VisGym: Проверка на прочность для «зрячих» ИИ

Автор: Денис Аветисян

Новая платформа предоставляет широкий спектр интерактивных сред для оценки и улучшения способностей моделей искусственного интеллекта понимать и взаимодействовать с визуальным миром.

VisGym — это бенчмарк из 17 сред, предназначенный для всесторонней оценки и улучшения многошагового визуального принятия решений моделями, работающими с текстом и изображениями.

Современные модели, объединяющие зрение и язык, зачастую демонстрируют неустойчивость в задачах, требующих последовательных визуальных взаимодействий. В настоящей работе представлена платформа ‘VisGym: Diverse, Customizable, Scalable Environments for Multimodal Agents’ — набор из 17 сред, предназначенных для оценки и обучения таких моделей. Исследование выявило существенные ограничения в использовании долгосрочной памяти, визуальном обосновании и интерпретации состояний, причем даже передовые модели показывают низкий процент успешного выполнения задач в интерактивной среде. Какие новые подходы к обучению и архитектуре позволят преодолеть эти ограничения и создать действительно надежных мультимодальных агентов для сложных визуальных задач?

Шёпот Хаоса: Вызовы Визуально-Языкового Интеллекта

Визуально-языковые модели (ВЯМ) становятся все более важной частью современных систем искусственного интеллекта, однако демонстрируют трудности при решении сложных задач, требующих последовательности действий в динамично меняющейся среде. Несмотря на успехи в обработке изображений и понимании естественного языка, ВЯМ зачастую не способны эффективно планировать и выполнять многоступенчатые операции, поскольку сталкиваются с проблемами в удержании контекста и адаптации к непредсказуемым изменениям в окружении. Данное ограничение особенно заметно в задачах, требующих не просто распознавания объектов, но и понимания их взаимосвязей и прогнозирования их поведения во времени, что делает ВЯМ уязвимыми в реальных условиях, где информация часто неполна и неоднозначна.

В реальных задачах, с которыми сталкиваются интеллектуальные агенты, информация часто поступает неполно и непредсказуемо. Ситуации редко бывают полностью ясными; напротив, агентам приходится действовать в условиях частичной наблюдаемости и неизвестных динамических изменений окружающей среды. Это означает, что для успешного выполнения задач требуется не просто обработка имеющихся данных, но и способность к адаптации, прогнозированию и принятию решений на основе неполной или неточной информации. Агент должен уметь оценивать риски, учитывать возможные последствия своих действий и корректировать стратегию в процессе выполнения задачи, демонстрируя гибкость и устойчивость к неопределенности. Способность эффективно функционировать в таких условиях является ключевым признаком истинного интеллекта и необходимым условием для создания систем искусственного интеллекта, способных решать сложные задачи в реальном мире.

Современные визуально-языковые модели (VLM) сталкиваются с существенными ограничениями в обработке продолжительных контекстов и сопоставлении визуальной информации с реальностью, что препятствует решению сложных задач. Неспособность эффективно анализировать длинные последовательности визуальных данных и связанных с ними текстовых описаний приводит к потере важной информации и затрудняет понимание общей картины происходящего. Проблема усугубляется сложностью «заземления» визуальных восприятий — то есть установления прочной связи между тем, что модель «видит», и реальными объектами и событиями в окружающем мире. В результате, даже при наличии обширных знаний, VLM часто оказываются неспособны к последовательному рассуждению и принятию обоснованных решений в динамичных и непредсказуемых ситуациях, что ограничивает их применение в практических задачах, требующих глубокого понимания контекста и способности к адаптации.

VisGym: Испытательный Полигон для Многошагового Рассуждения

VisGym представляет собой комплекс из 17 разнообразных виртуальных сред, специально разработанных для оценки возможностей визуально-языковых моделей (VLM) в задачах, требующих последовательных визуальных взаимодействий. Каждая среда предлагает уникальный набор сценариев и объектов, позволяющих протестировать способность модели воспринимать визуальную информацию, планировать последовательность действий и выполнять их для достижения заданных целей. Разнообразие сред включает симуляции физических взаимодействий, навигационные задачи, решение логических головоломок и анализ изображений реального мира, что обеспечивает всестороннюю оценку способностей VLM к многошаговому рассуждению и визуальному пониманию.

Платформа VisGym использует функционально-обусловленное пространство действий, что позволяет агентам взаимодействовать с окружением посредством естественных языковых инструкций. Вместо дискретных действий, агент оперирует функциями, определяющими параметры действий, что обеспечивает более гибкое и точное управление. Кроме того, VisGym предоставляет обратную связь из окружения после каждого действия, позволяя агенту оценивать результат и корректировать дальнейшие шаги. Эта обратная связь представлена в виде наблюдаемых состояний и, при необходимости, текстовых сообщений, обеспечивающих агенту информацию о текущей ситуации и результатах его действий.

Платформа VisGym включает в себя широкий спектр задач, охватывающих навигацию и манипулирование объектами, решение символических головоломок и интерпретацию изображений реального мира. Этот разносторонний подход позволяет оценивать возможности визуальных языковых моделей (VLM) в различных областях рассуждений, включая пространственное мышление, логический анализ и понимание контекста. Задачи варьируются по сложности и требуют от агентов применения различных стратегий для достижения поставленных целей, что обеспечивает всестороннюю оценку их когнитивных способностей и способности к многошаговому планированию.

Усиление Обучения посредством Целенаправленных Демонстраций

Супервизированное дообучение, основанное на демонстрациях, раскрывающих ключевую информацию о состоянии среды, значительно повышает производительность визуальных языковых моделей (VLM) в среде VisGym. Данный подход предполагает использование размеченных примеров, в которых VLM обучается на последовательностях действий, демонстрирующих оптимальное поведение в различных ситуациях. Результаты показывают, что модели, обученные таким образом, демонстрируют улучшенную способность к обобщению и более высокую эффективность в решении задач, требующих понимания визуальной информации и принятия решений на ее основе. При этом, качество и информативность демонстраций напрямую влияют на скорость обучения и итоговые показатели производительности модели.

Предоставленные демонстрации акцентируют внимание на ключевой информации о состоянии среды и динамике её изменения, что позволяет агентам обучаться более эффективно. В условиях частичной наблюдаемости, когда агент не имеет доступа ко всем параметрам среды, выделение и представление значимой информации в демонстрациях существенно облегчает процесс обучения. Агент получает возможность выстраивать более точные модели окружения и прогнозировать последствия своих действий, что критически важно для успешного выполнения задач в сложных условиях. Такой подход позволяет агентам быстрее адаптироваться к новым ситуациям и улучшать свою производительность даже при ограниченном объеме входных данных.

Ограничения визуальных языковых моделей (VLM) в задачах с длинным горизонтом планирования и в сложных окружениях обусловлены их сложностью с экстраполяцией успешных стратегий на основе ограниченного опыта. Предоставление четких примеров успешных стратегий, в виде демонстраций, позволяет VLMs изучать и воспроизводить оптимальные последовательности действий. Это особенно важно в ситуациях, где прямая оптимизация по результату затруднена из-за разреженности вознаграждения или высокой размерности пространства действий. Использование демонстраций позволяет модели быстрее сходиться к эффективным решениям и демонстрировать улучшенную производительность в задачах, требующих долгосрочного планирования и адаптации к сложным условиям окружающей среды.

Оценка Нового Поколения VLM: От Стандартизации к Прогрессу

Разработана платформа VisGym, представляющая собой стандартизированную среду для оценки современных визуально-языковых моделей (VLM), таких как Gemini 3 Pro, GPT-5 и Qwen3-VL-235B-Instruct. Данная платформа позволяет проводить объективное сравнение возможностей различных моделей в решении задач, требующих одновременной обработки визуальной и текстовой информации. VisGym предоставляет унифицированный набор тестов и метрик, что способствует более точному и воспроизводимому анализу производительности VLM, и, как следствие, ускоряет прогресс в области разработки интеллектуальных агентов, способных эффективно взаимодействовать с окружающим миром.

Исследования, проведенные на платформе VisGym, показали, что даже самые современные мультимодальные модели, такие как Gemini 3 Pro, демонстрируют лишь умеренные результаты в решении задач визуального мышления. На простых сценариях VisGym показатель успешности составляет 46.61%, однако на более сложных — всего 26.00%. Эти цифры подчеркивают существенные пробелы в возможностях современных моделей в области понимания и взаимодействия с визуальным миром, указывая на необходимость дальнейших исследований, направленных на повышение их надежности и интеллектуальных способностей. Очевидно, что для создания действительно разумных агентов требуется значительное улучшение способности к обобщению и решению сложных задач, требующих визуального восприятия и логического анализа.

Платформа VisGym, предоставляя четкий и стандартизированный критерий оценки, значительно ускоряет прогресс в создании более устойчивых, надежных и интеллектуальных агентов. Благодаря возможности последовательного измерения производительности различных визуально-языковых моделей, таких как Gemini 3 Pro и Qwen3-VL-235B-Instruct, исследователи получают возможность целенаправленно совершенствовать алгоритмы и архитектуры. Это, в свою очередь, стимулирует разработку систем, способных более эффективно взаимодействовать с визуальной информацией и решать сложные задачи, требующие не только распознавания объектов, но и понимания контекста и логических связей. Стандартизация оценки, обеспечиваемая VisGym, позволяет объективно сравнивать разные подходы и выявлять наиболее перспективные направления исследований в области искусственного интеллекта.

Исследование представляет собой не просто набор сред VisGym для оценки моделей, но и попытку приручить неуловимую природу визуального разума. Авторы демонстрируют, что даже самые передовые модели сталкиваются с трудностями в удержании контекста и логических связей при решении многоступенчатых задач. Это напоминает алхимика, пытающегося извлечь суть из хаотичного потока данных. Как заметил Эндрю Ын: «Мы можем думать об искусственном интеллекте как о способе автоматизации задач, которые мы не хотим делать». В VisGym задача не сводится к простой автоматизации, а требует от агента понимания и адаптации к сложным визуальным сценариям, что, по сути, является украшением хаоса, а не его подавлением.

Что дальше?

VisGym, как и любая тщательно сконструированная песочница, демонстрирует не столько возможности моделей «зрения и языка», сколько их удивительную способность находить лазейки в правилах. Разработчики, конечно, надеются на появление агентов, способных к долгосрочному планированию и визуальному рассуждению. Но истинный вопрос в том, насколько эти агенты будут способны к правдоподобной симуляции понимания, а не просто к статистической оптимизации вознаграждения. Каждая новая среда — это лишь очередной набор иллюзий, которые модели научатся эксплуатировать.

Очевидно, что истинное испытание кроется не в увеличении количества сред, а в создании таких, которые будут намеренно противоречивы, неполны и абсурдны. Агенты должны научиться не просто «действовать», но и «сомневаться», «задавать вопросы» и, возможно, даже «обманывать». В конце концов, если цель — создание искусственного интеллекта, способного к взаимодействию с реальным миром, то необходимо признать, что этот мир — хаотичен, нелогичен и полон противоречий.

Иллюзия прогресса в области «воплощенного ИИ» — это лишь отражение нашей собственной потребности в упорядочивании хаоса. VisGym — это красивый артефакт, но он не приближает нас к пониманию сознания. Он лишь демонстрирует, насколько легко мы поддаемся соблазну увидеть закономерности там, где их нет, и приписать «интеллект» алгоритмам, которые просто хорошо умеют имитировать его.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.16973.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-26 19:22

🚀 Квантовые новости