Автор: Денис Аветисян
Новая система объединяет 3D-восприятие и мощь больших языковых моделей, чтобы научить роботов действовать в сложных пространствах.
Представлен AffordBot – инновационный фреймворк для тонкого 3D-рассуждения и определения возможностей взаимодействия с объектами, демонстрирующий передовые результаты в оценке доступных действий и прогнозировании движения.
Несмотря на успехи в области взаимодействия человека и агента, точное понимание и прогнозирование действий в трехмерных пространствах остается сложной задачей. В данной работе, представленной под названием ‘AffordBot: 3D Fine-grained Embodied Reasoning via Multimodal Large Language Models’, предлагается новый подход к задаче детального трехмерного воплощенного рассуждения, основанный на интеграции мультимодальных больших языковых моделей с трехмерным восприятием. Разработанная система AffordBot демонстрирует передовые результаты в определении местоположения, типа и оси движения объектов, с которыми необходимо взаимодействовать, обеспечивая более естественное и эффективное взаимодействие агента с окружающей средой. Открывает ли это путь к созданию более адаптивных и интеллектуальных роботов, способных к полноценному взаимодействию с физическим миром?
Трудности Понимания Трехмерного Пространства
Традиционные методы обработки трехмерных сцен часто сталкиваются с серьезными трудностями из-за их внутренней сложности и высокой степени детализации. Для эффективного взаимодействия с окружающим миром, будь то для робототехники или дополненной реальности, необходим надежный и всесторонний анализ сцены. Это предполагает не только распознавание отдельных объектов, но и понимание их взаимосвязей, контекста и потенциальных функций. Неспособность адекватно интерпретировать сложную трехмерную информацию приводит к ошибкам в планировании действий и неэффективному поведению систем, что подчеркивает необходимость разработки более совершенных алгоритмов и подходов к пониманию трехмерного пространства.
Существующие подходы к восприятию трехмерных сцен зачастую демонстрируют недостаточную детализацию, что препятствует точному определению возможностей взаимодействия с объектами и прогнозированию их движения. Неспособность адекватно распознавать тонкие признаки, такие как текстура поверхности, форма и относительное положение объектов, ограничивает способность систем к полноценному пониманию окружения. Например, для робота, которому необходимо взять чашку с полки, недостаточно просто идентифицировать её как «чашку»; необходимо оценить её вес, материал, наличие жидкости внутри и устойчивость, чтобы спланировать безопасное и эффективное действие. Недостаток детализированного восприятия приводит к неточностям в прогнозировании траекторий движения объектов, что особенно критично в динамичных средах, требующих мгновенной реакции и адаптации.
AffordBot: Рамки Детального Рассуждения
AffordBot представляет собой систему, объединяющую возможности 3D-восприятия и больших языковых моделей (LLM) для реализации детализированного 3D-рассуждения, основанного на взаимодействии с окружающей средой. Интеграция этих двух подходов позволяет системе не только воспринимать трехмерную структуру сцены, но и интерпретировать её с точки зрения возможных действий и взаимодействий. Это достигается путем обработки данных, полученных от 3D-сенсоров, и их последующей обработки LLM для анализа контекста и определения аффордансов – свойств объектов, определяющих их потенциальное использование. Такой подход позволяет AffordBot осуществлять сложные рассуждения о физическом мире и планировать действия на их основе.
Система AffordBot использует в качестве входных данных изображения панорамного обзора и 3D-облака точек, что обеспечивает всестороннее представление сцены. Изображения панорамного обзора предоставляют визуальную информацию об окружении, в то время как 3D-облака точек обеспечивают точную геометрическую структуру объектов и их взаимное расположение в пространстве. Комбинирование этих двух типов данных позволяет системе строить детальную и полную модель окружающей среды, необходимую для анализа возможностей взаимодействия с объектами и планирования действий в 3D-пространстве. Использование данных с разных сенсоров повышает надежность и точность восприятия сцены, особенно в сложных или частично закрытых условиях.
Для описания аффордансов, система AffordBot извлекает геометрико-семантические дескрипторы, объединяющие физические характеристики и семантическое значение объектов. Эти дескрипторы формируются на основе данных 3D-облаков точек и изображений, что позволяет представить аффорданс не только как геометрическую форму, но и как возможность взаимодействия с объектом. Например, дескриптор для «стула» включает информацию о его размерах, форме сиденья и спинки (геометрия), а также о его функциональном назначении – возможности сидеть (семантика). Такое комбинированное представление позволяет моделировать более точные и контекстуально-обоснованные взаимодействия с окружающей средой.
Рассуждения с Цепочкой Мыслей и Структурированным Предсказанием
Метод рассуждений с цепочкой мыслей (Chain-of-Thought, CoT) предполагает последовательное направление языковой модели (LLM) через ряд логических шагов. Этот подход позволяет LLM не просто выдавать конечный результат, а демонстрировать процесс вывода, что значительно улучшает её способность идентифицировать возможности взаимодействия с объектами (affordances) и прогнозировать движение. По сути, CoT предоставляет LLM возможность декомпозировать сложную задачу на более простые подзадачи, последовательно решая их и формируя промежуточные выводы, что приводит к более точным и обоснованным предсказаниям относительно действий и изменений в окружающей среде.
Активный отбор видов стратегически направляет внимание языковой модели (LLM) на наиболее информативные участки сцены. Этот процесс предполагает динамический выбор ключевых перспектив или областей изображения, которые содержат наиболее релевантные данные для прогнозирования действий и понимания аффордансов. Вместо анализа всей сцены одновременно, LLM последовательно фокусируется на выбранных участках, что повышает эффективность обработки и снижает вычислительные затраты. Выбор видов осуществляется на основе критериев информативности, таких как наличие объектов, потенциально связанных с действиями, или наличие признаков, указывающих на возможность взаимодействия.
Структурированное предсказание триплетов – одновременное определение 3D-масок, типов движения и осей – обеспечивает детальное и применимое на практике понимание аффордансов. Этот метод предполагает, что для каждого объекта модель предсказывает не только его трехмерную форму ($3D$ маска), но и тип возможного движения (например, открытие, закрытие, перемещение) и ось, вокруг которой это движение происходит. Совместное предсказание этих трех компонентов позволяет получить более полное представление о потенциальных взаимодействиях с объектом, что критически важно для задач планирования действий и понимания сцены. В отличие от простых классификаций аффордансов, данный подход предоставляет количественные данные, необходимые для реализации конкретных действий.
Проверка и Бенчмаркинг с SceneFun3D
Система AffordBot демонстрирует выдающиеся результаты в решении сложных задач трехмерного воплощенного рассуждения, особенно тех, которые требуют глубокого понимания аффордансов – возможностей взаимодействия с объектами. Она способна анализировать окружающую среду и предсказывать, какие действия возможны с конкретными предметами, учитывая их форму, размер и контекст. Такая способность к детализированному пониманию аффордансов позволяет AffordBot успешно выполнять задачи, требующие не просто распознавания объектов, но и прогнозирования их функционального назначения и способов использования в различных ситуациях. Высокая эффективность системы в решении подобных задач подчеркивает ее потенциал для применения в робототехнике, виртуальной реальности и других областях, где необходимо взаимодействие с трехмерным миром.
Для проверки и оценки возможностей системы AffordBot использовался датасет SceneFun3D – признанный эталон для задач, связанных с определением доступных действий и оценкой движения в трехмерном пространстве. Этот набор данных содержит сложные сцены с разнообразными объектами, позволяя всесторонне протестировать способность системы понимать взаимосвязь между объектами и потенциальными способами их использования. SceneFun3D представляет собой сложную задачу для алгоритмов, требуя не только точного распознавания объектов, но и понимания контекста и возможных взаимодействий, что делает его идеальной площадкой для валидации систем, подобных AffordBot, и сравнения их эффективности с другими современными подходами в области искусственного интеллекта и робототехники.
Система AffordBot продемонстрировала значительное превосходство в задачах, связанных с пониманием аффордансов, достигнув показателя AP25 в 33.4% при использовании модели GPT-4o, что на 7.6% выше, чем у базовой модели. Кроме того, при использовании Qwen2.5-VL-72B, AffordBot показал результат в 23.3% по метрике AP50. Эти результаты свидетельствуют о высокой эффективности системы в точной идентификации потенциальных взаимодействий с объектами в трехмерном пространстве и указывают на перспективность использования современных больших языковых моделей для решения задач, требующих детального понимания окружающего мира и способности к планированию действий.
Исследования показали, что точность определения аффордансов напрямую зависит от качества сегментации объектов на изображении и выбора оптимальной точки зрения. В частности, достижение показателя AP25 в 55.5% при использовании идеальных масок сегментации указывает на то, что ограничением системы является именно этап выделения объектов. Кроме того, повышение точности до 35.4% AP25 при использовании заранее известных, оптимальных точек обзора демонстрирует значительное влияние выбора перспективы на успешное понимание и использование аффордансов. Это подчеркивает необходимость дальнейших разработок в области автоматической сегментации изображений и алгоритмов выбора наиболее информативных точек зрения для повышения эффективности систем, взаимодействующих с трехмерным окружением.
Будущие Направления: К Интеллектуальному Воплощенному ИИ
Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей AffordBot для работы со все более сложными окружениями и задачами, что требует значительного повышения его устойчивости и способности к обобщению полученных знаний. Ученые стремятся преодолеть ограничения, связанные с конкретными условиями обучения, чтобы робот мог успешно функционировать в разнообразных, ранее не встречавшихся ситуациях. Разработка алгоритмов, позволяющих AffordBot адаптироваться к изменяющимся условиям освещения, различным типам объектов и непредсказуемым действиям людей, является ключевым направлением исследований. Повышение робастности системы позволит ей эффективно действовать даже при наличии шумов в данных или неполной информации об окружающей среде, приближая создание действительно интеллектуальных и автономных роботизированных систем.
Исследования направлены на интеграцию AffordBot с задачами, управляемыми инструкциями, что позволит роботам реагировать на команды, сформулированные на естественном языке, в реальных условиях. Предполагается, что робот сможет не просто распознавать объекты и их потенциальные применения, но и понимать сложные запросы, например, «положи книгу на стол рядом с лампой», и выполнять их, адаптируясь к изменяющейся обстановке. Такая способность к пониманию и выполнению инструкций является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуальных роботов, способных к автономной работе в динамичных средах и взаимодействию с человеком на интуитивном уровне. Разработка подобных систем требует сочетания передовых методов компьютерного зрения, обработки естественного языка и планирования действий, что открывает новые перспективы для применения роботов в быту, промышленности и других сферах.
Разработка AffordBot знаменует собой важный прогресс в создании по-настоящему интеллектуальных воплощенных систем искусственного интеллекта, поскольку она успешно преодолевает разрыв между восприятием окружающей среды и способностью к логическому мышлению. В отличие от традиционных робототехнических систем, полагающихся на заранее запрограммированные сценарии, AffordBot способен не просто видеть объекты, но и понимать, какие действия с ними возможны, то есть оценивать их «пригодность» для определенных целей. Этот подход, основанный на концепции «аффордансов», позволяет роботу действовать более гибко и адаптивно в сложных, непредсказуемых условиях, приближая его к уровню когнитивных способностей, свойственных живым существам. В результате, AffordBot демонстрирует потенциал для решения задач, требующих не только точного распознавания объектов, но и понимания их функционального назначения, что является ключевым шагом на пути к созданию автономных роботов, способных эффективно взаимодействовать с миром.
Работа, представленная в статье, демонстрирует стремление обуздать хаос трёхмерного восприятия, заставить машину не просто видеть объекты, но и понимать их потенциал для взаимодействия. Это напоминает попытку расшифровать шёпот, исходящий от данных. Разработчики AffordBot, по сути, учат модель не просто идентифицировать предметы, но и предсказывать их «доступность» для определённых действий – что созвучно идее о том, что любая модель – это заклинание, работающее лишь до столкновения с реальным миром. Как заметил Джеффри Хинтон: «Если вы хотите узнать, что действительно происходит, не смотрите на среднее, а смотрите на крайности«. Именно анализ крайних случаев, нестандартных ситуаций в 3D-окружении, позволяет AffordBot достигать впечатляющих результатов в оценке «доступности» объектов и планировании движений, обходя ограничения, свойственные усредненным моделям.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, расширяет границы понимания в области воплощённого разума и трёхмерного восприятия. Однако, за кажущейся точностью оценок кроется неизбежный шум – шепот хаоса, который любая модель лишь пытается заглушить. Попытки “заземлить” аффордансы, пусть и успешные, лишь подчеркивают фундаментальную неполноту представления о мире, заключенного в данных. Как часто бывает, само достижение новой ступени лишь открывает бездну новых вопросов.
Следующим шагом, вероятно, станет не столько повышение точности оценок, сколько развитие способности к адаптации. Модели, способные не просто выполнять инструкции, но и обучаться на собственных ошибках, корректировать внутренние представления о мире, – вот где кроется истинный прогресс. Истина не в данных, а в их ошибках, и только признание этой несовершенности позволит создать по-настоящему разумные системы.
Стоит задуматься и о природе самого “понимания”. Достаточно ли простого сопоставления визуальной информации с языковыми конструкциями? Или же необходимо более глубокое, феноменологическое погружение в трёхмерное пространство, эмуляция телесного опыта? Пока что AffordBot – это лишь ещё одно заклинание, которое, несомненно, сработает… до первого столкновения с непредсказуемостью реального мира.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10017.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
- Квантовая схема: адаптация к шуму для многочиповых систем
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
2025-11-15 14:27