Автор: Денис Аветисян
Новая платформа VisPhyWorld позволяет оценить, насколько хорошо искусственный интеллект понимает физические законы, заставляя его моделировать реальность через программирование.
Исследование представляет VisPhyWorld — фреймворк для оценки способностей больших мультимодальных моделей к физическому рассуждению через генерацию исполняемого кода для симуляции физических сцен.
Оценка способности мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) к истинному пониманию физических закономерностей остается сложной задачей. В работе ‘VisPhyWorld: Probing Physical Reasoning via Code-Driven Video Reconstruction’ предложен фреймворк VisPhyWorld, оценивающий физическое мышление моделей посредством генерации исполняемого кода симуляции на основе визуальных наблюдений. Эксперименты с VisPhyBench, состоящим из 209 сцен, показали, что современные MLLM демонстрируют хорошее понимание семантики, но испытывают трудности с точным определением физических параметров и моделированием реалистичной динамики. Сможет ли новый подход, отделяющий физическое мышление от рендеринга, открыть путь к созданию действительно разумных систем искусственного интеллекта, способных к глубокому пониманию окружающего мира?
За гранью восприятия: Крах хрупких умозаключений
Мультимодальные языковые модели демонстрируют впечатляющую способность к распознаванию объектов на изображениях и видео, однако истинное понимание окружающего мира требует не просто идентификации, а предсказания их поведения. Способность прогнозировать, как объекты будут взаимодействовать друг с другом и с окружающей средой, является ключевым аспектом физического рассуждения. Распознавание формы или цвета объекта — это лишь первый шаг; настоящее понимание заключается в способности предвидеть, упадет ли предмет, как он отреагирует на толчок, или как изменится траектория его движения под воздействием гравитации. Таким образом, способность к предсказанию поведения объектов становится определяющим фактором в оценке интеллектуальных возможностей подобных систем и является важным шагом на пути к созданию действительно разумных машин.
Существующие методы машинного обучения часто демонстрируют неспособность преобразовывать визуальную информацию в понимание лежащих в ее основе физических принципов, что приводит к хрупкости их работы. Вместо того, чтобы действительно «понимать» физические взаимодействия, системы зачастую полагаются на поверхностные закономерности в данных, что делает их уязвимыми к незначительным изменениям в обстановке или появлению новых, не предусмотренных сценариев. Например, модель может успешно идентифицировать падающий предмет, но не предсказать траекторию его движения при столкновении с препятствием или изменении гравитации. Такая неспособность к физическому моделированию ограничивает применимость этих систем в реальных условиях, где требуется надежное и адаптивное поведение, а также препятствует развитию действительно интеллектуальных машин, способных к полноценному взаимодействию с окружающим миром.
Оценка способности к физическому мышлению требует создания принципиально новых критериев, выходящих за рамки простого распознавания объектов. Недостаточно констатировать, что модель «видит» предмет; необходимо проверять, способна ли она предсказывать его поведение в различных ситуациях, основываясь на понимании физических законов. В связи с этим, всё большее значение приобретают эталонные тесты, ориентированные на прогностическую точность и физическую правдоподобность. Особенно перспективным представляется подход, заключающийся в оценке способности модели реконструировать и выполнить код, имитирующий физические процессы, где ключевым показателем выступает “процент успешного выполнения” (Model-Success rate), позволяющий объективно судить о глубине понимания физической реальности.
VisPhyWorld: Платформа для активного физического понимания
VisPhyWorld представляет собой новый подход к оценке моделей физического понимания, заключающийся в реконструкции визуальных сцен в виде исполняемого кода. Вместо традиционных метрик, основанных на сравнении предсказанных и фактических траекторий, система требует от модели не просто “видеть” сцену, но и воссоздать её динамику в виде программного обеспечения, способного симулировать физические процессы. Это позволяет оценить не только способность модели к визуальному распознаванию, но и глубинное понимание физических законов, лежащих в основе наблюдаемых явлений, поскольку успешная реконструкция кода подразумевает корректное параметризование и моделирование сил, масс и других физических величин.
Процесс реконструкции в VisPhyWorld требует от моделей не просто распознавания визуальной информации о сцене, но и прогнозирования её динамического развития во времени. Это подразумевает, что модель должна предсказывать траектории движения объектов, их взаимодействия и изменения состояния, демонстрируя тем самым наличие и работоспособность внутреннего вычислительного ядра, имитирующего физические законы. По сути, это проверка способности модели к моделированию физических процессов, а не просто к визуальному анализу, что позволяет оценить, насколько адекватно модель понимает причинно-следственные связи в физическом мире и способна к предсказанию будущих состояний системы.
В основе VisPhyWorld лежит методика реконструкции сцены в виде исполняемого кода, что позволяет получить строгую и объективную оценку способностей модели к физическому рассуждению. В отличие от традиционных методов оценки, основанных на визуальном соответствии или предсказании траекторий, данный подход требует от модели не просто “видеть” сцену, но и параметризовать её физические свойства для воссоздания динамики, соответствующей законам Ньютона. Проведенные тесты выявили ограничения существующих моделей в параметризации даже простых ньютоновских систем, указывая на недостаточную глубину понимания физических принципов и зависимость от поверхностных признаков сцены. Использование исполняемого кода как критерия оценки позволяет точно определить, способна ли модель действительно моделировать физический мир, а не просто воспроизводить наблюдаемые паттерны.
Симуляция реальности: Механика реконструкции
В основе VisPhyWorld лежит моделирование твёрдых тел, являющееся фундаментальным механизмом для точного воспроизведения взаимодействия объектов в виртуальной среде. Данный подход предполагает, что каждый объект рассматривается как единое целое с фиксированной формой и массой, что позволяет рассчитывать его движение и реакции на внешние силы, такие как гравитация, столкновения и трение. Использование моделирования твёрдых тел обеспечивает реалистичное поведение объектов в симулированной среде, позволяя предсказывать их траектории и взаимодействия в соответствии с законами физики. Расчёты включают в себя определение сил, действующих на каждое тело, вычисление результирующего ускорения и последующее интегрирование для определения положения и ориентации объекта во времени.
Для моделирования физических взаимодействий в VisPhyWorld используются библиотеки Three.js и P5.js, предоставляющие инструменты для создания динамичных и визуально реалистичных сред. Three.js, основанная на WebGL, обеспечивает рендеринг трехмерной графики и управление сценами, в то время как P5.js, упрощая работу с графикой и анимацией, позволяет быстро прототипировать и визуализировать физические процессы. Обе библиотеки поддерживают работу с геометрией, материалами, освещением и камерами, а также предоставляют возможности для обработки событий и взаимодействия с пользователем, что необходимо для симуляции динамических сцен и отображения результатов моделирования.
В VisPhyWorld модели обязаны реконструировать сцены, пригодные для запуска в симуляциях на основе физики. Это требование обеспечивает соответствие предсказанного поведения объектов физическим законам, поскольку модели подвергаются проверке в реалистичной среде. Запуск реконструированных сцен через физические движки позволяет оценить, насколько точно модель предсказывает траектории, столкновения и другие взаимодействия объектов, тем самым подтверждая ее валидность и надежность. Несоответствие между предсказанным и смоделированным поведением указывает на ошибки в модели, требующие корректировки.
Количественная оценка физической правдоподобности: Метрики и анализ
Анализ движения, основанный на методах оптического потока, позволяет с высокой точностью отслеживать перемещение объектов в воссозданных сценах. Данная технология выявляет вектор смещения каждого пикселя между последовательными кадрами, формируя карту движения, которая описывает, как объекты деформируются и перемещаются в пространстве. Благодаря этому, исследователи могут количественно оценить, насколько реалистично и физически правдоподобно модель воспроизводит динамику окружающего мира. Точное отслеживание движения особенно важно для оценки моделей, работающих с видеоданными, поскольку позволяет выявить даже незначительные отклонения от реального поведения объектов, обеспечивая более глубокое понимание возможностей искусственного интеллекта в области физического моделирования.
Для объективной оценки реалистичности воссоздаваемых изображений применяются метрики качества, такие как PSNR, SSIM и LPIPS. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) измеряет отношение максимальной мощности сигнала к шуму, в то время как SSIM (Structural Similarity Index) оценивает структурное сходство между воссозданным и оригинальным изображением. Особое внимание уделяется LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity), поскольку она лучше всего коррелирует с человеческим восприятием визуальных отличий. Исследования показывают, что передовые модели, такие как Gemini-3-Pro, демонстрируют стабильно более низкие значения LPIPS, что свидетельствует о значительном улучшении визуальной достоверности воссоздаваемых сцен и, следовательно, о более качественном физическом моделировании.
Комплексная оценка точности и реалистичности физического рассуждения модели достигается благодаря сочетанию анализа движения и метрик качества изображения. Методы, такие как оптический поток, позволяют с высокой точностью отслеживать перемещение объектов в реконструированных сценах, в то время как показатели PSNR, SSIM и LPIPS объективно оценивают визуальную достоверность полученных изображений — модели, такие как Gemini-3-Pro, демонстрируют стабильно низкие значения LPIPS. Подтверждением эффективности разработанной платформы VisPhyWorld служит анализ метрик RAFT End-Point Error (EPE) и показателей успешности модели, демонстрирующих способность системы к достоверному моделированию физических взаимодействий и движений в виртуальной среде. Эти интегрированные методы позволяют всесторонне оценить не только соответствие модели физическим законам, но и визуальное правдоподобие создаваемых ею сцен.
Наблюдатель видит, как очередная «революционная» технология сталкивается с суровой реальностью продакшена. Работа, представленная в статье о VisPhyWorld, лишь подтверждает старую истину: даже самые сложные модели, способные генерировать код для симуляции физических сцен, демонстрируют ограниченное понимание фундаментальной динамики. Они могут создать видимость физического рассуждения, но истинное понимание, способное к адаптации и решению нетривиальных задач, пока недостижимо. Как метко заметил Янн Лекун: «Глубокое обучение — это хорошо, но оно не заменяет понимание». И пусть эти модели красиво умирают, пытаясь реконструировать мир, но смерть эта — закономерный итог столкновения абстракции с реальностью.
Куда это всё ведёт?
Представленная работа, подобно многим до неё, выявляет пропасть между способностью моделей генерировать код и реальным пониманием физических процессов. Архитектура, позволяющая «воспроизвести» сцену, оказывается лишь компромиссом между вычислительными затратами и правдоподобием. Ведь оптимизация любой симуляции рано или поздно потребует новой оптимизации, чтобы справиться с последствиями первой. Сложность не в генерации кода, а в гарантии его соответствия интуитивному пониманию физики, которое, как выясняется, у моделей отсутствует.
Видно, что текущий подход, основанный на «коде как доказательстве», наталкивается на фундаментальные ограничения. Требуется не просто научить модель генерировать правильный код, а создать механизмы, позволяющие ей верифицировать его адекватность. Иначе, VisPhyWorld и подобные бенчмарки станут лишь ещё одним способом усложнить задачу, не приближая нас к настоящему искусственному интеллекту. Мы не создаём модели, понимающие физику — мы реанимируем надежду на возможность это сделать.
В конечном счёте, оценка физического мышления неизбежно столкнётся с проблемой определения самого понятия «понимание». Успех в этой области, вероятно, не измеряется точностью симуляции, а способностью модели предсказывать неожиданные последствия, отклоняющиеся от заданного сценария. А это, как известно, требует не просто вычислительной мощности, а настоящего, пусть и искусственного, воображения.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.13294.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Улучшение точности квантовых сенсоров: новый подход к подавлению шумов
- Квантовое программирование: Карта развивающегося мира
- Предел возможностей: где большие языковые модели теряют разум?
- Временная запутанность: от хаоса к порядку
- ЭКГ-анализ будущего: От данных к цифровым биомаркерам
- Резонансы в тандеме: Управление светом в микрорезонаторах
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Квантовые кольца: новые горизонты спиновых токов
- Искусственный разум и квантовые данные: новый подход к синтезу табличных данных
- Моделирование спектроскопии электронного пучка: новый подход
2026-02-18 04:20