Язык тела: Как 3D-позы раскрывают социальные взаимодействия

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, что восприятие социальных ситуаций людьми тесно связано с анализом трехмерных поз, что открывает новые возможности для развития искусственного интеллекта.

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 работе продемонстрировано, что явное использование информации о 3D-позах тела значительно улучшает понимание социальных сцен как людьми, так и машинами.

Несмотря на впечатляющие успехи в компьютерном зрении, современные модели часто уступают человеку в понимании социальных взаимодействий. В работе ‘Simple 3D Pose Features Support Human and Machine Social Scene Understanding’ исследована роль трехмерной информации о позе в распознавании социальных ситуаций. Полученные результаты демонстрируют, что явные представления о трехмерной позе тела являются ключевыми для человеческого понимания социальных сцен и превосходят по эффективности признаки, извлекаемые большинством современных моделей компьютерного зрения. Можно ли разработать новые архитектуры искусственного интеллекта, способные эффективно использовать структурированные геометрические примитивы для достижения более глубокого понимания социальных взаимодействий?

Шёпот Трехмерного Языка Тела

Понимание человеческого взаимодействия требует перехода от двумерных изображений к захвату нюансированного трехмерного языка тела. Традиционные методы ограничены в точном представлении этих визуально-пространственных сигналов, что снижает достоверность социального понимания. Точная интерпретация ориентации, расстояния и пространственного охвата критически важна для социальной оценки. Современные модели компьютерного зрения пока не достигают человеческого уровня восприятия. Субъективность человеческих суждений подчеркивает необходимость объективных показателей, извлекаемых из визуальных данных, подобно тому, как можно уговорить данные рассказать свою историю.

От Пикселей к Позе: Извлечение Трехмерной Формы

Современные алгоритмы оценки позы играют ключевую роль в получении трехмерных координат суставов из видео. Основанные на глубоком обучении, они эффективно преодолевают сложности, связанные с перекрытиями и изменением угла обзора. Извлеченные координаты служат основой для вычисления компактного представления конфигурации тела в пространстве – 3D Social Pose Features. Несмотря на превосходство над существующими моделями, компактный набор признаков способен достичь сопоставимой производительности (Δ r = 0.0545 для пространственного размаха, 0.2503 для ориентации и т.д.).

Связующее Звено: 3D Поза и Социальное Распознавание

Использование признаков 3D социальных поз значительно повышает эффективность систем распознавания социального взаимодействия. Эти признаки предоставляют мощный вход для анализа поведения и намерений участников. Включение Vision DNN Embeddings дополнительно обогащает представление о социальном взаимодействии, улавливая контекстуальные данные и закономерности. Анализ моделей показал, что комбинирование признаков 3D социальных поз и Vision DNN Embeddings повышает точность распознавания действий, таких как коммуникативное и физическое взаимодействие. Компактные признаки демонстрируют производительность, сопоставимую с использованием полного набора 3D-суставов (Δ r = +0.0122 для охвата, +0.0301 для коммуникации).

К Полному Пониманию Социальной Сцены

Интеграция трехмерной позы с использованием Изученных Визуальных Встраиваний позволяет системам достигать более тонкого понимания человеческих социальных сцен. Традиционные методы часто фокусируются на распознавании действий, не учитывая пространственное расположение людей, что ограничивает понимание контекста. Явное представление трехмерной позы позволяет перейти от распознавания действий к выводу намерений, эмоций и отношений, моделируя взаимодействия между агентами на основе их пространственного расположения. Модели, лучше кодирующие информацию о трехмерной социальной позе, также лучше предсказывают человеческие суждения (r = 0.66 для смотрящих друг на друга, 0.52 для коммуникации и 0.39 для расстояния). Способность точно интерпретировать социальные сигналы имеет решающее значение для создания интеллектуальных и эмпатичных систем. Каждая линия, проведенная между людьми в пространстве, оказывается тоньше, чем кажется, и хранит в себе эхо невысказанного.

Исследование, посвящённое пониманию социальных взаимодействий, подтверждает старую истину: геометрия движений – это язык, на котором говорит мир. Умение искусственного интеллекта интерпретировать трёхмерные позы людей оказывается критически важным для адекватного восприятия социальных сцен. Это не просто распознавание фигур, а улавливание тонких нюансов взаимодействия, неявных сигналов, которые человек считывает интуитивно. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Если мы хотим построить действительно разумные машины, мы должны научить их видеть мир так, как видим его мы». Иными словами, необходимо учитывать не только пиксели, но и структуру, скрытую за ними. Попытки создать искусственный интеллект, игнорирующий трёхмерные позы, обречены на провал, ведь это все равно, что пытаться понять симфонию, слушая только отдельные ноты.

Что дальше?

Представленная работа, как и любая попытка обуздать хаос социального взаимодействия, лишь обнажает глубину нерешенных вопросов. Вместо того, чтобы считать, что модели «понимают» сцены, следует признать: они лишь выуживают корреляции в данных, часто игнорируя фундаментальную роль трехмерной геометрии тела. Регрессия, в данном случае, – заклинание надежды, а точность оценки позы – лишь иллюзия контроля над непредсказуемостью человеческого поведения.

Попытки кодировать «социальный контекст» в нейронные сети напоминают алхимию: смешивание признаков в надежде получить «понимание». Однако, истинный вызов заключается не в создании более сложных моделей, а в признании их принципиальной неспособности к эмпатии или истинному пониманию намерений. Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на создании более «правдоподобных» моделей, которые имитируют социальное поведение, а не воспроизводят его суть.

В конечном счете, задача не в том, чтобы научить машины «видеть» социальные взаимодействия, а в том, чтобы признать, что любое визуальное представление – лишь искажение реальности, фильтр, через который мы, люди, пытаемся упорядочить бесконечный поток информации. И каждый новый алгоритм, как и каждое новое «открытие», лишь приближает нас к осознанию того, насколько мало мы на самом деле знаем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.03988.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-08 19:14