Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили новый комплексный бенчмарк и набор данных, позволяющие научить агентов ориентироваться в сложных пространствах и находить конкретные объекты, задавая вопросы.
Представлен VL-LN Bench — эталон для обучения агентов интерактивной навигации с использованием больших языковых моделей и активного диалога.
Несмотря на успехи в области навигации, современные агенты часто испытывают трудности при работе с неоднозначными инструкциями в реальных условиях. В данной работе представлена новая платформа ‘VL-LN Bench: Towards Long-horizon Goal-oriented Navigation with Active Dialogs’, предназначенная для обучения и оценки моделей, способных к интерактивной навигации с использованием естественного языка. Ключевым результатом является демонстрация того, что активное задавание вопросов и ведение диалога значительно повышает эффективность агента в поиске объектов в сложных средах. Сможет ли предложенный бенчмарк стать основой для разработки более интеллектуальных и адаптивных систем воплощенного ИИ?
Неопределенность как Основа: Вызовы Идентификации Объектов
Традиционные системы навигации, как правило, исходят из предположения о безошибочном распознавании объектов, что является существенным упрощением реального мира. В большинстве ситуаций, особенно в сложных и динамичных средах, визуальная информация неоднозначна, а объекты могут быть частично скрыты, плохо освещены или похожи друг на друга. Это приводит к тому, что роботы и агенты испытывают трудности с точной идентификацией целевых объектов, что существенно снижает эффективность навигации и выполнения поставленных задач. Представьте себе поиск конкретной книги в библиотеке — даже для человека, обладающего зрением, это может быть непросто, если полки загромождены, а названия книг похожи. Аналогичные проблемы возникают и у искусственного интеллекта, подчеркивая необходимость разработки более устойчивых и адаптивных систем навигации, способных справляться с неопределенностью и неоднозначностью окружающего мира.
Успешное обнаружение конкретного экземпляра объекта требует разрешения неоднозначности, что является ключевым ограничением существующих методов навигации. Традиционные алгоритмы часто предполагают безошибочное распознавание объектов, однако в реальных условиях возникает множество ситуаций, когда несколько объектов визуально схожи. Эта неспособность различать подобные предметы приводит к ошибкам в определении целевого объекта, препятствуя успешному завершению задачи. Для эффективной навигации необходимо, чтобы система могла задавать уточняющие вопросы или интерпретировать подсказки, позволяющие однозначно идентифицировать требуемый экземпляр среди множества похожих. Именно поэтому, разрешение неоднозначности является критически важным аспектом в разработке интеллектуальных навигационных систем.
Задача Instance Object Navigation (ION) ярко демонстрирует необходимость уточнения информации посредством диалога для успешного выполнения навигационных задач. В отличие от традиционных подходов, предполагающих безошибочное распознавание объектов, ION требует от агента не просто найти объект определенного класса, но и идентифицировать конкретную его инстанцию среди множества похожих. Это достигается путем взаимодействия с человеком, где агент задает уточняющие вопросы, например, “Какой именно из двух красных стульев вам нужен?”. Такой диалоговый подход позволяет разрешить неоднозначность, возникающую в реальных условиях, и существенно повышает эффективность навигации, позволяя агенту успешно ориентироваться в сложных и загроможденных пространствах.
В ситуациях, когда необходимо идентифицировать конкретный объект среди множества похожих, агенты сталкиваются со значительными трудностями, что негативно сказывается на успешном выполнении поставленной задачи. Отсутствие эффективных механизмов уточнения и разграничения объектов приводит к путанице и ошибкам в навигации. Например, если агенту требуется найти «красную кружку» среди нескольких кружек разных цветов, а также среди других красных предметов, без возможности задать уточняющие вопросы или получить дополнительные сведения, вероятность успешного поиска резко снижается. Такая неспособность к дифференциации ограничивает возможности агента в реальных, сложных окружениях, где объекты часто имеют схожие характеристики, и требует разработки более продвинутых методов разрешения неоднозначности для достижения надежной и точной навигации.
Платформа VL-LN: Эволюция Диалога и Навигации
Бенчмарк VL-LN представляет собой стандартизированную платформу для оценки агентов, способных осуществлять навигацию, используя диалог на естественном языке. Эта платформа позволяет сравнивать различные подходы к решению задачи совмещения понимания языка и пространственной ориентации. В рамках VL-LN оценивается способность агента понимать инструкции, выраженные на естественном языке, и успешно выполнять их в виртуальной среде, что требует интеграции модулей обработки естественного языка и навигации. Стандартизация метрик и протоколов оценки, предоставляемая VL-LN, обеспечивает объективное сравнение различных моделей и алгоритмов, способствуя прогрессу в области диалоговой навигации и робототехники.
Для обучения и оценки агентов, способных к навигации с использованием естественного языка, критически важна надежная автоматизированная система сбора данных. Необходимость в крупномасштабных и разнообразных наборах данных обусловлена сложностью задачи и потребностью в обобщающих моделях. Автоматизация процесса позволяет генерировать данные в объеме, недостижимом при ручной аннотации, а также обеспечивает разнообразие сценариев и условий, что повышает устойчивость и надежность разрабатываемых агентов. Эффективная система сбора данных должна обеспечивать воспроизводимость, масштабируемость и возможность контролируемого варьирования параметров окружающей среды и инструкций для агента.
Для генерации реалистичных сред используется движок Habitat-Sim, обеспечивающий физически правдоподобную симуляцию и визуализацию. В рамках конвейера также интегрирована методика MMScan, предназначенная для получения детальной атрибутивной информации об объектах в сцене. MMScan позволяет идентифицировать и классифицировать различные элементы окружения, такие как мебель, предметы быта и архитектурные детали, предоставляя агенту расширенные данные для более эффективной навигации и понимания контекста.
В рамках автоматизированного конвейера сбора данных для VL-LN benchmark, модель GPT-4o используется для генерации разнообразных и сложных сценариев навигации. GPT-4o формирует инструкции на естественном языке, определяющие цели и условия для агента, включая сложные запросы и неоднозначные указания. Это позволяет создавать данные, которые требуют от агента не только понимания языка, но и способности к рассуждению и адаптации к различным ситуациям в виртуальной среде. Разнообразие генерируемых сценариев, обеспечиваемое GPT-4o, является ключевым фактором для обучения и оценки надежности и обобщающей способности агентов, предназначенных для диалоговой навигации.
Взаимодействие Агент-Оракул: Диалог как Ключ к Пониманию
Успешное выполнение задач в бенчмарке VL-LN напрямую зависит от эффективности взаимодействия между агентом и оракулом. В данном контексте, оракул предоставляет агенту информацию о визуальной среде и позволяет ему задавать вопросы для уточнения деталей. Эффективное взаимодействие предполагает не только получение ответов, но и способность агента формулировать релевантные запросы, а также интерпретировать полученную информацию для построения оптимальной стратегии навигации. Качество этого взаимодействия является ключевым фактором, определяющим способность агента успешно ориентироваться и достигать поставленных целей в рамках бенчмарка.
В рамках оценки производительности агентов в задачах визуального ориентирования и навигации (VL-LN) взаимодействие «агент-оракул» и «человек-оракул» используются как важные базовые уровни. Взаимодействие «человек-оракул» служит эталоном, отражающим оптимальный уровень понимания и предоставления информации, в то время как взаимодействие «агент-оракул» позволяет оценить способность агента эффективно формулировать запросы и интерпретировать ответы оракула. Сравнение результатов, полученных в обоих сценариях, позволяет количественно оценить разрыв между возможностями агента и человеческим уровнем понимания, а также выявить области, требующие улучшения в алгоритмах взаимодействия.
Активный диалог является ключевым компонентом успешной навигации в задачах VL-LN, поскольку позволяет агенту задавать уточняющие вопросы и разрешать возникающие неоднозначности. Этот процесс подразумевает, что агент не просто пассивно воспринимает инструкции, но и активно взаимодействует с оракулом, запрашивая дополнительную информацию о неясных объектах, их местоположении или требуемых действиях. Возможность задавать вопросы существенно повышает надежность системы, позволяя агенту корректно интерпретировать инструкции даже в сложных или неоднозначных ситуациях, что напрямую влияет на эффективность выполнения задачи.
Использование SAM2 (Segment Anything Model 2) для «заземления» значительно повышает эффективность обнаружения объектов агентом в визуальной среде. SAM2 позволяет агенту идентифицировать и локализовать объекты на изображениях, предоставляя информацию о их сегментации и границах. Этот процесс способствует формированию более полного представления об окружении, что необходимо для успешной навигации и выполнения задач в рамках бенчмарка VL-LN. Фактически, SAM2 предоставляет агенту возможность визуального восприятия, преобразуя необработанные пиксели в осмысленные объекты, что является ключевым шагом в процессе понимания окружающей обстановки.
Эффективность Диалога: Измерение Успеха в Навигации
Для количественной оценки вклада диалога в повышение эффективности навигации используется показатель, названный Средним Прогрессом Успеха (Mean Success Progress, MSP). Этот метрический параметр позволяет точно измерить, насколько взаимодействие в формате диалога способствует более быстрому и надежному достижению поставленной цели в процессе навигации. В отличие от простых показателей успешности, MSP учитывает не только факт достижения цели, но и прогресс, достигнутый на каждом этапе пути, предоставляя более детальную картину влияния диалога на общую производительность. Использование MSP позволяет сравнивать различные стратегии диалогового взаимодействия и выявлять наиболее эффективные подходы для улучшения навигационных систем, что особенно важно при разработке автономных агентов и роботов.
Для оценки эффективности разработанного диалогового агента проведено сопоставительное исследование с взаимодействием между двумя людьми. Данный подход позволил установить эталон производительности, демонстрирующий, что люди успешно справляются с навигационными задачами в 93% случаев. Полученный результат служит важной отправной точкой для оценки возможностей искусственного интеллекта в данной области и позволяет определить, насколько близки современные агенты к человеческому уровню эффективности. Сравнение с человеческими показателями не только количественно оценивает прогресс, но и указывает на области, требующие дальнейшего совершенствования алгоритмов и моделей.
Использование моделей машинного обучения, инициализированных Qwen2.5-VL-7B-Instruct и обученных с помощью InternVLA-N1, продемонстрировало принципиальную возможность автоматизированной навигации посредством диалога. Результаты показали достижение передовых показателей успешности — 20.2% на бенчмарке IION и 22.4% на ION. Данные цифры свидетельствуют о значительном прогрессе в области создания интеллектуальных агентов, способных эффективно ориентироваться в окружающей среде, используя естественный язык для взаимодействия и получения инструкций. Это открывает перспективы для разработки более интуитивных и удобных систем навигации, а также для создания роботов-помощников, способных выполнять сложные задачи в реальных условиях.
Исследования показали, что внедрение активного диалога значительно повышает эффективность навигации и снижает количество неудачных попыток исследования среды. В ходе экспериментов на эталонных наборах данных IION и ION, процент неудачных исследований снизился с 89% до 71% на IION и с 84% до 46% на ION. Такое существенное улучшение демонстрирует, что возможность взаимодействия посредством диалога позволяет агентам более эффективно ориентироваться в неизвестных пространствах, избегать тупиков и находить оптимальные пути, что в конечном итоге приводит к значительному повышению общей навигационной производительности.
В рамках предложенного эталона для оценки навигационных способностей, методика исследования окружающей среды, основанная на построении «фронтиров» (Frontier-Based Exploration, FBE), играет ключевую роль в повышении эффективности поиска. Данный подход позволяет агенту целенаправленно исследовать незнакомые области, определяя границы между известным и неизвестным пространством, и, таким образом, оптимизировать траекторию движения. FBE не только сокращает время, необходимое для полного исследования среды, но и минимизирует количество бесцельных перемещений, что особенно важно для робототехнических систем, работающих в условиях ограниченных ресурсов. Реализация FBE в предложенном эталоне обеспечивает надежную основу для оценки и сравнения различных алгоритмов навигации, ориентированных на эффективное исследование окружающей среды.
Исследование демонстрирует, что для успешной навигации в сложных средах недостаточно просто следовать инструкциям. Система, способная активно задавать вопросы и уточнять цели — ключевой элемент эффективного взаимодействия. Это напоминает о принципах эволюционного развития систем, где адаптация и уточнение целей происходят непрерывно. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой код похож на плохой анекдот». Аналогично, неспособность агента к диалогу и уточнению задачи делает его навигацию неэффективной и обречённой на неудачу. Данный подход к навигации, основанный на активном вопрошании, позволяет системе «выращивать» понимание окружения, а не просто следовать заданному маршруту, подтверждая идею о том, что системы — это экосистемы, а не жёстко заданные конструкции.
Что дальше?
Представленный здесь бенчмарк, словно карта неизведанной территории, указывает на то, что истинная навигация — это не следование инструкциям, а умение задавать вопросы. Система, способная вести диалог, не просто ищет объект; она выстраивает с миром модель, основанную на неполноте и двусмысленности. Однако, каждый новый вопрос — это пророчество о будущем сбое, ведь мир всегда сложнее любой модели. Успех агента в активном поиске информации лишь подчеркивает глубину нерешенных проблем: как научить систему понимать не только что спрашивать, но и когда замолчать?
В конечном счете, предложенный подход — это не решение, а лишь новая форма сложности. Улучшение навыков диалога — это, конечно, важно, но гораздо интереснее вопрос о том, как система сможет справляться с фундаментальной неопределенностью мира. Она будет бесконечно уточнять свою модель, задавая все более детализированные вопросы, пока не упрется в границы собственной способности к пониманию. И тогда, возможно, она просто перестанет искать — не потому что нашла ответ, а потому что поняла, что вопрос неверен.
Бенчмарк VL-LN — это не финишная прямая, а лишь поворот на бесконечной дороге. Истинная цель — не построить идеальную систему навигации, а вырастить экосистему, способную адаптироваться к непредсказуемости мира, даже если это означает признание собственной неполноты.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.22342.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Сжатый код: как оптимизация влияет на «мышление» языковых моделей
- Белки под присмотром ИИ: новый подход к пониманию их функций
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
2025-12-30 15:52