Виртуальные миры и разумные агенты: новый подход к навигации

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали систему, позволяющую искусственному интеллекту эффективно ориентироваться и взаимодействовать с виртуальными пространствами.

Архитектура NavAI представлена как комплексная система, обеспечивающая основу для разработки и внедрения интеллектуальных навигационных решений.

Представлена платформа NavAI, использующая большие языковые модели для автоматизированной навигации в VR, демонстрирующая высокую эффективность, но ограниченная скоростью интерпретации и принятия решений.

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"

Несмотря на прогресс в автоматизированном исследовании, навигация в иммерсивных VR-средах остается сложной задачей из-за ограничений существующих подходов, ориентированных на 360° изображения и 3D-симуляторы. В данной работе представлена система NavAI: A Generalizable LLM Framework for Navigation Tasks in Virtual Reality Environments, — обобщенная структура на основе больших языковых моделей (LLM) для автоматизации навигации и выполнения сложных задач в различных VR-приложениях. Эксперименты показали высокую точность системы — 89% успешных выполнений целевых задач, однако анализ выявил ограничения, связанные с динамической оценкой целей и скоростью принятия решений. Какие новые архитектуры и методы обучения позволят преодолеть эти ограничения и создать действительно автономных VR-агентов?

Преодолевая Разрыв: Навигация в VR и Понимание Естественного Языка

Традиционные системы навигации в виртуальной реальности (VR) часто испытывают затруднения при обработке сложных инструкций, сформулированных на естественном языке. В отличие от человеческого понимания, эти системы требуют четкого и однозначного программирования каждого шага, что делает их неспособными к интерпретации неоднозначных запросов или адаптации к новым ситуациям. Для выполнения даже простых задач, таких как «поверните налево у большого дерева», система должна быть заранее запрограммирована на распознавание конкретного дерева и точного угла поворота. Это ограничивает иммерсивность VR, поскольку пользователь вынужден адаптироваться к возможностям системы, а не наоборот. Необходимость точного предварительного программирования также делает невозможным использование VR в динамичных и непредсказуемых средах, где инструкции могут меняться в реальном времени.

Существующие методы навигации в виртуальной реальности зачастую сталкиваются с трудностями в формировании полноценного представления об окружающей среде. Это приводит к неточностям и неполному выполнению поставленных задач. Вместо глубокого анализа виртуального пространства, системы полагаются на заранее заданные параметры и ограниченный набор ориентиров. Как следствие, даже незначительные отклонения от предполагаемой схемы или появление новых объектов могут вызвать сбои в навигации и привести к ошибкам при выполнении инструкций. Неспособность адекватно интерпретировать сложные сцены и динамически адаптироваться к изменениям окружающей среды существенно ограничивает реалистичность и эффективность взаимодействия пользователя с виртуальным миром.

Для достижения подлинного погружения в виртуальную реальность (VR) критически важна разработка систем, способных понимать неоднозначные языковые инструкции и динамически адаптироваться к незнакомым окружениям. Существующие методы часто оказываются неэффективными при столкновении с нечеткими указаниями или при необходимости ориентироваться в пространствах, не предусмотренных в изначальной программе. Способность системы интерпретировать фразы, допускающие различные толкования, и самостоятельно строить маршрут, учитывая особенности окружающей среды, открывает путь к созданию VR-опыта, который ощущается интуитивным и естественным, стирая грань между виртуальным и реальным миром. Это позволяет пользователю взаимодействовать с VR так же, как и с физическим пространством, полагаясь на естественное понимание языка и способность к адаптации, а не на жестко заданные команды.

Навигационные категории позволяют осуществлять целенаправленное исследование окружающей среды.

NavAI: Языковое Управление Навигацией в VR

NavAI представляет собой новую структуру, использующую большие языковые модели (LLM) для автоматизации навигации в виртуальной реальности. В отличие от традиционных методов, требующих предварительного программирования маршрутов или использования упрощенных команд, NavAI позволяет пользователям управлять перемещением в VR-среде посредством естественного языка. LLM выступают в качестве основного компонента, способного интерпретировать сложные инструкции, понимать контекст виртуального окружения и преобразовывать пользовательские намерения в последовательность действий для перемещения. Это обеспечивает более интуитивный и гибкий способ взаимодействия с VR, устраняя необходимость в сложных интерфейсах управления движением.

Архитектура NavAI состоит из трех основных компонентов. Всесторонний интерпретатор (Comprehensive Interpreter) отвечает за обработку и понимание естественного языка, а также за извлечение информации о среде VR. Многоагентный модуль голосования (Multi-agent Decision Voter) агрегирует и оценивает различные варианты действий, предложенные интерпретатором, выбирая наиболее оптимальный. Наконец, модуль сопоставления решений и управления (Decision-to-Control Mapping) преобразует выбранное решение в конкретные команды управления для навигации в виртуальной среде.

В основе работы NavAI лежит интеграция больших языковых моделей (LLM), позволяющая системе обрабатывать инструкции на естественном языке. LLM анализируют текстовые запросы пользователя, извлекая информацию о желаемом направлении и цели перемещения в виртуальной среде. Одновременно с этим, система получает и обрабатывает данные об окружении, включая информацию о доступных путях, препятствиях и расположении объектов. На основе этого анализа, NavAI преобразует пользовательский запрос в конкретные команды управления движением, обеспечивая автоматическую навигацию в VR-пространстве. Данный процесс включает в себя не только понимание семантики запроса, но и адаптацию к динамически меняющимся условиям виртуальной среды.

Интерпретируя Виртуальный Мир: Анализ Сцен с Помощью LLM

Комплексный интерпретатор использует большие языковые модели, в частности GPT-4o, для анализа виртуальных сцен. Этот процесс включает в себя генерацию как визуальных интерпретаций сцены, так и текстовых описаний её содержимого. GPT-4o обрабатывает визуальную информацию, представленную VR-средой, и преобразует её в структурированные текстовые данные, описывающие объекты, их атрибуты и пространственные отношения между ними. Полученные текстовые описания служат основой для дальнейшей обработки и принятия решений системой, обеспечивая понимание и интерпретацию виртуального окружения.

Процесс построения ‘Контекста Сцены’ заключается в анализе взаимосвязей между объектами виртуальной среды и общей планировкой окружения. Данный контекст не ограничивается простой идентификацией объектов, но и включает в себя понимание их пространственного расположения, функциональных связей и иерархической структуры. Например, система определяет, что «стол находится перед диваном», или что «лампа установлена на столе», формируя тем самым комплексное представление о сцене. Этот контекст служит основой для дальнейших действий агента, обеспечивая возможность навигации, взаимодействия с объектами и выполнения задач в виртуальном пространстве.

В процессе каждого шага навигации, модуль Всестороннего Интерпретатора (Comprehensive Interpreter) потребляет 72% от общего времени выполнения. Данный показатель демонстрирует его ключевую роль в обработке визуальной информации и формировании понимания сцены. Высокая вычислительная нагрузка обусловлена необходимостью анализа VR-окружения, установления взаимосвязей между объектами и генерации как визуальных интерпретаций, так и текстовых описаний, что делает данный модуль критически важным компонентом системы в целом.

Архитектура комплексного интерпретатора основана на теории двойного кодирования, которая постулирует, что информация, представленная как визуально, так и вербально, обрабатывается и запоминается более эффективно, чем информация, представленная только одним способом. В рамках данной системы визуальные данные из виртуальной среды анализируются для генерации текстовых описаний, а затем эти описания интегрируются с исходными визуальными данными. Такой подход позволяет создать более устойчивое и полное представление о сцене, улучшая способность системы к пониманию окружения и навигации. Использование как визуальных, так и вербальных каналов обеспечивает избыточность информации, повышая надежность интерпретации даже при наличии шумов или неполноты визуальных данных.

От Намерения к Действию: Многоагентное Принятие Решений

Многоагентный модуль принятия решений (Multi-agent Decision Voter) классифицирует запросы пользователя на навигацию на три основных типа: простые команды ‘Action Navigator’, прямые указания цели (‘Direct Goal Navigator’) и запросы, требующие разведочного поиска (‘Exploratory Goal Navigator’). Классификация запроса определяет дальнейшую стратегию навигации системы NavAI. Команды ‘Action Navigator’ подразумевают выполнение простых действий, таких как поворот или движение вперед. ‘Direct Goal Navigator’ предполагает, что пользователь четко сформулировал конечную точку, к которой необходимо переместиться. В случае ‘Exploratory Goal Navigator’ система определяет, что запрос требует более сложного анализа и сбора информации для определения оптимального пути.

В системе NavAI для обеспечения надежности и устойчивости процесса принятия решений используется комбинация нескольких больших языковых моделей (LLM): GPT-4o, Grok-2 и Gemini-2.5-Flash. Применение нескольких LLM позволяет диверсифицировать подходы к интерпретации пользовательских запросов и повысить точность выбора оптимального пути навигации. Каждая модель вносит свой вклад в процесс, что позволяет компенсировать потенциальные недостатки отдельных LLM и гарантировать стабильную работу системы в различных условиях и при разнообразных пользовательских запросах.

В ходе тестирования NavAI продемонстрировала 89%-ный уровень успешного выполнения задач, связанных с прямой навигацией к заданной цели. Данный показатель подтверждает работоспособность системы в виртуальной реальности и свидетельствует о ее способности надежно выполнять четко сформулированные запросы на перемещение в VR-среде. Успешность выполнения задач оценивалась на основе достижения конечной точки маршрута без ошибок или сбоев в процессе навигации.

Среднее время выполнения одного шага целевой навигации составляет 49,4 секунды, что включает обработку запроса, планирование маршрута и выполнение действия. Для исследовательского типа навигации, который подразумевает сканирование окружения для определения цели, средняя временная стоимость одного завершенного сканирования составляет 41,1 секунды. Эти показатели отражают вычислительные затраты, связанные с каждым типом навигации, и учитывают время, необходимое для обработки информации и взаимодействия с виртуальной средой.

Средняя задержка, вносимая компонентом Action Navigator при обработке команд пользователя, составляет 0.74 секунды. Данный показатель был получен в результате тестирования во всех поддерживаемых средах и для всех доступных действий. Эта задержка включает время, необходимое для анализа запроса, выбора соответствующего действия и инициирования его выполнения. Низкое значение задержки указывает на высокую эффективность компонента и минимальное влияние на общую скорость навигации в виртуальной реальности.

Использование многоагентного подхода в NavAI позволяет системе обрабатывать более широкий спектр задач навигации и адаптироваться к различной степени неопределенности в запросах пользователя. Вместо использования единой модели, NavAI задействует несколько LLM — GPT-4o, Grok-2 и Gemini-2.5-Flash — что обеспечивает повышенную надежность и устойчивость к неоднозначным или неполным указаниям. Такая архитектура позволяет системе различать прямые указания на цель, простые команды навигации и запросы, требующие исследовательского поиска, обеспечивая эффективное выполнение задач в различных VR-средах.

Влияние и Перспективы: Расширяя Возможности VR

Разработанная система NavAI представляет собой существенный прорыв в области навигации в виртуальной реальности, позволяя пользователям взаимодействовать с цифровыми пространствами более естественно и интуитивно. В отличие от традиционных методов, основанных на дискретных командах или ограниченных траекториях, NavAI использует передовые алгоритмы для анализа намерений пользователя и адаптации виртуальной среды в режиме реального времени. Это позволяет избежать неестественных движений и упрощает освоение сложных виртуальных ландшафтов. Благодаря способности понимать неявные сигналы и предвидеть дальнейшие действия, система создает ощущение присутствия и погружения, приближая взаимодействие с виртуальным миром к опыту реальной жизни. Подобный подход открывает новые возможности для обучения, развлечений и профессиональной деятельности в виртуальной реальности, делая ее более доступной и удобной для широкой аудитории.

Архитектура NavAI отличается высокой гибкостью благодаря модульной конструкции, что значительно упрощает её интеграцию с существующими платформами виртуальной реальности. Разделение системы на независимые компоненты позволяет разработчикам адаптировать и расширять функциональность без необходимости переработки всей системы. Этот подход открывает широкие возможности для добавления новых методов навигации, улучшения взаимодействия с виртуальным окружением и поддержки разнообразного оборудования. В перспективе, модульность позволит быстро внедрять инновации и создавать персонализированные VR-опыты, отвечающие специфическим потребностям пользователей и требованиям различных приложений.

В дальнейшем, исследования NavAI сосредоточены на усовершенствовании способности системы к обработке сложных, многоступенчатых задач навигации в виртуальной реальности. Особое внимание уделяется возможности адаптации виртуального пространства к индивидуальным предпочтениям пользователя, что позволит создавать более персонализированный и интуитивно понятный опыт. Предполагается, что система сможет учитывать предыдущий опыт взаимодействия, стиль передвижения и даже когнитивные особенности каждого пользователя, динамически корректируя маршруты и предоставляя релевантную информацию. Это позволит не только повысить эффективность навигации, но и значительно улучшить общее восприятие и вовлеченность в виртуальную среду, открывая новые возможности для обучения, развлечений и профессиональной деятельности.

Представленная работа демонстрирует, что даже самые передовые системы, такие как NavAI, сталкиваются с ограничениями во временной плоскости — задержки при интерпретации и принятии решений становятся узким местом. Это подтверждает давнюю мысль Марвина Мински: «Искусственный интеллект — это не столько создание машин, которые думают, сколько создание машин, которые учатся». NavAI, автоматизируя навигацию в виртуальной реальности, показывает, что процесс обучения системы, ее адаптация к изменяющимся условиям, является ключевым фактором. Задержки, упомянутые в исследовании, — это не просто техническая проблема, но и показатель того, что система еще не полностью освоила среду и требует дальнейшей оптимизации во временном аспекте, подобно тому, как любая сложная система стареет и требует постоянной поддержки.

Куда же дальше?

Представленная работа, демонстрируя впечатляющие результаты в автоматизации навигации в виртуальной реальности, неизбежно наталкивается на вопрос не столько о скорости достижения цели, сколько о качестве пройденного пути. Высокие показатели успеха, безусловно, радуют, однако задержки в интерпретации и принятии решений — это не просто техническая проблема, а отражение фундаментальной сложности взаимодействия агента с окружающим миром. Каждая задержка — это цена понимания, а не просто недостаток вычислительной мощности.

Попытки оптимизировать существующую архитектуру, вероятно, приведут лишь к временному облегчению. Гораздо важнее сосредоточиться на создании систем, способных не просто реагировать на стимулы, но и предвосхищать их, формировать внутреннюю модель мира, учитывающую не только текущее состояние, но и потенциальные изменения. Архитектура без истории — хрупка и скоротечна; агент, не способный извлекать уроки из прошлого опыта, обречен на повторение ошибок.

Будущее, вероятно, за системами, способными к самообучению и адаптации, к созданию не просто эффективных навигационных алгоритмов, но и полноценных виртуальных существ, чье поведение определяется не только логикой, но и, осмелимся сказать, “интуицией”. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.03251.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-08 04:58