Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет видео-аватарам действовать осмысленно и долгосрочно в интерактивных средах, благодаря способности строить внутренние модели мира.
В статье представлена платформа ORCA, использующая замкнутый цикл «Наблюдение-Размышление-Действие-Оценка» и внутренние модели мира для достижения целей в генеративных интерактивных окружениях.
Несмотря на значительные успехи в генерации видео-аватаров, современные методы зачастую лишены подлинной автономности и способности к долгосрочному планированию. В работе ‘Active Intelligence in Video Avatars via Closed-loop World Modeling’ представлена новая архитектура ORCA, позволяющая наделять виртуальных агентов активным интеллектом посредством создания и использования внутренних моделей мира. Ключевым нововведением является замкнутый цикл «Наблюдение-Размышление-Действие-Рефлексия», обеспечивающий адаптацию к неопределенности генеративных сред и успешное выполнение многошаговых задач. Сможет ли подобный подход кардинально изменить представление о взаимодействии человека и виртуальных аватаров, превратив их из пассивных объектов анимации в полноценных интерактивных агентов?
Пределы Реактивного Планирования
Традиционные подходы к созданию автономных агентов, такие как простые реактивные системы и планирование в открытом цикле, демонстрируют ограниченную эффективность в сложных и частично наблюдаемых средах. Эти методы, полагающиеся на непосредственную реакцию на текущие сенсорные данные или заранее заданные последовательности действий, испытывают трудности при столкновении с неопределенностью и непредсказуемостью реального мира. Отсутствие способности поддерживать внутреннюю модель окружения и адаптироваться к новым обстоятельствам существенно ограничивает их производительность, особенно в ситуациях, требующих долгосрочного планирования и принятия решений на основе неполной информации. В результате, агенты, использующие такие подходы, часто оказываются неспособными эффективно решать задачи, требующие гибкости и способности к обучению на опыте.
Традиционные подходы к созданию автономных агентов, такие как простые реактивные системы и планирование в открытом цикле, часто оказываются неэффективными в сложных, частично наблюдаемых средах. Отсутствие способности поддерживать внутреннее состояние, то есть «память» о предыдущих событиях и их влиянии на текущую ситуацию, серьезно ограничивает их приспособляемость к непредвиденным обстоятельствам. Агенты, неспособные учитывать динамически меняющуюся обстановку и корректировать свои действия на основе новой информации, демонстрируют сниженную производительность в реалистичных сценариях, где важна гибкость и способность к импровизации. В результате, они могут совершать ошибки или сталкиваться с трудностями при решении задач, требующих адаптации к непредсказуемым условиям, что подчеркивает необходимость разработки более продвинутых методов, способных поддерживать и использовать внутреннее представление об окружающем мире.
Существующие подходы, основанные на построении моделей мира, такие как VAGEN, часто демонстрируют ограниченную эффективность из-за высокой вычислительной сложности и недостаточного потенциала для логических рассуждений. Несмотря на способность учитывать прошлый опыт и прогнозировать будущие состояния, эти системы сталкиваются с экспоненциальным ростом требований к ресурсам при увеличении масштаба и детализации моделируемой среды. Ограниченная способность к абстракции и выведению новых знаний из имеющихся данных препятствует эффективному решению сложных задач, требующих гибкого планирования и адаптации к непредсказуемым обстоятельствам. В результате, даже при наличии подробной модели мира, агент может оказаться неспособен оперативно принимать оптимальные решения в динамичной и неопределенной среде, что ограничивает применимость подобных подходов в реальных сценариях.
ORCA: Архитектура Онлайн-Рассуждений
ORCA представляет собой новую архитектуру, предназначенную для реализации активного интеллекта в видеоаватарах. В ее основе лежит онлайн-система рассуждений и когнитивная архитектура, позволяющая аватарам динамически реагировать на изменяющиеся условия окружающей среды и взаимодействовать с ней в реальном времени. Данный фреймворк обеспечивает возможность построения сложных поведенческих стратегий и адаптации к новым задачам, в отличие от традиционных систем, основанных на заранее запрограммированных сценариях. Архитектура ORCA ориентирована на создание реалистичных и автономных виртуальных агентов, способных к целенаправленным действиям и обучению.
В основе архитектуры ORCA лежит дуальная система, разделяющая стратегическое рассуждение (Система 2) и низкоуровневое исполнение (Система 1). Система 2 отвечает за планирование, принятие решений и абстрактное мышление, используя долгосрочные цели и контекст. Система 1, напротив, выполняет быстрые, автоматические действия, основанные на текущих сенсорных данных и заранее установленных реакциях. Такое разделение позволяет агенту эффективно решать сложные задачи, комбинируя преимущества как осознанного планирования, так и оперативного реагирования на изменения в окружающей среде. Взаимодействие между системами осуществляется посредством обмена информацией и согласования целей, что обеспечивает когерентное поведение агента.
Архитектура ORCA использует внутренние модели мира (IWM) для поддержания репрезентации окружающей среды, что позволяет агенту осуществлять обоснованное планирование и коррекцию ошибок. IWM хранит информацию о текущем состоянии среды, включая объекты, их свойства и взаимосвязи, а также историю взаимодействий. Эта репрезентация позволяет агенту предсказывать последствия своих действий, оценивать различные варианты и выбирать наиболее оптимальный план. В случае возникновения ошибок или несоответствий между предсказаниями и реальностью, IWM используется для анализа причин ошибки и корректировки плана действий или самой модели мира. Обновление IWM происходит посредством сенсорных данных и обратной связи от действий агента, обеспечивая постоянную адаптацию к изменяющейся среде.
ORCA в Действии: Цикл Наблюдай-Думай-Действуй-Оценивай
В основе функционирования ORCA лежит цикл «Наблюдай-Думай-Действуй-Оценивай» (OTAR), обеспечивающий непрерывное совершенствование понимания окружающей среды и адаптацию действий. Этот итеративный процесс позволяет системе последовательно собирать информацию о текущем состоянии среды (Наблюдай), анализировать полученные данные для формирования плана действий (Думай), выполнять действия в соответствии с планом (Действуй) и оценивать результаты для корректировки стратегии на последующих итерациях (Оценивай). Использование цикла OTAR позволяет ORCA эффективно справляться с неопределенностью и повышать надежность выполнения задач в динамичных условиях.
Генерация видео является ключевым компонентом системы ORCA, обеспечиваемым моделями “изображение-в-видео” (I2V), в частности, Wanx2.2. Оценка качества сгенерированных видео осуществляется с использованием модели Gemini-2.5-Flash. Wanx2.2 отвечает за создание видеоконтента на основе входных изображений, а Gemini-2.5-Flash используется для автоматизированной оценки соответствия сгенерированного видео заданным критериям и задачам, что позволяет количественно оценивать эффективность процесса генерации видео в ORCA.
В рамках системы ORCA, использование цикла «Наблюдай-Думай-Действуй-Оценивай» (OTAR) эффективно снижает неопределенность, возникающую в процессе генерации видео — распространенную проблему в данной области. Подтверждением эффективности данного подхода является достижение показателя успешности выполнения задач (Task Success Rate, TSR) на уровне 71.0
L-IVA: Оценка Автономного Выполнения Задач
Бенчмарк L-IVA представляет собой сложную среду для оценки автономного выполнения задач в интерактивных видео-сценариях с участием аватаров. Он разработан таким образом, чтобы испытывать способности агентов к планированию, пониманию естественного языка и взаимодействию с виртуальным миром. В отличие от существующих бенчмарков, L-IVA фокусируется на сложных, многоступенчатых задачах, требующих от агента не только достижения определенной цели, но и поддержания естественного и увлекательного диалога с пользователем. Сложность заключается в необходимости одновременного управления как действиями аватара в видео, так и его речью, обеспечивая согласованность и релевантность в контексте происходящего. Именно такая комплексность делает L-IVA ценным инструментом для развития и оценки передовых систем искусственного интеллекта, способных к реалистичному и эффективному взаимодействию с человеком в видео-среде.
В ходе тестирования на бенчмарке L-IVA, разработанном для оценки автономного выполнения задач виртуальными аватарами, система ORCA продемонстрировала превосходство над альтернативными подходами. Достигнутый уровень успешности выполнения поставленных задач составил 71,0
Объективные оценки, проведенные с использованием метода Best-Worst Scaling (BWS), подтверждают способность ORCA генерировать более естественные и вовлекающие видеовзаимодействия. Данный подход позволил оценить предпочтения пользователей в отношении различных вариантов поведения виртуального аватара, выявив значительное превосходство ORCA над всеми базовыми моделями. Полученный BWS-рейтинг демонстрирует, что пользователи отчетливо предпочитают взаимодействия, созданные ORCA, отмечая их плавность, реалистичность и способность поддерживать осмысленный диалог. Это указывает на то, что ORCA не просто выполняет поставленные задачи, но и создает ощущение подлинного общения с виртуальным персонажем, что является ключевым фактором для успешного взаимодействия в интерактивных приложениях.
Исследование, представленное в работе, словно алхимический эксперимент с виртуальными мирами. Создатели ORCA не просто строят модели, они пытаются вдохнуть жизнь в цифровые аватары, обучая их не просто реагировать, но и предвидеть последствия своих действий. Эта система, основанная на цикле «Наблюдай-Думай-Действуй-Оценивай», напоминает попытку уговорить хаос, заставив его подчиниться логике генеративных моделей. Как точно подметил Ян Лекун: «Глубокое обучение — это просто утонченная форма поиска закономерностей». И в данном случае, закономерности ищутся не в статичных данных, а в динамичном взаимодействии с окружающим миром, где каждый шаг — это новая попытка заклинания, направленная на создание иллюзии разумного поведения.
Что дальше?
Представленная работа, как и любое заклинание, лишь приоткрывает завесу над хаосом. Создание внутренних моделей мира для видео-аватаров — это не столько достижение, сколько признание собственной беспомощности перед сложностью реальности. Аватар, действующий в интерактивной среде, лишь временно обманывает энтропию, а не побеждает её. Очевидно, что текущие модели мира — это грубые эскизы, едва ли способные уловить все нюансы взаимодействия, не говоря уже о предвидении последствий. Ингредиенты судьбы, известные нам сегодня, слишком бедны для создания по-настоящему разумного агента.
Следующим шагом представляется не столько улучшение существующих моделей, сколько поиск новых способов представления знания. Возможно, стоит взглянуть в сторону нечёткой логики или байесовских сетей, способных оперировать с неопределённостью, а не пытаться её искоренить. Более того, концепция «наблюдай-думай-действуй-размышляй» требует переосмысления. Размышление — это не просто анализ последствий, а создание новых целей, основанных на понимании собственной неполноты.
В конечном счете, задача не в создании идеального симулякра, а в построении агента, способного адаптироваться к непредсказуемости мира. Аватар должен не столько «учиться», сколько «забывать» — отбрасывать устаревшие представления, чтобы освободить место для новых. Иначе, все эти внутренние модели — лишь красивые клетки, в которых заключен призрак разума.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20615.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
- Восстановление потенциала Шрёдингера: новый численный подход
- Спектральная оптимизация: новый подход к созданию квантовых состояний
- Квантовые Иллюзии и Практический Реализм
- Укрощение квантовой неопределенности: новый подход к моделированию
2025-12-24 08:35