Автор: Денис Аветисян
Новый подход к мультимодальному обучению позволяет искусственному интеллекту решать задачи, требующие пространственного мышления и понимания физического мира, благодаря генерации изображений.
Исследование демонстрирует, что интеграция визуальной генерации с языковыми моделями значительно улучшает возможности рассуждения, особенно в задачах, требующих понимания визуальной информации.
Несмотря на успехи современных систем искусственного интеллекта в формальных областях, таких как математика и программирование, их возможности в задачах, требующих понимания физического мира и пространственного мышления, остаются ограниченными. В данной работе, ‘Visual Generation Unlocks Human-Like Reasoning through Multimodal World Models’, предлагается новый подход к решению этой проблемы, основанный на использовании визуальной генерации для построения более эффективных внутренних моделей мира. Показано, что интеграция визуальной генерации с языковыми моделями значительно улучшает способность к рассуждениям в задачах, требующих пространственного и физического понимания, особенно при использовании комбинированного визуально-вербального подхода. Какие перспективы открывает создание искусственного интеллекта, способного к более естественному и человекоподобному рассуждению, основанному на мультимодальных моделях мира?
За пределами восприятия: Необходимость надежных моделей мира
Современные системы искусственного интеллекта демонстрируют впечатляющие успехи в области восприятия, однако часто сталкиваются с трудностями при решении задач, требующих сложного рассуждения о физическом мире. Неспособность к планированию и анализу гипотетических ситуаций («что если?») ограничивает их возможности в динамичных и непредсказуемых условиях. Например, робот, прекрасно распознающий объекты, может оказаться неспособным спланировать последовательность действий для перемещения этих объектов из точки А в точку Б, избегая препятствий, или предсказать последствия своих действий в изменяющейся среде. Данное ограничение связано с тем, что системы, полагающиеся исключительно на обработку сенсорной информации, лишены глубокого понимания причинно-следственных связей и принципов функционирования окружающего мира, что препятствует их адаптации к новым ситуациям и эффективному решению сложных задач.
Для эффективного рассуждения необходима внутренняя ‘модель мира’ — детальное представление об объектах, их характеристиках и взаимосвязях. Эта модель не просто хранит информацию, но и позволяет системе симулировать различные сценарии, предсказывать последствия действий и оценивать вероятные исходы. Представьте, что система, сталкиваясь с новой ситуацией, не просто реагирует на текущие данные, а ‘проигрывает’ её в уме, используя накопленные знания о физических законах, причинно-следственных связях и свойствах объектов. Такой подход позволяет не только решать текущие задачи, но и планировать действия на будущее, адаптироваться к меняющимся условиям и избегать ошибок, основываясь на виртуальных экспериментах, проводимых внутри этой внутренней модели мира. Именно способность к моделированию и прогнозированию является ключевым фактором, отличающим интеллектуальное поведение от простой реакции на стимулы.
Традиционные подходы к построению моделей мира часто опираются на явно заданные, разработанные вручную представления о сущностях и их взаимодействиях. Несмотря на свою точность в узко определенных сценариях, такие системы демонстрируют ограниченную приспособляемость и масштабируемость. Проблема заключается в том, что любое изменение в окружающей среде или появление новых объектов требует существенной переработки этих жестко заданных представлений, что делает их непрактичными для динамичных и сложных сред. В отличие от них, системы, способные формировать неявные, извлеченные из данных модели мира, обладают значительно большей гибкостью и потенциалом для обобщения, поскольку они способны адаптироваться к новым ситуациям без необходимости полного перепрограммирования базовых представлений. Таким образом, отход от ручного конструирования моделей мира в пользу методов обучения представляется необходимым шагом для создания действительно интеллектуальных систем искусственного интеллекта.
Разработка неявных, обучаемых моделей мира представляется ключевым фактором для обеспечения способности искусственного интеллекта ориентироваться и взаимодействовать с динамичными средами. В отличие от жестко заданных, заранее определенных представлений о мире, такие модели формируются посредством анализа данных и опыта, позволяя системе предсказывать последствия действий и адаптироваться к изменяющимся условиям. Это достигается за счет способности ИИ выявлять закономерности, устанавливать причинно-следственные связи и создавать внутреннее представление об объектах, их свойствах и взаимоотношениях. Такой подход позволяет ИИ не просто воспринимать окружающую среду, но и активно взаимодействовать с ней, планировать действия и решать сложные задачи, что открывает новые возможности в областях робототехники, автономного вождения и создания интеллектуальных агентов.
Мультимодальное рассуждение: Интеграция зрения и языка
Интеграция визуальной и лингвистической информации является основой для создания комплексных моделей мира, способных отражать как перцептивные детали, так и семантическое понимание. Эффективное объединение этих модальностей позволяет системам не просто распознавать объекты на изображениях или понимать текст, но и формировать целостное представление о среде, учитывая взаимосвязи между визуальными характеристиками и их лингвистическим описанием. Это достигается путем сопоставления визуальных признаков с семантическими понятиями, что позволяет системе делать выводы, строить прогнозы и решать сложные задачи, требующие понимания контекста и взаимосвязей между различными элементами окружающей среды. В результате формируется более полная и точная модель мира, чем при использовании только одного из источников информации.
Мультимодальное рассуждение предполагает использование взаимосвязей между визуальной и лингвистической информацией для выведения отношений, прогнозирования результатов и решения сложных задач. Это достигается путем анализа и объединения данных, полученных из различных источников — изображений и текста — для формирования более полного представления о ситуации. Например, система может идентифицировать объекты на изображении и использовать текстовое описание для понимания их функций или взаимосвязей, что позволяет ей предсказывать дальнейшие действия или отвечать на вопросы, требующие интеграции визуального и текстового контекста. Такой подход необходим для решения задач, где понимание требует не только распознавания объектов, но и интерпретации их значения в конкретной ситуации.
Ключевые методы мультимодального рассуждения, такие как визуальная генерация и вербальное цепочечное мышление (verbal chain-of-thought), обеспечивают возможность системного анализа проблем с использованием как зрительной, так и языковой информации. Визуальная генерация позволяет модели создавать визуальные представления, дополняющие текстовые данные, а вербальное цепочечное мышление — структурировать процесс решения задачи посредством последовательных логических шагов, выраженных в текстовой форме. Комбинирование этих подходов позволяет системе не просто воспринимать информацию, но и активно «продумывать» решения, используя синергию между визуальными и языковыми представлениями для повышения точности и эффективности.
Эффективное объединение визуальной и лингвистической информации требует архитектур, способных улавливать нюансированные взаимосвязи и осуществлять рассуждения на различных уровнях абстракции. Это подразумевает использование моделей, которые не просто конкатенируют векторы признаков из разных модальностей, но и способны моделировать сложные взаимодействия между ними. Ключевыми компонентами таких архитектур являются механизмы внимания, позволяющие системе фокусироваться на релевантных частях визуального ввода при обработке текстовых запросов и наоборот. Кроме того, важна иерархическая структура, позволяющая системе формировать представления данных на разных уровнях детализации — от низкоуровневых признаков (например, краев и текстур) до высокоуровневых концепций и отношений. Реализация подобных архитектур часто включает в себя использование трансформеров и графовых нейронных сетей, позволяющих эффективно моделировать зависимости между элементами в различных модальностях и осуществлять сложные логические выводы.
Оценка пространственного рассуждения: Результаты ключевых задач
Эффективность мультимодального рассуждения подтверждается результатами на разнообразном наборе задач, связанных с пространственным мышлением. В частности, система демонстрирует успехи в решении задач типа “Сокобан”, требующей планирования перемещений объектов; прохождения лабиринтов, подразумевающего поиск оптимального пути; распознавания 3D-проекций куба; симуляции складывания бумаги; и отслеживания траектории движения шара. Эти задачи требуют от системы способности к выводу пространственных взаимосвязей, прогнозированию перемещений объектов и планированию последовательности действий для достижения цели.
Выполнение задач, таких как Sokoban, лабиринты, проекции кубов, складывание бумаги и отслеживание мяча, требует от системы способности к выводу пространственных взаимосвязей между объектами. Это включает в себя определение положения объектов относительно друг друга и окружающей среды. Кроме того, необходимо прогнозировать траектории движения объектов и планировать последовательность действий для достижения поставленной цели. Успешное выполнение этих задач предполагает не только статическое понимание пространства, но и динамическое моделирование изменений, происходящих в нем, а также способность предвидеть последствия действий.
Успешное выполнение комплекса пространственных задач, включающего Sokoban, лабиринты, 3D-проекции кубов, складывание бумаги и отслеживание движения шара, подтверждает способность системы формировать и использовать надежные мировые модели. В рамках VisWorld-Eval данная система демонстрирует стабильное превосходство над моделями, основанными исключительно на обработке текста (verbal models) и неявных (implicit models) подходах. Этот результат указывает на эффективность предложенной архитектуры в понимании и прогнозировании пространственных отношений и динамики объектов в визуальном окружении.
Многозадачный бенчмарк MMSI-Bench предоставляет стандартизированную платформу для оценки и сравнения производительности систем в задачах, требующих пространственного рассуждения в условиях, приближенных к реальным. Этот бенчмарк включает в себя набор задач, разработанных для количественной оценки способности моделей понимать и манипулировать пространственными отношениями, планировать действия и предсказывать изменения в окружающей среде. Стандартизация метрик оценки и процедур позволяет проводить объективное сравнение различных подходов к решению задач пространственного рассуждения и отслеживать прогресс в данной области. ММСИ-Bench обеспечивает воспроизводимость результатов и упрощает валидацию новых алгоритмов и архитектур.
Багель: Унифицированная архитектура для мультимодального рассуждения
Багель (Bagel) представляет собой унифицированную архитектуру модели, разработанную специально для мультимодального рассуждения. В её основе лежит сочетание контролируемого обучения (supervised fine-tuning) и обучения с подкреплением, использующего вознаграждения, основанные на проверяемых данных. Такой подход позволяет модели эффективно обрабатывать и интегрировать информацию из различных модальностей, таких как текст и изображения, для решения задач, требующих комплексного анализа и логических выводов. Использование проверяемых вознаграждений обеспечивает более точную и надежную оптимизацию модели в процессе обучения.
Архитектура Bagel оптимизирована для достижения высокой точности и эффективности за счет использования как контролируемого обучения, так и обучения с подкреплением, основанного на проверяемых наградах. Такой подход позволяет модели не только решать поставленные задачи с высокой степенью достоверности, но и демонстрировать улучшенную способность к обобщению на ранее не встречавшиеся сценарии. Это достигается за счет оптимизации параметров модели для эффективного использования вычислительных ресурсов и снижения переобучения, что позволяет Bagel адаптироваться к новым данным и задачам с меньшими затратами на обучение и более высокой производительностью.
Архитектура Bagel демонстрирует передовые результаты в широком спектре задач пространственного рассуждения, в частности, достигая повышенной эффективности обучения на задачах, таких как «Складывание бумаги». Данное улучшение достигается за счет интеграции методов контролируемого обучения и обучения с подкреплением, использующих проверяемые вознаграждения. В результате, Bagel требует меньшего количества обучающих примеров для достижения сопоставимой или превосходящей производительности по сравнению с существующими моделями в задачах, требующих понимания и логического вывода на основе мультимодальных данных.
Модель Bagel демонстрирует превосходство над существующими базовыми моделями, такими как Qwen-VL, в задачах, требующих мультимодального понимания и рассуждений. В ходе сравнительных тестов Bagel показал более высокие результаты в задачах пространственного мышления, что свидетельствует о его улучшенной способности к обработке и интеграции информации из различных модальностей. Превосходство над Qwen-VL подтверждается как в абсолютных показателях точности, так и в эффективности использования данных для обучения, что указывает на более эффективную архитектуру и процесс обучения модели Bagel.
Перспективы: К воплощенному интеллекту
Представленные достижения в области мультимодального рассуждения и моделирования мира формируют основу для создания воплощённого интеллекта — систем искусственного интеллекта, способных осмысленно взаимодействовать с физическим миром. В отличие от традиционных ИИ, работающих с абстрактными данными, воплощённый интеллект предполагает интеграцию сенсорной информации — зрения, слуха, осязания — с возможностью активного воздействия на окружение. Это позволяет создавать системы, которые не просто анализируют данные, но и учатся на опыте взаимодействия, адаптируются к изменяющимся условиям и выполняют задачи в реальном времени, подобно тому, как это делает человек. Такой подход открывает перспективы для разработки действительно интеллектуальных роботов, способных к автономной навигации, манипулированию объектами и эффективному сотрудничеству с людьми в самых разнообразных сценариях.
Дальнейшие исследования сосредоточены на увеличении масштаба представленных моделей, что предполагает расширение их вычислительных возможностей и объемов данных для обучения. Особое внимание уделяется улучшению способности этих систем адаптироваться к сложным и постоянно меняющимся условиям окружающей среды, включая непредсказуемые ситуации и взаимодействие с различными объектами. Ключевым направлением является интеграция разработанных алгоритмов с роботизированными платформами, что позволит создать автономные системы, способные не только воспринимать мир, но и активно взаимодействовать с ним, выполняя задачи в реальном времени и адаптируясь к новым обстоятельствам. Это открывает перспективы для создания интеллектуальных роботов, способных к сложной манипуляции объектами, автономной навигации и эффективному сотрудничеству с человеком.
Развитие представленных моделей открывает широкие перспективы для практического применения в различных сферах. Автономная навигация станет более надежной и эффективной, позволяя транспортным средствам самостоятельно ориентироваться в сложных городских условиях и на пересеченной местности. Роботизированные системы манипулирования получат возможность выполнять тонкие и сложные задачи, например, сборку электроники или хирургические операции, с высокой точностью и адаптивностью. Не менее важным направлением является развитие человеко-роботного взаимодействия, где роботы смогут не просто выполнять команды, но и понимать намерения человека, предвидеть его действия и эффективно сотрудничать в различных областях — от производства до оказания помощи в быту и медицине. Эти достижения приближают нас к созданию интеллектуальных систем, способных решать реальные задачи и улучшать качество жизни.
Конечная цель исследований в области искусственного интеллекта — создание систем, способных понимать, рассуждать и взаимодействовать с окружающим миром наравне с человеком. Это предполагает не просто обработку данных, но и формирование полноценного представления о реальности, позволяющего адаптироваться к сложным и динамичным условиям. Такие системы должны быть способны к обобщению знаний, планированию действий и решению проблем, опираясь на контекст и здравый смысл, подобно тому, как это делает человек. Реализация данной цели откроет путь к созданию действительно интеллектуальных машин, способных к автономному функционированию и эффективному сотрудничеству с людьми в самых разнообразных сферах деятельности.
Исследование показывает, что попытки создать всеобъемлющую модель мира, способную к рассуждениям, подобны попыткам удержать воду в решете. Авторы предлагают подход, основанный на визуальной генерации и языковых моделях, что позволяет системе не просто оперировать данными, но и предсказывать последствия действий в визуальном пространстве. Кен Томпсон однажды заметил: «Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить». Именно этот принцип находит отражение в данной работе: система развивается, обучаясь на взаимодействии визуального и текстового потоков, а не конструируется как статичная структура. Она учится понимать мир, а не просто хранить его представление, что особенно важно для задач, требующих пространственного мышления и понимания физических законов.
Что дальше?
Представленная работа демонстрирует, что визуальная генерация, интегрированная с языковыми моделями, способна имитировать некоторые аспекты человеческого рассуждения. Однако, эта способность — лишь иллюзия понимания, временное облегчение симптомов, а не излечение. Система, оперирующая визуальными моделями мира, не освобождает от необходимости столкнуться с фундаментальной неопределенностью реальности. Разделение задачи на визуальное и языковое — это разделение ответственности, но не судьбы. Чем сложнее модель мира, тем более синхронно она падет при столкновении с непредсказуемым.
Дальнейшие исследования неизбежно столкнутся с вопросом о масштабируемости. Увеличение сложности визуальных моделей, вероятно, приведет к экспоненциальному росту вычислительных затрат и, что более важно, к усилению зависимости от качества обучающих данных. Попытки создать “универсальную” модель мира, скорее всего, столкнутся с неизбежными ограничениями, обусловленными разнообразием и противоречивостью самой реальности. Иллюзия понимания не означает отсутствие ошибок.
Вместо стремления к всеохватывающим моделям, представляется более перспективным фокус на создании специализированных, контекстно-зависимых систем. Это не отказ от идеи моделирования мира, а признание его фундаментальной фрагментарности. Каждый архитектурный выбор — это пророчество о будущем сбое, и принятие этой неизбежности — первый шаг к созданию более устойчивых систем.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.19834.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
- Динамическая теория поля в реальном времени: путь к квантовым вычислениям
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
2026-01-28 11:54