Автор: Денис Аветисян
Новая модель искусственного интеллекта демонстрирует впечатляющую способность к рассуждению, общению и действиям в разнообразных трехмерных виртуальных средах.
SIMA 2 — это универсальный агент, основанный на Gemini, который демонстрирует значительные улучшения в обобщении и самосовершенствовании благодаря обучению с подкреплением.
Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, создание универсальных агентов, способных к осмысленному взаимодействию с виртуальными мирами, остается сложной задачей. В данной работе представлена система SIMA 2: A Generalist Embodied Agent for Virtual Worlds, основанная на базе модели Gemini, демонстрирующая значительный шаг вперед в создании агента, способного к рассуждению, диалогу и действиям в разнообразных 3D-средах. SIMA 2 не только превосходит предшественников в обобщении и выполнении сложных инструкций, но и демонстрирует способность к самообучению, генерируя задачи и вознаграждения для улучшения своих навыков. Возможно ли, используя подобные подходы, создать действительно автономных и адаптируемых агентов, способных к эффективному функционированию как в виртуальных, так и в реальных мирах?
Эволюция Разума: От Реакции к Прогнозированию
Для создания по-настоящему интеллектуальных агентов недостаточно простого понимания языка; требуется взаимодействие с окружающим миром и способность рассуждать о сложных ситуациях. Интеллект проявляется не только в обработке информации, но и в умении адаптироваться к динамичной среде, планировать действия на долгосрочную перспективу и решать возникающие проблемы. Способность агента воспринимать окружающую действительность посредством сенсоров, анализировать полученные данные и соответствующим образом реагировать является ключевым фактором, определяющим его эффективность и способность к самостоятельному обучению. Таким образом, воплощение интеллекта в физическом или виртуальном теле, способном взаимодействовать с миром, открывает принципиально новые возможности для развития искусственного интеллекта и создания систем, способных к реальному познанию и решению сложных задач.
Предыдущие поколения воплощенных агентов, такие как SIMA 1, продемонстрировали способность выполнять простые инструкции, однако их возможности в области долгосрочного планирования и адаптации к меняющимся условиям оставались ограниченными. В то время как эти системы могли успешно реагировать на непосредственные команды, им не хватало способности предвидеть последствия своих действий на длительном горизонте или корректировать свои планы в ответ на неожиданные обстоятельства. Это ограничение препятствовало созданию действительно автономных агентов, способных эффективно функционировать в сложных и непредсказуемых средах, где требуется не только реакция, но и проактивное решение задач и гибкая адаптация к новым вызовам. Более того, SIMA 1 и подобные ей системы зачастую полагались на заранее заданные сценарии и не могли самостоятельно генерировать новые стратегии поведения в ранее не встречавшихся ситуациях.
SIMA 2: Фундамент Самообучающихся Агентов
SIMA 2 представляет собой значительный шаг вперед в области создания автономных агентов, основанный на использовании больших фундаментальных моделей, таких как Gemini. В отличие от предыдущих систем, SIMA 2 объединяет обработку естественного языка, компьютерное зрение и управление действиями в единую архитектуру. Gemini обеспечивает возможность модели понимать и интерпретировать данные, поступающие из различных источников — текстовые инструкции, визуальные данные об окружающей среде и результаты собственных действий. Эта интеграция позволяет SIMA 2 не только реагировать на внешние стимулы, но и планировать и выполнять сложные задачи, требующие одновременного использования нескольких модальностей данных и координации действий.
SIMA 2 использует возможности модели Gemini для обработки мультимодальных входных данных, что позволяет агенту воспринимать и анализировать информацию, поступающую из различных источников, включая текст, изображения и видео. Это обеспечивает более полное и детализированное понимание окружающей среды, позволяя SIMA 2 интерпретировать сложные ситуации и реагировать на них более адекватно. Обработка мультимодальных данных позволяет агенту не только распознавать объекты и действия, но и понимать их взаимосвязь и контекст, что критически важно для принятия обоснованных решений и эффективного взаимодействия с миром.
В отличие от традиционных агентов, SIMA 2 не ограничивается реакцией на внешние стимулы, а активно стремится к самосовершенствованию посредством взаимодействия с виртуальными средами. Этот процесс включает в себя выполнение задач, анализ результатов и адаптацию стратегий поведения на основе полученного опыта. Взаимодействуя с виртуальными мирами, SIMA 2 накапливает данные, необходимые для обучения и улучшения своих алгоритмов, что позволяет ей повышать эффективность и расширять спектр решаемых задач, создавая основу для достижения настоящей автономии в различных сферах применения.
Архитектура Непрерывного Обучения: Симбиоз Задач и Вознаграждений
Самообучение SIMA 2 осуществляется благодаря взаимодействию двух компонентов, работающих на базе Gemini: генератора задач (Task Setter) и модели вознаграждения (Reward Model). Генератор задач динамически создает последовательность задач возрастающей сложности, направленных на расширение возможностей модели. Модель вознаграждения, в свою очередь, предоставляет сигнал обратной связи, оценивающий действия SIMA 2 и направляющий процесс обучения в сторону оптимальных решений. Такое взаимодействие формирует динамическую обучающую среду, позволяющую SIMA 2 непрерывно совершенствовать свои навыки и адаптироваться к новым условиям.
В архитектуре SIMA 2 процесс самообучения реализуется посредством взаимодействия двух ключевых компонентов: генератора задач (Task Setter) и модели вознаграждения (Reward Model). Генератор задач последовательно создает задачи возрастающей сложности, стимулируя SIMA 2 к более эффективным решениям. Модель вознаграждения, в свою очередь, предоставляет обратную связь в виде сигналов, оценивающих действия SIMA 2 и направляющих процесс обучения. Такой механизм функционирования фактически представляет собой реализацию обучения с подкреплением (Reinforcement Learning), где SIMA 2, получая положительное вознаграждение за успешные действия, оптимизирует свою стратегию для достижения максимального результата в новых, усложняющихся задачах.
Эффективность системы непрерывного обучения SIMA 2 была подтверждена в ходе тестирования на различных платформах, включая ASKA и Minecraft. Результаты продемонстрировали способность модели к обобщению и адаптации к новым задачам. В частности, после этапа самосовершенствования, SIMA 2 достигла уровня успешного выполнения задач в среде ASKA, превышающего 90%, что превосходит показатели, зафиксированные у контрольной группы людей. Данные результаты подтверждают способность системы к эффективному обучению и превосходству над существующими эталонами в определенных областях.
Расширяя Границы Разума: От Прогнозирования к Адаптации
Система SIMA 2 демонстрирует значительный прогресс в области долгосрочного планирования, позволяя ей разрабатывать и выполнять сложные последовательности действий на протяжении продолжительных периодов времени. В отличие от предыдущих моделей, SIMA 2 способна не просто реагировать на текущую ситуацию, но и предвидеть последствия своих действий, планируя шаги на несколько этапов вперёд. Это достигается благодаря усовершенствованным алгоритмам, позволяющим агенту удерживать в памяти информацию о прошедших событиях и использовать её для корректировки стратегии. Способность к долгосрочному планированию позволяет SIMA 2 решать задачи, требующие последовательного выполнения нескольких взаимосвязанных действий, что существенно расширяет спектр её возможностей и открывает перспективы для создания более автономных и интеллектуальных систем.
Использование генеративных моделей, таких как Genie 3, открывает новые горизонты в обучении искусственного интеллекта. Создавая разнообразные и фотореалистичные виртуальные миры, эти модели предоставляют критически важную среду для развития надежного поведения агентов. В отличие от традиционных, ограниченных сред, Genie 3 позволяет создавать бесконечное количество сценариев и ситуаций, что значительно расширяет возможности обучения. Агенты, обученные в этих динамичных и реалистичных виртуальных мирах, демонстрируют повышенную способность к адаптации и решению сложных задач, поскольку сталкиваются с широким спектром неожиданных вызовов и ситуаций, имитирующих реальный мир. Такой подход позволяет не просто научить агента конкретному действию, но и развить его способность к обобщению и применению полученных знаний в совершенно новых, ранее не встречавшихся условиях.
Исследование продемонстрировало значительный прогресс в возможностях искусственного интеллекта благодаря модели SIMA 2. В сравнении с предшественницей, SIMA 1, новая модель показала улучшенные результаты в 25 из 50 категорий задач в игровом окружении Minecraft. Более примечательно, что SIMA 2 успешно адаптировалась к совершенно новым виртуальным мирам, созданным генеративной моделью Genie 3, превзойдя показатели в тестовых задачах, которые не были использованы при ее обучении. Это свидетельствует о способности модели к обобщению и переносу знаний в принципиально иные среды, открывая перспективы для разработки более гибких и универсальных интеллектуальных агентов.
Исследование демонстрирует, что SIMA 2, подобно развивающейся экосистеме, способна к самосовершенствованию в различных виртуальных мирах. Способность агента к обобщению и адаптации напоминает принцип, заложенный в любом сложном построении — не жесткий контроль, а органический рост. Андрей Колмогоров однажды сказал: «Математика — это искусство видеть скрытую структуру». В данном случае, скрытая структура — это способность модели к обучению и адаптации, проявляющаяся в её взаимодействии с виртуальной средой. Разработчики не стремятся к тотальному контролю над агентом, а создают условия для его эволюции, позволяя ему самостоятельно находить оптимальные решения и совершенствовать свои навыки, что соответствует идее о том, что системы нельзя построить, только вырастить.
Что дальше?
Представленная работа демонстрирует впечатляющую способность агента к адаптации в различных виртуальных мирах. Однако, за кажущейся универсальностью скрывается старая проблема: масштабируемость — это всего лишь слово, которым мы оправдываем сложность. Каждый новый мир, каждая новая задача — это потенциальный провал, предсказание о будущем сбое, встроенное в архитектуру. Оптимизация под конкретные условия неизбежно лишает систему гибкости. Всё, что оптимизировано, однажды потеряет свою способность к адаптации.
Идея самосовершенствования агента, безусловно, привлекательна, но она поднимает вопрос о природе «разумности». Не становится ли система просто более изощренным эхом своих создателей, воспроизводящим и усиливающим существующие предубеждения? Идеальная архитектура — это миф, нужный, чтобы мы не сошли с ума, но погоня за ней может привести к ещё большей хрупкости.
Будущее, вероятно, лежит не в создании всемогущего агента, а в развитии экосистем агентов, способных к сотрудничеству и взаимообучению. Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить. Вместо того, чтобы стремиться к абсолютному контролю, необходимо научиться создавать условия, в которых система может эволюционировать и адаптироваться самостоятельно, даже если это означает отказ от предсказуемости.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04797.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовые Загадки и Системная Интеграция: Взгляд изнутри
- Квантовое моделирование турбулентности: новые горизонты и ограничения
- Мыслительный процесс языковых моделей: новый взгляд на рассуждения
- Квантовые проблемы и их решения: взгляд на ICQE 2025 и далее
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовые Загадки: От Материалов до Топологии
- Квантовый расчёт связей: новый подход к моделированию межмолекулярных взаимодействий
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
- Укрощение Квантового Хаоса: Новый Метод Оценки Управляющих Импульсов
2025-12-06 02:37