущий момент, максимальный показатель успешного выполнения задач COIN-50, комплекса интерактивных задач на логическое мышление, составляет лишь 3.26% для современных систем искусственного интеллекта. Этот результат демонстрирует существенный разрыв в возможностях ИИ по сравнению с человеком, указывая на ограниченность текущих подходов в решении задач, требующих сложных последовательностей действий и адаптации к изменяющимся условиям. Низкий процент успешности подчеркивает необходимость дальнейших исследований и разработок в области интерактивного рассуждения и робототехники.

Результаты тестирования на бенчмарке COIN-50 демонстрируют значительное превосходство человеческой производительности над текущими системами искусственного интеллекта. В то время как современные ИИ достигают успеха лишь в 3.26% случаев, люди успешно справляются с задачами в 40% случаев. Это указывает на существенный разрыв в возможностях решения интерактивных задач, требующих объектно-ориентированного и робото-ориентированного рассуждения, и подчеркивает необходимость дальнейшего развития алгоритмов ИИ в области сложного планирования и адаптации к динамическим условиям.

Задачи COIN-50 предъявляют специфические требования к системам искусственного интеллекта в отношении объектно-ориентированного и робото-ориентированного рассуждений. Объектно-ориентированное рассуждение предполагает понимание физических свойств объектов, таких как их масса, форма и взаимодействие друг с другом. Робото-ориентированное рассуждение требует от системы осознания собственных возможностей и ограничений, включая радиус досягаемости, грузоподъемность и способность выполнять определенные действия. Успешное выполнение задач COIN-50 требует интеграции этих двух типов рассуждений для планирования и выполнения сложных интерактивных действий в физическом окружении.

Средняя сложность задач в наборе COIN-50 характеризуется значительным количеством шагов и подзадач, необходимых для успешного выполнения. Анализ показывает, что для решения одной задачи в среднем требуется 990 шагов, при этом задача разбивается на 2.83 подзадачи, которые необходимо последовательно выполнить. Данные показатели демонстрируют, что COIN-50 представляет собой сложный набор интерактивных сценариев, требующих от агента не только достижения конечной цели, но и планирования последовательности действий, а также умения разбивать задачу на более мелкие, управляемые этапы.

Тепловая карта производительности различных моделей на задачах COIN-Primitive демонстрирует, что VLA-модели обеспечивают более широкое покрытие задач, чем подходы CodeAsPolicy, хотя и обладают разными сильными сторонами в зависимости от типа задач, что отражено в интенсивности цветовой гаммы.

Планирование на основе VLM и перспективы развития

Исследования в области робототехники все активнее обращаются к моделям «Зрение-Язык-Действие» (VLA) и планированию на их основе, стремясь обеспечить роботов способностью понимать человеческие инструкции и самостоятельно формировать эффективные планы действий. Эти модели позволяют роботу не просто распознавать объекты на изображениях, но и интерпретировать лингвистические команды, связывая их с конкретными задачами и необходимыми манипуляциями. Такой подход открывает перспективы для создания роботов, способных к более гибкому и адаптивному взаимодействию с окружающей средой, выполнению сложных задач в динамично меняющихся условиях и помощи человеку в широком спектре деятельности — от бытовых задач до промышленной автоматизации. Разработка и совершенствование VLA-моделей является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуальных и автономных роботизированных систем.

Подход CodeAsPolicy представляет собой перспективное направление в развитии робототехники, объединяя возможности визуально-языковых моделей (VLM) с набором заранее определенных навыков. Вместо обучения робота выполнению каждой задачи с нуля, система использует VLM для интерпретации инструкций на естественном языке и выбора подходящих навыков из существующей библиотеки. Это позволяет значительно упростить процесс обучения, повысить надежность и обобщающую способность робота при выполнении разнообразных задач. Благодаря такому подходу, робот способен адаптироваться к новым ситуациям и эффективно выполнять инструкции, даже если они отличаются от тех, на которых он был обучен, что открывает новые возможности для применения роботов в реальных условиях и расширяет спектр решаемых ими задач.

Постоянное совершенствование существующих методик и расширение эталонного набора данных COIN представляется ключевым фактором для развития адаптивных, интеллектуальных и надежных роботизированных систем. Увеличение объема и разнообразия данных в COIN Benchmark позволит моделям лучше обобщать знания и успешно применять их в новых, ранее не встречавшихся ситуациях. Одновременно, углубленная проработка алгоритмов планирования и управления, а также интеграция различных модальностей информации, способствуют повышению устойчивости роботов к неопределенности и ошибкам. В конечном итоге, такой подход позволит создавать роботов, способных к самостоятельному обучению, эффективному взаимодействию с окружающей средой и выполнению сложных задач в реальных условиях.

Архитектура Hierarchical VLA (H-VLA) объединяет планирование высокого уровня, подобное <span class="katex-eq" data-katex-display="false">System 2</span>, с непосредственным выполнением действий посредством VLA, аналогичной <span class="katex-eq" data-katex-display="false">System 1</span>, используя лингвистические инструкции для связи между ними, в отличие от CodeAsPolicy, использующего отдельные этапы планирования и выполнения, и end-to-end VLA, осуществляющей перцепцию и действие непосредственно из окружения. — Архитектура Hierarchical VLA (H-VLA) объединяет планирование высокого уровня, подобное $System 2$ , с непосредственным выполнением действий посредством VLA, аналогичной $System 1$ , используя лингвистические инструкции для связи между ними, в отличие от CodeAsPolicy, использующего отдельные этапы планирования и выполнения, и end-to-end VLA, осуществляющей перцепцию и действие непосредственно из окружения.

Представленный труд демонстрирует стремление к упрощению взаимодействия робота с окружающим миром. Авторы, создавая COIN, акцентируют внимание на необходимости оценки не только отдельных действий, но и последовательности рассуждений, приводящих к ним. Это особенно важно, поскольку существующие системы зачастую демонстрируют слабость в поддержании длительных, интерактивных сценариев. Как отмечал Марвин Минский: «Лучший способ понять — это создать». Этот принцип находит отражение в COIN, предлагая платформу для разработки и оценки систем, способных к более осмысленному и эффективному взаимодействию с окружающей средой, где ключевым фактором является не сложность, а элегантная простота реализации.

Куда же дальше?

Представленный COIN — не столько решение, сколько хирургический разрез, обнажающий гнойник в области интерактивного рассуждения. Попытки обучить машины манипулировать миром, не научив их понимать причинно-следственные связи в динамичном взаимодействии, — занятие тщеславное. Иллюзия прогресса, создаваемая показателями на статичных наборах данных, рассеивается, как только робот сталкивается с непредсказуемостью реального мира.

Ключевой вопрос, требующий ответа, не в увеличении объема данных, а в разработке принципиально новых архитектур, способных к индуктивному обобщению. Нужна не просто способность распознавать объекты и действия, а понимание целей и намерений — как своих собственных, так и тех, с кем взаимодействует машина. Иначе, робот останется лишь сложным автоматом, исполняющим команды, а не разумным агентом, способным к адаптации и обучению.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке систем, способных к самообучению в процессе взаимодействия, используя обратную связь от окружающей среды. Простота — вот критерий истинного прогресса. Стремление к сложности лишь уводит от сути. Интуиция — лучший компилятор. И если мы хотим создать машины, способные к разумному взаимодействию с миром, нам придется научиться ценить ясность, а не многословие.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2604.16886.pdf

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

Смотрите также:

2026-04-22 02:27