Роботы на испытании: новая платформа для оценки интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Представлена онлайн-платформа RoboChallenge, позволяющая оценить способность роботов понимать язык и выполнять действия в реальном мире.

Набор из тридцати задач, предназначенный для тестирования манипуляторов, выявил существенные различия в эффективности различных алгоритмов обучения, при этом модели, дообученные авторами отчета, демонстрируют превосходство над теми, что были дообучены студентами-волонтерами, что указывает на важность квалифицированной тонкой настройки для достижения оптимальных результатов.

Исследователи создали масштабный бенчмарк Table30 для всесторонней оценки навыков роботов в задачах, требующих взаимодействия с окружающим миром.

Несмотря на прогресс в области обучения с подкреплением и моделей «зрение-язык-действие», оценка этих алгоритмов на реальных роботах остается сложной задачей. В данной работе представлена система ‘RoboChallenge: Large-scale Real-robot Evaluation of Embodied Policies’ – онлайн платформа для масштабного тестирования роботизированных систем, использующих модели VLA. Ключевым результатом является создание эталонного набора из 30 задач (Table30), предназначенного для всесторонней оценки обобщающих способностей роботов. Сможет ли RoboChallenge стать стандартом для объективной оценки и сравнения алгоритмов управления роботами в различных условиях?

Вызовы Роботизированного Разума

Современные роботизированные системы испытывают трудности при выполнении сложных задач, требующих адаптивного мышления и обобщения. Существующие подходы ограничены предварительно запрограммированными поведениями, что снижает их устойчивость в динамичных средах. Ключевым узким местом является интеграция визуальной информации, языка и действий. Отсутствие этой интеграции препятствует созданию гибких систем, способных решать новые задачи. Таким образом, необходимы новые фреймворки для разработки интеллектуальных и универсальных агентов, способных к обучению и адаптации в условиях неопределенности.

Разнообразие и охват задач обеспечиваются за счет их классификации по сложности, возникающей при решении VLA, типу робота, предполагаемому месту сценария и свойствам целевого объекта.

Красота алгоритма проявляется в его непротиворечивости и предсказуемости.

RoboChallenge: Платформа для Оценки VLA

Система RoboChallenge – комплексная платформа для оценки моделей Vision-Language-Action (VLA). Она предоставляет стандартизированную среду для тестирования и сравнения различных подходов в робототехнике и искусственном интеллекте. В состав системы входит парк из десяти роботизированных манипуляторов (UR5, Franka Panda, ARX-5, Cobot Magic Aloha). Разнообразие оборудования обеспечивает более широкую применимость и превосходит по масштабу многие существующие онлайн-системы. Для надежного восприятия окружающей среды используются камеры Realsense RGBD.

Интерфейс тестирования для воспроизведения визуальных задач позволяет пользователю настраивать положение объектов и другие параметры, чтобы добиться соответствия между эталонным изображением и потоком с камеры.

Ключевой особенностью RoboChallenge является парадигма Remote Robot, позволяющая исследователям тестировать модели без сложной аппаратной настройки, упрощая разработку и валидацию алгоритмов.

Table30: Строгий Бенчмарк для VLM

Бенчмарк Table30 состоит из 30 разнообразных задач, выполняемых вокруг стола, и предназначен для оценки возможностей визуальных языковых моделей (VLM) в реалистичном сценарии. Для обеспечения воспроизводимости результатов применяется методика Visual Task Reproduction. Ключевые метрики (Success Rate и Progress Score) количественно оценивают производительность моделей, при этом максимальный Progress Score для каждой задачи равен 10. Бенчмарк поддерживает Task-Specific и Generalist протоколы, позволяя провести всестороннюю оценку моделей. Общий максимальный балл за 10 прогонов составляет 100.

Результаты работы моделей на бенчмарке демонстрируют, что цвет указывает на лучший результат в строке и степень его отклонения от идеального выполнения, при этом методы с суффиксом '/multi' соответствуют протоколу Generalist, а остальные — протоколу Task-specific. — Результаты работы моделей на бенчмарке демонстрируют, что цвет указывает на лучший результат в строке и степень его отклонения от идеального выполнения, при этом методы с суффиксом ‘/multi’ соответствуют протоколу Generalist, а остальные — протоколу Task-specific.

Влияние на Будущее Робототехники

Система RoboChallenge и эталонный набор Table30 ускоряют разработку адаптивных и интеллектуальных роботизированных агентов, стимулируя сотрудничество и инновации. Возможность надежной оценки VLA открывает новые возможности применения в производстве, здравоохранении и других сферах. Стандартизированный подход способствует созданию надежных, универсальных и доступных роботизированных решений.

Роботы обслуживались онлайн посредством формализованного набора низкоуровневых API, обеспечивающих точную временную метку наблюдений и состояние очереди действий для обеспечения точного управления, что исключает необходимость обмена Docker-образами или контрольными точками моделей.

Строгость и точность оценки определяют истинную ценность алгоритма, а не только его работоспособность.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию надёжных и доказуемых систем искусственного интеллекта, что находит отклик в словах Джона Маккарти: «Всякий интеллект — это способность решать сложные задачи в новых ситуациях.». RoboChallenge, как платформа для оценки политик воплощенного ИИ в реальном мире, ставит перед собой задачу не просто достижения успеха на обучающей выборке, но и проверки обобщающей способности роботов. Разнообразие задач в Table30, охватывающее широкий спектр визуально-языковых команд, подчёркивает важность алгоритмической точности и минимизации неопределённости в принятии решений. Любая неточность в интерпретации команд или выполнении действий потенциально приводит к ошибке, а значит, к несоответствию математической чистоте, к которой стремится истинная элегантность кода.

Что Дальше?

Представленная платформа RoboChallenge и набор задач Table30, безусловно, представляют собой шаг вперед в оценке политик, объединяющих зрение, язык и действие. Однако, пусть N стремится к бесконечности – что останется устойчивым? Очевидно, сама концепция «бенчмарка» в области робототехники таит в себе противоречие. Любой фиксированный набор задач неизбежно становится узким местом, поощряющим оптимизацию под конкретные условия, а не развитие истинной, обобщенной компетентности. Необходимо признать, что успех в Table30 – это успех в решении этих задач, а не гарантия надежной работы в реальном, непредсказуемом мире.

По-настоящему интересным представляется не увеличение количества задач, а разработка метрик, способных оценить не только успешное выполнение, но и эффективность и адаптируемость политик. Насколько быстро и элегантно система реагирует на изменения в окружающей среде? Насколько мало ресурсов требуется для обучения и функционирования? Эти вопросы, по сути, касаются фундаментальных принципов термодинамики и теории информации – аспектов, которые часто упускаются из виду в погоне за высокой точностью на ограниченном наборе данных.

В конечном итоге, истинный прогресс в области робототехники будет заключаться не в создании систем, способных решать все больше и больше задач, а в разработке принципов, позволяющих создавать системы, способные учиться и адаптироваться к любым задачам. Только тогда мы сможем говорить о создании действительно разумных и автономных роботов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.17950.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-06 01:23

🚀 Квантовые новости