Автор: Денис Аветисян
Новый бенчмарк PhysicsMind позволяет оценить, насколько хорошо современные модели искусственного интеллекта понимают законы физики и предсказывают поведение объектов в реальном мире.
Исследование представляет PhysicsMind — комплексный инструмент для оценки физического мышления и согласованности в фундаментальных визуально-языковых моделях и моделях мира.
Несмотря на значительный прогресс в математическом, здравом смысле и визуальном рассуждениях, понимание физических принципов в современных многомодальных больших языковых моделях (MLLM) и моделях мира остается недостаточно изученным. В настоящей работе представлен ‘PhysicsMind: Sim and Real Mechanics Benchmarking for Physical Reasoning and Prediction in Foundational VLMs and World Models’ — унифицированный бенчмарк, включающий как реальные, так и симулированные среды, для оценки рассуждений и генерации, соответствующих трем ключевым принципам: центру масс, рычажному равновесию и первому закону Ньютона. Результаты тестирования широкого спектра моделей показывают, что они часто полагаются на визуальные эвристики, нарушая базовые законы механики, что указывает на необходимость разработки более надежных и физически обоснованных подходов к обучению. Сможет ли PhysicsMind стать эффективным инструментом для оценки и улучшения физического понимания в мультимодальных моделях будущего?
Законы физики против статистических шумов: вызов для искусственного интеллекта
Современные системы искусственного интеллекта демонстрируют значительные трудности в понимании базовых физических принципов, что приводит к ошибкам в задачах, легко решаемых человеком. Например, предсказание траектории падающего объекта или понимание устойчивости конструкций часто оказываются непосильными для этих систем. Это связано с тем, что большинство ИИ обучаются на больших объемах данных, не содержащих явного представления о физическом мире, и не способны к интуитивному моделированию взаимодействия объектов. В результате, даже простые сценарии, требующие понимания гравитации, инерции или сохранения энергии, могут приводить к непредсказуемым и нелогичным результатам, подчеркивая необходимость разработки новых подходов к обучению ИИ, включающих в себя принципы физического моделирования и здравого смысла.
Существующие эталоны для оценки способностей искусственного интеллекта к физическому рассуждению зачастую оказываются недостаточными для всесторонней проверки. Большинство тестов сосредоточены на узком спектре задач, например, предсказании устойчивости простых конструкций или траектории движения объектов, и не учитывают сложность реального мира, где физические взаимодействия могут быть многогранными и зависеть от множества факторов. Отсутствие комплексных наборов данных, охватывающих широкий диапазон физических явлений — от поведения жидкостей и газов до деформации твердых тел и учета инерции — ограничивает возможность объективной оценки и сравнения различных моделей искусственного интеллекта. В результате, даже модели, демонстрирующие успех в отдельных тестах, могут оказаться неспособными к решению более сложных и непредсказуемых задач, требующих истинного понимания физических принципов.
Для всесторонней оценки способностей искусственного интеллекта к пониманию физического мира необходима унифицированная платформа тестирования. Существующие методы часто ограничиваются статичными ситуациями или отдельными аспектами динамики, не позволяя комплексно оценить способность модели предсказывать поведение объектов в изменяющейся среде. Разработка единого фреймворка, охватывающего как статические, так и динамические сценарии, позволит проводить более точное и сравнительное тестирование различных моделей, выявляя их сильные и слабые стороны в решении задач, требующих понимания причинно-следственных связей и физических законов. Такой подход не только стимулирует развитие более интеллектуальных систем, но и способствует созданию более надежных и безопасных приложений искусственного интеллекта в реальном мире.
Статика против динамики: что ИИ понимает в движении?
Задачи обработки изображений и языка, такие как VQA (Visual Question Answering), оценивают статическое понимание физики посредством ответов на вопросы, основанных на визуальной информации. В основе большинства современных VQA-систем лежит архитектура Transformer, обеспечивающая эффективную обработку контекста и зависимостей в данных. Transformer позволяет модели сопоставлять визуальные элементы изображения с соответствующими текстовыми вопросами и формулировать ответы, опираясь на заложенные знания о статичных физических свойствах объектов и их взаимоотношениях. Таким образом, VQA оценивает способность модели к выводам о неизменных характеристиках сцены, представленной на изображении, без необходимости прогнозирования ее динамического развития.
Генерация видео требует от моделей способности к динамическому предсказанию физических процессов, то есть прогнозированию изменения состояния сцены во времени. В отличие от задач, оценивающих статичное понимание физики, таких как визуальный вопрос-ответ, где достаточно анализа одного кадра, генерация видео подразумевает предсказание последовательности кадров, учитывающих законы физики — гравитацию, инерцию, столкновения и т.д. Это предъявляет значительно более высокие требования к модели, поскольку необходимо не просто распознать физические принципы, но и применить их для предсказания будущего состояния объектов и их взаимодействия.
PhysicsMind представляет собой комплексную платформу оценки, использующую как задачи визуального вопросно-ответного типа (VQA), так и генерацию видео, для всесторонней проверки способности моделей к физическому рассуждению. В отличие от традиционных подходов, фокусирующихся исключительно на статических сценах, PhysicsMind требует от моделей прогнозирования динамического поведения объектов во времени. Результаты, полученные с использованием PhysicsMind, демонстрируют существенные ограничения современных моделей в предсказании физических взаимодействий и эволюции сцен, выявляя пробелы в их понимании фундаментальных физических принципов и способности к экстраполяции полученных знаний на новые ситуации.
Как измерить правдоподобность физики в видео?
Оценка сгенерированных видеороликов требует использования метрик, выходящих за рамки простой визуальной похожести. В то время как такие показатели, как PSNR и SSIM, оценивают качество изображения, они не учитывают физическую достоверность происходящего. Необходимо оценивать, насколько правдоподобно смоделированы физические явления и взаимодействия объектов в видео. Это включает в себя анализ траекторий движения, соблюдение законов сохранения энергии и импульса, а также соответствие наблюдаемых явлений реальной физике. Отсутствие оценки физической правдоподобности приводит к генерации видеороликов, которые визуально могут быть приемлемыми, но физически нереалистичными и, следовательно, непригодными для таких приложений, как обучение роботов или симуляция физических процессов.
Для количественной оценки реалистичности движения в сгенерированных видео используются метрики TrajectoryRMSE и TemporalConsistency. TrajectoryRMSE (Root Mean Squared Error траектории) измеряет отклонение предсказанной траектории объекта от реальной, оценивая точность моделирования движения. TemporalConsistency, в свою очередь, оценивает плавность и согласованность движения во времени, определяя, насколько естественно и предсказуемо перемещается объект. Обе метрики критически важны для оценки качества симуляций и видео, поскольку реалистичное движение является ключевым аспектом восприятия правдоподобности и физической корректности.
Для оценки соответствия сгенерированных видео законам физики используются метрики, такие как пересечение областей (IoU) и точность конечного состояния (FinalStateAccuracy). IoU применяется для количественной оценки степени перекрытия предсказанного положения объекта с его фактическим положением, а FinalStateAccuracy измеряет, насколько близко конечная конфигурация системы (например, равновесие рычага — LeverEquilibrium) соответствует ожидаемой. Эти метрики позволяют оценить, насколько реалистично смоделированы конкретные физические явления и взаимодействия между объектами в сгенерированном видеоконтенте. Например, при моделировании равновесия рычага, FinalStateAccuracy оценивает, насколько точно предсказывается положение рычага после приложения силы.
Диффузионные модели (DiffusionModels) получили широкое распространение в задачах генерации видео, что обуславливает необходимость тщательной оценки их способности воспроизводить физически правдоподобные сцены. В отличие от моделей, ориентированных исключительно на визуальное сходство, корректное моделирование физических законов является критически важным для создания реалистичных и убедительных видео. Оценка приверженности физическим законам включает в себя анализ таких аспектов, как траектории движения объектов, согласованность временных рядов и корректность моделирования конкретных физических явлений, таких как равновесие рычага или взаимодействие объектов. Несоблюдение этих принципов может приводить к визуальным артефактам и неправдоподобному поведению генерируемого контента, снижая общее качество и реалистичность видео.
Анализ результатов оценки сгенерированных видео показывает низкие значения метрики IoU (от 0.10 до 0.17) при отслеживании центра масс объектов. Это указывает на значительные отклонения в поддержании физической согласованности в динамике сгенерированных сцен. Низкое значение IoU свидетельствует о том, что предсказанные траектории движения центров масс объектов часто расходятся с ожидаемыми, что проявляется в нереалистичном поведении и нарушении базовых законов физики в видеоматериалах. Данный результат указывает на необходимость улучшения моделей генерации видео для более точного моделирования движения и взаимодействия объектов.
Анализ временной согласованности (Temporal Consistency) выявил сложности в моделировании быстрых взаимодействий, особенно в сценарии ‘Rapid Paper Pull’ (быстрое вытягивание бумаги). В данном сценарии, модели демонстрируют неустойчивость в прогнозировании траектории движения бумаги и объектов, участвующих во взаимодействии, что приводит к нарушению физической правдоподобности генерируемого видео. Низкие показатели временной согласованности указывают на неспособность моделей точно предсказывать последовательные кадры, учитывая динамику быстрых взаимодействий, и, как следствие, к визуальным артефактам и нереалистичному поведению объектов. Проблемы проявляются в неверном отображении скоростей, ускорений и углов движения, что негативно сказывается на общей реалистичности генерируемого контента.
Фундаментальные законы физики как лакмусовая бумажка для искусственного интеллекта
PhysicsMind включает в себя проверку базовых физических принципов, таких как первый закон Ньютона и понятие центра масс, что позволяет отличить истинное понимание физики от простого запоминания закономерностей. В отличие от традиционных подходов, где модели могут успешно решать задачи, основываясь на статистических корреляциях в данных, PhysicsMind требует от моделей демонстрации фундаментальных знаний о физическом мире. Такой подход обеспечивает более глубокую оценку способностей искусственного интеллекта, выявляя случаи, когда модель оперирует лишь поверхностными связями, а не реальным пониманием причинно-следственных связей. Это, в свою очередь, открывает возможности для целенаправленной разработки и обучения моделей, способных к более надежному и гибкому решению задач, связанных с физическим моделированием и анализом.
Оценка производительности моделей искусственного интеллекта на базовых физических концепциях позволяет выявить конкретные области, где отсутствует истинное понимание физических принципов. Анализ результатов демонстрирует, что модели часто демонстрируют поверхностное заучивание закономерностей, неспособность к обобщению и применению фундаментальных законов в новых ситуациях. Например, задачи, требующие понимания концепции центра масс, зачастую вызывают наибольшие затруднения, указывая на недостаток у моделей способности к пространственному мышлению и представлению распределения массы. Такой детальный анализ, в свою очередь, позволяет целенаправленно совершенствовать архитектуру моделей и наборы данных для обучения, добиваясь более надежных и правдоподобных результатов в задачах, связанных с физическим миром.
Детальный анализ результатов тестирования моделей искусственного интеллекта позволяет выявить конкретные области, где наблюдается недостаток истинного понимания физических принципов. На основе этих данных становится возможна целенаправленная корректировка архитектуры моделей и используемых обучающих данных. Улучшение качества и релевантности данных, а также оптимизация структуры нейронных сетей, способствует повышению устойчивости и надежности систем искусственного интеллекта при решении задач, связанных с пониманием физического мира. Такой подход позволяет создавать более интеллектуальные и эффективные алгоритмы, способные не просто распознавать закономерности, но и демонстрировать реальное физическое мышление.
Разработка PhysicsMind представляет собой мощный импульс для инноваций в области искусственного интеллекта, направленный на создание систем, способных рассуждать о физическом мире с интуицией, свойственной человеку. Данный комплекс тестов не просто оценивает способность модели к запоминанию, а проверяет понимание фундаментальных физических принципов, стимулируя исследователей к разработке новых архитектур и методов обучения. В результате, появляется возможность создания ИИ, способного не только решать конкретные задачи, но и обобщать знания, предсказывать поведение физических систем и эффективно адаптироваться к новым условиям, открывая перспективы для широкого спектра приложений — от робототехники и автоматизированного проектирования до научных открытий и образовательных технологий.
Результаты визуальных вопросов и ответов (VQA) демонстрируют заметные различия в способности моделей к пониманию фундаментальных физических принципов. Наивысшая точность зафиксирована при решении задач, связанных с первым законом Ньютона — 60.8%, что указывает на относительно успешное усвоение концепции инерции. Задачи, требующие понимания равновесия рычага, показали результат в 48.0%, что свидетельствует о среднем уровне понимания. Однако, наибольшие трудности у моделей вызывает определение центра масс — точность составляет лишь 39.8%. Данное расхождение, подтвержденное статистическим анализом с использованием ANOVA (p < 0.001), четко указывает на конкретные области, требующие дальнейшего совершенствования в архитектуре моделей и наборах обучающих данных, чтобы обеспечить более надежное и интуитивное понимание физического мира.
Статистический анализ, выполненный с использованием дисперсионного анализа (ANOVA), однозначно подтверждает существенную разницу в результатах выполнения различных задач, оценивающих понимание физических принципов. Полученное значение p < 0.001 свидетельствует о том, что наблюдаемые различия в производительности моделей не случайны, а обусловлены реальными различиями в сложности задач. Это указывает на то, что некоторые фундаментальные физические концепции, такие как определение центра масс, представляют особую трудность для современных систем искусственного интеллекта, в то время как другие, например, первый закон Ньютона, осваиваются ими относительно легко. Выявленные закономерности позволяют целенаправленно совершенствовать архитектуры моделей и подходы к обучению, фокусируясь на тех областях, где требуется наибольший прогресс.
Этот PhysicsMind, конечно, неплохая попытка оценить, насколько хорошо нейросети понимают физику. Но давайте будем честны: сейчас это назовут AI и получат инвестиции. Авторы уверяют, что проверяют способность моделей к физическому рассуждению и предсказанию, а на деле — просто создают ещё один набор тестов, который через полгода устареет. Похоже, каждый «революционный» инструмент оценки станет новым источником техдолга. Fei-Fei Li однажды заметила: «Технологии, которые мы создаём, определяют то, как мы думаем». И, судя по всему, мы думаем о том, как создать ещё больше тестов, вместо того чтобы решить проблему физической согласованности в генеративных моделях. Начинаю подозревать, что они просто повторяют модные слова.
Что дальше?
Представленный бенчмарк PhysicsMind, безусловно, добавляет ещё один уровень сложности в бесконечную гонку за «интеллектом» машин. Однако, как показывает опыт, любая систематизация быстро превращается в набор уловок для обхода тестов. Оценка «физического рассуждения» сводится к проверке соответствия генераций набору заранее определённых правил, что мало связано с настоящим пониманием. Скорее, это демонстрация способности модели аппроксимировать физику, а не её осмыслить.
Более того, сложность физических систем быстро растёт. Текущий бенчмарк оперирует упрощёнными сценариями. Что произойдёт, когда модели столкнутся с хаосом, турбулентностью или нелинейными взаимодействиями? Неудивительно будет, если «физически правдоподобные» генерации окажутся лишь красивыми иллюзиями, не выдерживающими даже минимального анализа. Иногда лучше монолитный симулятор, чем сто микросервисов, каждый из которых врёт о своей точности.
В конечном итоге, вся эта работа — лишь временная передышка перед неизбежным столкновением с реальностью. Все эти «мировые модели» рано или поздно поймут, что гравитация — это не просто параметр в уравнении, а неумолимая сила, которая не прощает ошибок. И тогда, возможно, появится реальная потребность в моделях, способных не только генерировать картинки, но и предсказывать последствия своих действий.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.16007.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
2026-01-23 20:40