Автор: Денис Аветисян
Новый бенчмарк WorldBench позволяет оценить, насколько хорошо ИИ-системы понимают и предсказывают поведение физического мира, выходя за рамки простой визуальной правдоподобности.
Представлен WorldBench — эталон для диагностики способности мировых моделей к физическому рассуждению и прогнозированию, включающий задачи видео-предсказания и оценки параметров.
Несмотря на значительный прогресс в создании генеративных моделей, имитирующих окружающий мир, оценка их способности к физически достоверному моделированию остается сложной задачей. В настоящей работе, ‘WorldBench: Disambiguating Physics for Diagnostic Evaluation of World Models’, предложен новый видео-ориентированный бенчмарк, позволяющий изолированно оценивать понимание отдельных физических концепций и законов. Анализ современных моделей на WorldBench выявил специфические недостатки в понимании физической согласованности, что указывает на необходимость более глубокой проработки физического моделирования. Сможем ли мы создать действительно «умные» модели мира, способные к надежному прогнозированию и взаимодействию с реальной средой?
Вызов физического мышления в ИИ
Современные мировые фундаментальные модели (WFMs), несмотря на впечатляющие успехи в обработке языка и изображений, испытывают значительные трудности с надежным и обобщенным физическим рассуждением. Это ограничивает их применимость в реальных задачах, требующих понимания законов физики, таких как робототехника, автономное вождение и даже простое предсказание поведения объектов в повседневной жизни. Модели зачастую демонстрируют хрупкость, то есть, незначительные изменения в окружающей среде или начальных условиях могут привести к существенным ошибкам в рассуждениях. Они способны запоминать паттерны из огромных объемов данных, но испытывают трудности с экстраполяцией знаний на новые, незнакомые ситуации, требующие настоящего понимания физических принципов, а не простого сопоставления с ранее увиденным. В результате, надежность и безопасность систем, основанных на таких моделях, подвергается серьезному риску в условиях, отличающихся от тренировочных.
Традиционные методы предсказания видео, стремящиеся к высокой точности воссоздания каждого пикселя, зачастую игнорируют фундаментальное понимание физических принципов, лежащих в основе наблюдаемых явлений. Вместо того, чтобы моделировать причинно-следственные связи и основные законы физики, такие алгоритмы склонны к запоминанию поверхностных визуальных паттернов. Это приводит к тому, что модели успешно предсказывают короткие последовательности, но терпят неудачу при незначительных изменениях в начальных условиях или при экстраполяции на новые, не встречавшиеся ранее ситуации. Фактически, высокая точность на обучающем наборе данных не гарантирует истинного понимания физической реальности, и может маскировать отсутствие обобщающей способности и надежности в реальном мире.
Оценка способностей моделей искусственного интеллекта к физическому рассуждению требует разработки специализированных тестов, способных отделить истинное понимание физических принципов от простого распознавания визуальных закономерностей. Традиционные метрики, ориентированные на точное предсказание пикселей в видео, часто не позволяют определить, действительно ли модель понимает, как объекты взаимодействуют друг с другом, или же она просто запомнила последовательность изображений. Для решения этой проблемы необходимо создавать бенчмарки, которые намеренно включают в себя ситуации, требующие экстраполяции знаний на новые, ранее не встречавшиеся сценарии, а также проверки инвариантности к изменениям в масштабе, ориентации или внешнем виде объектов. Только так можно надежно оценить, способна ли модель не просто имитировать физическое поведение, но и действительно понимать лежащие в его основе принципы, что является ключевым шагом на пути к созданию по-настоящему интеллектуальных систем.
Для существенного прогресса в создании действительно интеллектуальных систем необходим принципиально новый подход к тестированию и оценке искусственного интеллекта. Традиционные метрики часто фокусируются на поверхностном сходстве или способности предсказывать ближайшее будущее, не проверяя глубокое понимание физических принципов, лежащих в основе наблюдаемых явлений. Новые тесты должны быть разработаны таким образом, чтобы отделять способность модели к простому сопоставлению паттернов от реального понимания причинно-следственных связей в физическом мире. Только тогда станет возможным объективно оценить и сравнить различные модели, стимулируя разработку алгоритмов, способных к надежному и обобщенному физическому рассуждению, что является ключевым шагом к созданию искусственного интеллекта, способного эффективно взаимодействовать с реальным миром.
WorldBench: Эталон для проверки интуиции в физике
WorldBench представляет собой комплексную систему оценки, предназначенную для проверки способности видео-моделей физического рассуждения (WFMs) к прогнозированию последовательностей видео, управляемых фундаментальными физическими принципами. Оценка осуществляется на основе анализа способности модели предсказывать дальнейшее развитие событий в видео, основываясь на наблюдаемой физике. В рамках оценки анализируются различные аспекты, такие как траектории движения объектов, взаимодействия между ними и соблюдение законов физики, таких как закон сохранения энергии и импульса. Особенностью WorldBench является строгий и количественный подход к оценке, позволяющий объективно сравнивать различные модели и выявлять их сильные и слабые стороны в понимании физического мира.
Бенчмарк WorldBench разделен на два основных подмножества: “Понимание интуитивной физики” и “Оценка физических параметров”, что позволяет проводить детальный анализ возможностей моделей. Подмножество “Понимание интуитивной физики” оценивает способность моделей к пониманию базовых физических концепций, таких как постоянство объектов, принципы движения и взаимосвязь опорных поверхностей. В свою очередь, подмножество “Оценка физических параметров” проверяет точность предсказания конкретных физических величин, включая ускорение свободного падения g и вязкость жидкости η. Такое разделение позволяет точно определить сильные и слабые стороны моделей в различных аспектах понимания и прогнозирования физических явлений.
Подраздел “Понимание интуитивной физики” в WorldBench предназначен для оценки способности моделей предсказывать поведение объектов на основе базовых физических принципов. Оценка проводится по трем ключевым концепциям: постоянство объекта (Object Permanence), физика движения (Motion Physics) и отношения поддержки (Support Relations). Постоянство объекта проверяет способность модели понимать, что объект продолжает существовать, даже когда он не виден. Физика движения оценивает понимание модели принципов, регулирующих перемещение объектов в пространстве, включая скорость, ускорение и траектории. Отношения поддержки проверяет способность модели определять, какие объекты могут поддерживать другие, и предсказывать устойчивость конструкций.
Подзадача оценки физических параметров в WorldBench направлена на проверку способности моделей предсказывать значения конкретных физических констант. В рамках данной оценки модели оцениваются по точности предсказания таких величин, как ускорение свободного падения g и вязкость жидкости η. Для этого используются видеопоследовательности, демонстрирующие соответствующие физические явления, и точность предсказанных значений сравнивается с эталонными. Высокая точность в этой задаче свидетельствует о способности модели не только качественно понимать физические принципы, но и количественно оценивать параметры, определяющие поведение физических систем.
Kubric: Основа реалистичного моделирования
Kubric представляет собой открытый программный конвейер для физического моделирования, построенный на базе библиотек PyBullet и Blender. Это позволяет создавать высококачественные видеоданные, имитирующие реальные физические процессы. PyBullet обеспечивает реалистичную симуляцию физики, включая столкновения, трение и гравитацию, в то время как Blender используется для визуализации и рендеринга сцен. Открытый исходный код Kubric позволяет пользователям настраивать и расширять функциональность конвейера для решения специфических задач, связанных с генерацией синтетических данных для обучения и тестирования алгоритмов компьютерного зрения и робототехники.
Конвейер Kubric обеспечивает точное управление параметрами симуляции, что критически важно для получения достоверных и воспроизводимых видеоданных. Это достигается за счет возможности детальной настройки физических свойств объектов, условий освещения, траекторий движения и других ключевых аспектов виртуальной среды. Контроль над этими параметрами позволяет гарантировать согласованность симулированных сцен, что необходимо для валидации алгоритмов машинного обучения и точной оценки их производительности. Настройка параметров осуществляется через программный интерфейс, что обеспечивает автоматизацию процесса и возможность воспроизведения конкретных сценариев с высокой степенью точности.
В Kubric интегрирована система SAM2 для автоматической генерации сегментационных масок. Эти маски предоставляют точные границы объектов в симулированных изображениях, что позволяет проводить количественную оценку взаимодействий между ними. Автоматически сгенерированные маски используются для верификации точности предсказаний алгоритмов машинного обучения, а также для анализа корректности физических симуляций. Высокая степень соответствия между автоматически сгенерированными и вручную размеченными масками, подтвержденная метрикой mIoU, демонстрирует надежность системы SAM2 в Kubric для оценки и анализа симулированных данных.
Для оценки качества и реалистичности генерируемых видео в Kubric используются метрики, такие как средняя ИоТА (mIoU) и среднеквадратичная ошибка фона (Background RMSE). Значение mIoU, достигающее 0.9445, демонстрирует высокую степень совпадения между автоматически сгенерированными и вручную размеченными сегментационными масками, что подтверждает точность определения границ объектов в симулируемой среде. Background RMSE, в свою очередь, позволяет количественно оценить реалистичность фона и освещения в генерируемых видео, обеспечивая более объективную оценку визуального качества симуляций.
Оценка производительности моделей с помощью WorldBench
Разработанный комплекс WorldBench предоставляет унифицированную платформу для сопоставимой оценки различных моделей генерации видео, таких как Cosmos, WAN 2.2, Hunyuan Video и CogVideoX. Этот инструмент позволяет исследователям объективно измерить и сравнить способности этих моделей в решении сложных задач, обеспечивая более четкое понимание их сильных и слабых сторон. Стандартизированный подход, предлагаемый WorldBench, существенно облегчает процесс выбора наиболее подходящей модели для конкретного применения и стимулирует дальнейшее развитие в области генерации видео, направленное на повышение качества и реалистичности создаваемых материалов. Благодаря WorldBench, оценка моделей становится более прозрачной и воспроизводимой, что способствует более быстрому прогрессу в данной области.
Исследования, проведенные в рамках WorldBench, выявили существенные ограничения современных моделей в области точного прогнозирования физических параметров и понимания сложных взаимодействий. Несмотря на впечатляющие успехи в генерации реалистичных видео, модели часто демонстрируют неспособность корректно предсказать такие характеристики, как траектория движения объектов, их масса или скорость, особенно в динамичных и непредсказуемых ситуациях. Эта проблема связана с недостаточной интеграцией физических принципов в архитектуру моделей и ограниченностью обучающих данных, способных адекватно отразить все нюансы реального мира. Выявленные недостатки подчеркивают необходимость дальнейших исследований, направленных на разработку более физически обоснованных и надежных моделей, способных к более точному моделированию сложных взаимодействий.
Для более точной оценки производительности моделей генерации видео, применяются мультимодальные системы, объединяющие возможности обработки изображений и естественного языка, такие как Gemini 2.5 и Qwen2.5. В частности, модель Gemini 2.5 Pro продемонстрировала точность в 49.72% при оценке на подмножестве задач, требующих понимания языка и сопоставления его с визуальным контентом. Этот результат указывает на способность модели к комплексному анализу и интерпретации данных, что является важным шагом к созданию более интеллектуальных и реалистичных систем генерации видео, способных понимать и воспроизводить сложные сценарии и взаимодействия.
Полученные результаты анализа производительности моделей с использованием WorldBench указывают на перспективные направления в разработке более реалистичных и надежных моделей генерации видео, известных как WFMs. Выявленные ограничения существующих алгоритмов в понимании физических закономерностей и сложных взаимодействий стимулируют исследования, направленные на углубление физического обоснования моделей. Усилия сосредоточены на создании алгоритмов, способных не только генерировать визуально привлекательные видео, но и демонстрировать последовательное и правдоподобное поведение объектов в виртуальном мире, что критически важно для приложений в робототехнике, симуляциях и других областях, требующих высокой степени реализма и предсказуемости.
Будущее развитие: Расширение области физического мышления
Архитектура WorldBench обладает значительным потенциалом для расширения области оценки физического рассуждения за пределы компьютерного зрения. Её принципы могут быть успешно применены к задачам, требующим взаимодействия с физическим миром, таким как робототехника и воплощенный искусственный интеллект. Это предполагает адаптацию существующих сценариев и создание новых, моделирующих манипуляции с объектами, навигацию в сложных средах и планирование действий в условиях неопределенности. Оценка способности робота предсказывать последствия своих действий, понимать причинно-следственные связи между физическими событиями и эффективно адаптироваться к изменяющимся условиям — ключевые аспекты, которые могут быть измерены с помощью расширенной версии WorldBench. Такой подход позволит не только оценивать отдельные алгоритмы, но и комплексно оценивать системы, способные к полноценному физическому взаимодействию с окружающим миром.
В дальнейшем планируется значительно расширить сложность моделируемых физических явлений и взаимодействий в рамках эталонного набора данных. В настоящее время усилия сосредоточены на интеграции более реалистичных сценариев, включающих нелинейные эффекты, такие как турбулентность жидкости, деформацию твердых тел и сложные контактные взаимодействия. Внедрение этих усложненных моделей позволит более точно оценивать способность искусственного интеллекта к решению реальных задач, требующих глубокого понимания физического мира. Особое внимание уделяется моделированию взаимодействий между несколькими объектами и средами, а также учету влияния внешних сил и ограничений. Такой подход позволит создать более надежный и универсальный инструмент для оценки и улучшения алгоритмов физического моделирования и планирования.
Разработка оценочных тестов, выходящих за рамки простой точности предсказаний, представляется критически важной задачей. Недостаточно, чтобы искусственный интеллект успешно решал задачи в строго определенных условиях; необходимо оценивать его способность к обобщению — применению полученных знаний к новым, ранее не встречавшимся ситуациям. Кроме того, крайне важно проверить устойчивость системы к шумам и неточностям в данных, а также к незначительным изменениям в окружающей среде. Такой подход к тестированию позволит создать более надежные и адаптивные интеллектуальные системы, способные эффективно функционировать в реальном мире, где условия постоянно меняются и редко бывают идеальными. Подобные критерии оценки, ориентированные на обобщение и устойчивость, станут ключевым фактором в создании действительно интеллектуальных систем.
Развитие способностей к физическому мышлению открывает путь к созданию искусственного интеллекта, способного не просто обрабатывать данные, но и понимать окружающий мир подобно человеку. Преодолевая ограничения современных алгоритмов, которые часто полагаются на статистические закономерности, а не на фундаментальные принципы физики, исследователи стремятся к созданию систем, способных к адаптации, инновациям и решению сложных задач в реальном времени. Такой подход позволит искусственному интеллекту функционировать не как набор инструкций, а как самостоятельный агент, способный к обучению на основе взаимодействия с физической реальностью, что приведет к созданию по-настоящему интеллектуальных систем, способных решать проблемы, которые сегодня кажутся недостижимыми.
Представленная работа демонстрирует потребность в более строгих критериях оценки для моделей, претендующих на понимание мира. Авторы подчеркивают, что визуальная реалистичность, хотя и важна, недостаточна для подтверждения истинного физического рассуждения. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Мы находимся в моменте, когда машинное обучение достигнет точки, когда станет полезным.» Это особенно актуально в контексте WorldBench, поскольку данный бенчмарк стремится выйти за рамки поверхностного подражания и оценить, насколько глубоко модели способны усвоить и применять фундаментальные законы физики при прогнозировании видео и оценке параметров. Без такой строгой оценки прогресс в области генеративного ИИ рискует остаться иллюзорным.
Куда же дальше?
Представленная работа, подобно точному инструменту, выявляет не столько достижения, сколько зияющие пробелы в понимании физического мира моделями, претендующими на звание «мировых». Достижение визуального реализма, как показано, далеко не равноценно овладению фундаментальными законами. Элегантность предсказания видеоряда, безусловно, приятна глазу, но она лишь маскирует недостаток истинного физического рассуждения. Иллюзия компетентности, к сожалению, часто заменяет саму компетентность.
Следующим шагом представляется не просто увеличение объемов данных или усложнение архитектур, а переосмысление самого подхода к обучению. Модели должны не имитировать, а понимать — в смысле, усваивать принципы, а не паттерны. Важно сместить акцент с поверхностного сходства с реальностью на внутреннюю согласованность и предсказуемость, основанную на физических законах. Иначе, мы рискуем создать сложные, но хрупкие конструкции, неспособные к адаптации и обобщению.
Предлагаемый эталон, WorldBench, — это лишь первый шаг. Необходимо разработать более сложные и разнообразные тесты, способные выявить тонкие нюансы физического рассуждения. Красота в простоте и масштабируемости — эталон должен быть достаточно строгим, чтобы отделить истинное понимание от поверхностной имитации, и достаточно гибким, чтобы адаптироваться к новым достижениям в области генеративного искусственного интеллекта. В конечном итоге, задача состоит не в создании моделей, способных выглядеть разумными, а в создании моделей, которые действительно понимают мир.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21282.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Где «смотрят» большие языковые модели: новый взгляд на визуальное понимание
- Игры в коалиции: где стабильность распадается на части.
- Доказательство устойчивости веб-агента: проактивное свертывание контекста для задач с горизонтом в бесконечность.
- Доказательства просят: Как искусственный интеллект помогает отличать правду от вымысла
- Интеллектуальный поиск научных статей: новый подход к исследованию литературы
- Голос в переводе: как нейросети учатся понимать речь
- Игры без модели: новый подход к управлению в условиях неопределенности
- Цифровые двойники: первый опыт обучения
2026-01-30 15:58