Видео и Пространство: Новый Вызов для Искусственного Интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили комплексный набор тестов для оценки способности ИИ понимать и рассуждать о пространственных отношениях в видео, выявив существенные пробелы в современных моделях.

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"

Распределение длительности всех видео-сэмплов в наборе данных MMSI-Video-Bench демонстрирует диапазон временных характеристик видеоматериалов, позволяя оценить продолжительность типичных сцен и выявить закономерности в структуре видеоданных.

Представлен MMSI-Video-Bench — эталонный набор данных для оценки пространственного интеллекта в моделях, работающих с видео, демонстрирующий отставание текущих систем от человеческого уровня и предлагающий пути для дальнейших исследований.

Несмотря на значительный прогресс в области мультимодальных больших языковых моделей, все еще отсутствует комплексная оценка их пространственного интеллекта в условиях непрерывного видеопотока. В данной работе представлена MMSI-Video-Bench: A Holistic Benchmark for Video-Based Spatial Intelligence — тщательно аннотированный набор данных, предназначенный для всесторонней оценки способности моделей к пространственному рассуждению на основе видео. Анализ 25 современных моделей выявил существенный разрыв между их производительностью и человеческими возможностями, особенно в задачах, требующих геометрического мышления и долгосрочного прогнозирования. Сможет ли предложенный бенчмарк стать надежным инструментом для разработки действительно интеллектуальных систем, способных эффективно взаимодействовать с физическим миром?

Проблема пространственного мышления в современных ИИ-системах

Несмотря на значительный прогресс в областях обработки языка и компьютерного зрения, современные мультимодальные большие языковые модели (MLLM) зачастую демонстрируют неустойчивые результаты в задачах, требующих развитого пространственного мышления. Эти модели, способные анализировать как текст, так и изображения, испытывают трудности при понимании сложных взаимосвязей между объектами в пространстве, а также при интерпретации их относительного положения и ориентации. Например, при ответе на вопросы о визуальных сценах, требующие определения местоположения объектов или предсказания их дальнейших перемещений, точность MLLM существенно снижается. Данное ограничение препятствует широкому применению таких моделей в практических задачах, где необходимо надежное понимание пространственной информации, таких как робототехника, автономная навигация и анализ изображений.

Существенным ограничением современных мультимодальных больших языковых моделей является сложность интеграции визуальных данных с лингвистическими запросами, что приводит к неточностям в понимании сложных сцен. Модели зачастую не способны адекватно сопоставить объекты, представленные на изображении, с описаниями в текстовом запросе, особенно когда требуется учитывать пространственные отношения между ними — например, положение «над», «под», «слева», «справа». Это проявляется в ошибках при определении количества объектов, их взаимном расположении или идентификации скрытых элементов. В результате, модели испытывают затруднения в интерпретации визуальной информации, что снижает их эффективность в задачах, требующих понимания контекста и сложных пространственных взаимосвязей, и объясняет значительный отрыв от человеческих возможностей в данной области.

Ограничения в понимании пространственных отношений существенно сдерживают внедрение искусственного интеллекта в практические приложения, требующие развитых навыков ориентации в пространстве, такие как робототехника и автономная навигация. Современные передовые модели, несмотря на значительный прогресс в обработке языка и изображений, демонстрируют результаты, уступающие человеческим почти на 60% при решении задач, связанных с пространственным мышлением. Этот значительный разрыв указывает на необходимость разработки принципиально новых подходов к обучению ИИ, способных эффективно интегрировать визуальную информацию и лингвистические запросы для точного анализа и интерпретации сложных пространственных сцен, что критически важно для надежной работы автономных систем в реальном мире.

Модель получает трехмерные пространственные подсказки благодаря конвейеру, обеспечивающему ее оснащение соответствующими данными.

MMSI-Video-Bench: Строгий фреймворк для оценки пространственного интеллекта

MMSI-Video-Bench представляет собой новый видео-ориентированный бенчмарк, разработанный для оценки пространственного интеллекта моделей искусственного интеллекта. Оценка проводится по четырем ключевым направлениям: восприятие (perception), понимание (understanding), рассуждение (reasoning) и принятие решений (decision-making). Бенчмарк предназначен для всесторонней проверки способности моделей к анализу визуальной информации, интерпретации пространственных отношений и выполнению задач, требующих ориентации в трехмерном пространстве, что позволяет количественно оценить прогресс в развитии алгоритмов компьютерного зрения и робототехники.

Бенчмарк MMSI-Video-Bench использует тщательно разработанный видеоматериал, состоящий из 1278 видеоклипов, и опирается на высококачественную аннотацию, выполненную людьми, для обеспечения надежной и сложной оценки. Общий объем вопросов, предназначенных для проверки моделей искусственного интеллекта, составляет 1106. Тщательный процесс создания данных и аннотаций направлен на минимизацию погрешностей и обеспечение валидности результатов тестирования.

Бенчмарк MMSI-Video-Bench включает в себя несколько специализированных под-бенчмарков для всесторонней оценки пространственного интеллекта. Indoor Scene Perception Bench предназначен для анализа способности моделей к восприятию и пониманию внутренних пространств. Robot Bench фокусируется на оценке понимания моделей действий и окружения робота. Grounding Bench проверяет способность моделей к сопоставлению визуальной информации с текстовыми описаниями и задачами, что позволяет оценить их навыки пространственного мышления в различных контекстах и сценариях.

Интерфейс MMSI-Video-Bench обеспечивает аннотацию и проверку качества видеоданных.

Выявление ключевых паттернов ошибок в пространственном рассуждении

Анализ ошибок, проведенный на базе эталонного набора данных MMSI-Video-Bench, выявил распространенную проблему — ошибки геометрического рассуждения. Данные указывают на трудности моделей в определении и интерпретации пространственных взаимосвязей между объектами. Это проявляется в неспособности корректно оценивать относительное положение, форму и размер объектов, а также предсказывать их перемещение в пространстве. Наблюдаемые ошибки включают в себя неверное определение таких характеристик, как «слева», «справа», «над», «под», а также трудности с пониманием сложных пространственных конфигураций и изменений. Данный тип ошибок является значимым фактором, ограничивающим производительность моделей в задачах, требующих пространственного понимания.

Анализ результатов тестов на базе MMSI-Video-Bench показывает, что модели часто допускают ошибки логического вывода, неспособные делать корректные заключения на основе неявных подсказок и общеизвестных знаний. Данный тип ошибок, известный как Latent Logic Inference Error, проявляется в неспособности моделей устанавливать причинно-следственные связи или применять здравый смысл для интерпретации визуальной информации. Это выходит за рамки простого распознавания геометрических форм и требует от модели понимания контекста и скрытых взаимосвязей, что представляет значительную сложность для современных систем искусственного интеллекта.

Анализ результатов, полученных на бенчмарке MMSI-Video-Bench, показывает, что ошибки в интерпретации текстовых запросов (Prompt Alignment Error) усугубляют проблемы моделей в задачах пространственного рассуждения. На данный момент, лучшие модели демонстрируют всего 38.0% точности, что значительно ниже результатов, показываемых людьми — отставание составляет около 60%. Эта проблема проявляется в неспособности моделей корректно соотносить текстовое описание задачи с визуальной информацией, что приводит к ошибочным выводам и неверным ответам.

Анализ ошибок, выявленных в MMSI-Video-Bench, демонстрирует пять типичных типов неточностей, иллюстрированных примерами ответов модели и соответствующими пояснениями.

К созданию более устойчивого пространственного ИИ с помощью передовых техник

Для оценки продвинутых моделей, таких как Spatial-MLLM, был использован эталонный набор данных MMSI-Video-Bench. Эта модель отличается внедрением скрытых пространственных представлений, что значительно повышает её способность к рассуждениям, связанным с пониманием окружающего мира. Spatial-MLLM анализирует видео, формируя внутреннюю модель трёхмерного пространства, что позволяет ей не просто распознавать объекты, но и понимать их взаимное расположение и связи. Такой подход позволяет модели более эффективно решать задачи, требующие пространственного мышления, например, ориентирование в пространстве, прогнозирование движения объектов и понимание сложных сцен, что подтверждается результатами тестирования на MMSI-Video-Bench.

Оценка с использованием передовых моделей, таких как Gemini 3 Pro и GPT-5, показала значительную эффективность методики «Цепочка рассуждений» (Chain-of-Thought Prompting) в снижении частоты определенных типов ошибок. Этот подход, стимулирующий модель к последовательному изложению логических шагов, ведущих к ответу, позволяет ей не только выдавать более точные результаты, но и демонстрировать большую устойчивость к неоднозначным или сложным запросам. В ходе экспериментов было установлено, что применение «Цепочки рассуждений» особенно эффективно при решении задач, требующих многоступенчатого анализа и выводов, снижая вероятность ошибок, связанных с неверной интерпретацией контекста или упущением важных деталей. Такой метод позволяет моделям не просто «угадывать» правильный ответ, а обосновывать его, что повышает надежность и прозрачность процесса принятия решений.

Методы, подобные VGGT, позволяют воссоздавать трёхмерные сцены на основе видеоматериалов, что существенно расширяет возможности искусственного интеллекта в понимании окружающего пространства. Восстановление трёхмерной структуры из видеоданных предоставляет моделям более полное и детальное представление об объектах и их взаимосвязях, что, в свою очередь, положительно сказывается на точности и надёжности работы систем пространственного ИИ. Такой подход позволяет не просто распознавать объекты, но и оценивать их положение в пространстве, что критически важно для задач навигации, робототехники и анализа визуальной информации. В результате, модели, использующие VGGT, демонстрируют улучшенные показатели в решении сложных задач, требующих глубокого понимания пространственного контекста.

Процесс создания эталонных примеров включает в себя построение набора данных MMSI-Video-Bench с разнообразным распределением типов вопросов.

Представленный MMSI-Video-Bench демонстрирует, что современные мультимодальные большие языковые модели сталкиваются со значительными трудностями в понимании пространственных взаимосвязей в видео. Это подчеркивает разрыв между текущими возможностями ИИ и человеческим восприятием окружающего мира. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Я думаю, что мы находимся в опасности того, что не сможем объяснить, почему системы принимают определенные решения». Этот момент особенно актуален, поскольку для достижения истинного пространственного интеллекта необходима не просто способность распознавать объекты, но и понимание их отношений друг к другу, что требует прозрачности и объяснимости принимаемых решений. Созданный бенчмарк служит важным шагом на пути к разработке более совершенных и надежных систем искусственного интеллекта, способных к полноценному взаимодействию с пространственным миром.

Куда Ведет Этот Путь?

Представленный MMSI-Video-Bench обнажил неожиданную истину: современные мультимодальные модели, несмотря на кажущуюся сложность, зачастую демонстрируют лишь поверхностное понимание пространственных отношений в видео. Элегантность решения, конечно, не в увеличении количества параметров, а в глубоком, интуитивном освоении принципов, лежащих в основе пространственного интеллекта. Удивительно, как часто модели «видят» объекты, но не «понимают» их взаимное расположение, их потенциальное взаимодействие. Это напоминает умелого художника, копирующего детали, но упускающего суть.

Будущие исследования, несомненно, должны быть направлены на разработку более изящных и эффективных методов представления и обработки пространственной информации. Необходим переход от простого распознавания объектов к моделированию их динамического поведения, предсказанию их будущих положений. Впрочем, возможно, настоящим прорывом станет не очередная архитектурная инновация, а переосмысление самой задачи — не “обучение машин видеть”, а “обучение машин понимать”.

И все же, стоит помнить: даже самое совершенное искусственное зрение останется лишь отражением человеческого интеллекта, его упрощенной моделью. Задача, вероятно, не в том, чтобы превзойти человека, а в том, чтобы создать инструмент, способный расширить его возможности, помочь ему увидеть мир в новом свете. И в этом, пожалуй, заключается истинная красота и цель этого исследования.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10863.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-13 09:26