Автор: Денис Аветисян
Новое исследование демонстрирует, как искусственный интеллект может прогнозировать параллельные действия нескольких объектов, наблюдая за действиями всего одного участника.
Оценка параллельного выполнения задач на основе видео от первого лица с использованием больших языковых моделей и реальных ограничений.
Несмотря на интуитивное понимание людьми возможности параллельного выполнения сложных задач, вопрос о том, способен ли искусственный интеллект освоить этот навык, наблюдая за действиями одного человека, остается открытым. В статье «N-Body Problem: Parallel Execution from Single-Person Egocentric Video» авторы представляют задачу прогнозирования параллельного выполнения действий несколькими агентами на основе единственного видео от первого лица. Предложенный подход позволяет моделировать распределение задач между агентами, соблюдая при этом физические ограничения и причинно-следственные связи, что значительно повышает эффективность и реалистичность параллельного исполнения. Не откроет ли это путь к созданию более гибких и адаптивных систем искусственного интеллекта, способных эффективно сотрудничать в сложных реальных условиях?
Каждая революция — будущий техдолг: постановка задачи
Современные методы часто оказываются неспособны точно предсказывать планы параллельного выполнения действий, основываясь лишь на следах поведения одного агента, особенно в сложных и продолжительных видео-сценах. Эта проблема возникает из-за трудностей в реконструкции полной картины взаимодействия, когда наблюдается только один участник, и необходимо угадать действия других, а также предвидеть их взаимосвязи во времени. Отсутствие информации о параллельных процессах приводит к неоптимальным решениям и снижает эффективность планирования в многоагентных системах, где координация действий критически важна. Ограничения в предсказании планов выполнения особенно остро проявляются при анализе видеоданных, требующих учета пространственного контекста и временных зависимостей между событиями.
Ограниченная способность предсказывать планы параллельного выполнения, особенно в сложных и продолжительных видеосценариях, существенно затрудняет эффективное распределение задач и оптимизацию в многоагентных системах. В ситуациях, где несколько агентов взаимодействуют и выполняют взаимосвязанные действия, неспособность точно определить последовательность и зависимости этих действий приводит к неоптимальному использованию ресурсов и снижению общей производительности. Например, в задачах, требующих скоординированных усилий, таких как совместное строительство или поисково-спасательные операции, неэффективное распределение задач может привести к задержкам, ошибкам и даже провалу миссии. Поэтому разработка методов, позволяющих точно прогнозировать планы параллельного выполнения, является ключевой задачей для создания интеллектуальных многоагентных систем, способных эффективно решать сложные задачи в динамичной среде.
Предлагается задача «N-Body Problem» — новый вызов в области прогнозирования параллельного выполнения действий, требующий глубокого понимания последовательностей действий и их взаимосвязей. Суть задачи заключается в способности системы не просто распознавать отдельные действия, но и предвидеть, как они зависят друг от друга, и в каком порядке их необходимо выполнить для достижения общей цели. Решение этой задачи критически важно для эффективного распределения задач в многоагентных системах, где от способности предвидеть и оптимизировать последовательности действий зависит общая производительность и координация. Особенностью «N-Body Problem» является необходимость учитывать сложные зависимости между действиями, что требует от системы способности к тонкому анализу и логическому выводу.
Задача, известная как «N-Body Problem», тесно связана с анализом видеоданных, полученных от первого лица, что требует развитого пространственного понимания. Суть заключается в способности системы не просто распознавать объекты на видео, но и предсказывать их дальнейшие траектории и взаимодействия, подобно тому, как физик рассчитывает движение нескольких тел, подверженных гравитации. Для успешного решения необходимо учитывать перспективу, масштабирование и окклюзии, то есть случаи, когда одни объекты загораживают другие. Именно это делает задачу особенно сложной и актуальной для развития систем искусственного интеллекта, способных ориентироваться и действовать в реальном мире, воспринимая его глазами наблюдателя, и планировать действия, учитывая пространственные взаимосвязи.
Gemini 2.5 Pro и структурированное проектирование промптов: решение
Для решения задачи N-тел мы используем возможности логического вывода модели Gemini 2.5 Pro. Задача N-тел представляет собой симуляцию движения $N$ взаимодействующих тел под воздействием гравитационных сил. Gemini 2.5 Pro, будучи большой языковой моделью, способна анализировать данные о начальных условиях (положение и скорость каждого тела), применять законы физики и прогнозировать траектории движения тел во времени. В рамках нашего подхода модель используется для предсказания столкновений, вычисления траекторий и оптимизации стратегий для достижения заданных целей в симуляции, демонстрируя способность к решению сложных вычислительных задач, связанных с динамикой систем.
В основе нашего подхода лежит структурированное промптовое проектирование — специально разработанная стратегия, направленная на организацию логических рассуждений визуальной языковой модели (VLM) относительно трехмерных сред, использования объектов и взаимосвязей между задачами. Данная стратегия подразумевает четкую последовательность инструкций и запросов, которые позволяют модели последовательно анализировать видеоматериал, идентифицировать ключевые элементы сцены и строить связный план действий. Она фокусируется на предоставлении VLM необходимого контекста и ограничений, чтобы обеспечить более точное и надежное решение сложных задач, требующих понимания пространственных отношений и функционального назначения объектов.
Стратегия структурированного промптинга значительно повышает способность Gemini 2.5 Pro извлекать релевантную информацию из видеоматериалов и формировать последовательный план действий. Это достигается за счет организации промптов таким образом, чтобы модель последовательно анализировала визуальные данные, идентифицировала ключевые объекты и агентов, а также определяла зависимости между ними. В результате модель способна не просто распознавать элементы сцены, но и выстраивать логическую цепочку действий, необходимую для решения поставленной задачи, что обеспечивает более надежное и предсказуемое поведение в сложных сценариях.
Пространственное рассуждение играет ключевую роль в способности Gemini 2.5 Pro понимать взаимосвязи между агентами и объектами в сцене. Модель анализирует трехмерное окружение, определяя положение объектов относительно друг друга и по отношению к агентам. Это включает в себя оценку расстояний, углов, препятствий и других геометрических параметров, необходимых для планирования действий и прогнозирования результатов. Способность модели к пространственному рассуждению позволяет ей эффективно решать задачи, требующие понимания и манипулирования объектами в трехмерном пространстве, такие как навигация, захват объектов и выполнение последовательностей действий в сложной среде.
Строгая оценка: метрики и наборы данных
Оценка предложенного подхода к параллельному выполнению действий осуществляется с использованием набора метрик, включающего покрытие действий (Action Coverage) и частоту столкновений (Collision Rate). Покрытие действий отражает долю успешно выполненных действий из запланированного набора, в то время как частота столкновений измеряет количество случаев, когда параллельно выполняемые действия приводят к физическим или логическим конфликтам. Обе метрики критически важны для оценки эффективности и безопасности предложенных планов выполнения, и используются для количественной оценки производительности системы в различных сценариях.
В ходе оценки на наборе данных HD-EPIC, состоящем из 80 видеороликов высокой четкости, была достигнута эффективность покрытия действий на уровне 91.3%. Данный показатель отражает способность системы успешно выполнять требуемые действия в различных сценариях. Высокое значение покрытия действий указывает на надежность и полноту планирования действий, что свидетельствует о сильной способности системы к завершению задач в реальных условиях. Оценка проводилась на основе анализа успешного выполнения каждого действия, предусмотренного в аннотациях к видеороликам.
В ходе оценки была достигнута значительная оптимизация показателя столкновений — до 7.7%. Это представляет собой существенное улучшение по сравнению с результатами, полученными при использовании наивных методов назначения/оптимизации, где данный показатель составлял 25.9% и 39.7% соответственно. Снижение частоты столкновений напрямую влияет на надежность и эффективность планируемых действий, обеспечивая более плавное и предсказуемое выполнение задач в динамической среде.
Для оценки способности нашей модели к обобщению и адаптации к различным сценариям, мы провели валидацию на двух общедоступных наборах данных: HD-EPIC и RESCALING. HD-EPIC представляет собой крупномасштабный набор данных с видеозаписями взаимодействия человека с окружающей средой, охватывающий широкий спектр действий и объектов. RESCALING, в свою очередь, фокусируется на задачах, требующих масштабирования действий и адаптации к изменяющимся условиям. Использование этих двух разнородных наборов данных позволяет комплексно оценить эффективность нашей модели в различных условиях и подтвердить ее способность к обобщению на новые, ранее не встречавшиеся сценарии.
При использовании Gemini 2.5 Pro удалось снизить процент конфликтов объектов до 0.64%, а процент причинно-следственных конфликтов — до 18%. Данные показатели отражают улучшение согласованности и логической корректности генерируемых планов выполнения задач, что является ключевым фактором для обеспечения успешного взаимодействия агента с окружающей средой и предотвращения нежелательных последствий.
В рамках оценочного фреймворка интегрированы ограничения, включающие пространственные ($Spatial Constraints$), ограничения на объекты ($Object Constraints$) и ограничения, связанные с причинно-следственными связями ($Causality Constraints$). Пространственные ограничения учитывают физические границы и препятствия в среде выполнения задач, предотвращая планирование нереалистичных траекторий движения. Ограничения на объекты гарантируют, что агенты взаимодействуют только с доступными и соответствующими объектами. Ограничения причинно-следственных связей обеспечивают, что планируемые действия выполняются в логической последовательности, необходимой для успешного завершения задачи, предотвращая выполнение действий, которые противоречат друг другу или логике сценария.
Выходя за рамки валидации: последствия и направления дальнейших исследований
Полученные результаты демонстрируют существенный прогресс по сравнению с существующими подходами, в частности, с алгоритмом HEFT Scheduling. Проведённые исследования показали, что разработанная система превосходит HEFT в задачах координации множества агентов, обеспечивая более эффективное распределение вычислительных ресурсов и, как следствие, сокращение времени выполнения операций. В сценариях с двумя взаимодействующими объектами достигнуто ускорение в 1,6 раза — время обработки снизилось с 19,8 до 10,4 минут. При усложнении задачи до трёх взаимодействующих объектов, ускорение составило 2,3 раза, что позволило сократить время обработки до 7,5 минут. Эти улучшения открывают новые возможности для повышения производительности в широком спектре приложений, включая робототехнику и системы автономного управления, где требуется быстрая и слаженная работа нескольких агентов.
В ходе экспериментов продемонстрировано значительное ускорение выполнения задач при использовании разработанного подхода. В сценариях, включающих взаимодействие двух объектов, время обработки сократилось с 19.8 минут до 10.4 минут, что представляет собой увеличение скорости в 1.6 раза. При усложнении сценария до трех взаимодействующих объектов, достигнуто еще более существенное улучшение — время выполнения уменьшилось до 7.5 минут, обеспечивая 2.3-кратное ускорение. Эти результаты свидетельствуют о высокой эффективности предложенного алгоритма в задачах, требующих координации действий нескольких агентов, и открывают возможности для оптимизации ресурсов и повышения производительности в различных приложениях.
Значительное повышение эффективности, продемонстрированное в ходе исследования, открывает широкие перспективы для приложений, требующих слаженной работы множества агентов. В частности, это касается области робототехники, где оптимизация координации между роботами критически важна для выполнения сложных задач, таких как совместная сборка, исследование территорий или работа в условиях ограниченных ресурсов. Автономные системы, включая беспилотные летательные аппараты и автомобили, также могут извлечь выгоду из данной разработки, обеспечивая более быстрое и надежное взаимодействие между устройствами и повышая общую эффективность выполнения поставленных задач. Ускорение процессов координации позволяет снизить время реакции систем, повысить их адаптивность к изменяющимся условиям и, в конечном итоге, создать более интеллектуальные и эффективные решения для широкого спектра практических применений.
Разработанный фреймворк демонстрирует значительный потенциал в оптимизации параллельного выполнения задач, что открывает возможности для существенного ускорения завершения работы и снижения потребления ресурсов. Благодаря способности предсказывать оптимальную последовательность действий и распределять нагрузку между агентами, система позволяет избегать узких мест и эффективно использовать доступные вычислительные мощности. Это особенно важно в сценариях, требующих координации множества независимых компонентов, например, в робототехнике и автономных системах, где сокращение времени выполнения задач напрямую влияет на эффективность и производительность. Возможность предвидеть и оптимизировать параллельное исполнение позволяет не только ускорить выполнение текущих задач, но и снизить энергозатраты, что делает фреймворк привлекательным для широкого спектра приложений, где важна как скорость, так и экономичность.
Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей разработанного подхода для применения в более сложных и реалистичных средах. Особое внимание уделяется адаптации алгоритмов к динамически изменяющимся требованиям задач, что критически важно для систем, функционирующих в непредсказуемых условиях. Планируется разработка механизмов, позволяющих учитывать внешние факторы и оперативно корректировать стратегии планирования, обеспечивая тем самым устойчивую и эффективную работу в условиях неопределенности. Это включает в себя исследование методов машинного обучения для прогнозирования изменений в задачах и автоматической оптимизации параметров алгоритма, что позволит значительно повысить его гибкость и применимость к широкому спектру сценариев.
Исследование N-Body Problem, предложенное в статье, неизбежно наталкивается на суровую реальность: даже самые изящные модели предсказания параллельного выполнения агентов сталкиваются с проблемами практической реализации. Как метко заметил Дэвид Марр: «Разум не является общим решателем проблем, а скорее набором специализированных механизмов». Иными словами, даже если vision-language модели способны уловить пространственные взаимосвязи и цели агентов, финальная реализация всегда будет компромиссом между теорией и жесткими ограничениями реального мира. Невозможно создать идеальную симуляцию, потому что прод всегда найдёт способ сломать даже самую продуманную архитектуру. Особенно учитывая, что параллелизация задач, предложенная в статье, лишь увеличивает поверхность атаки для внезапных сбоев.
Что дальше?
Предложенная работа, касающаяся предсказания параллельного выполнения действий несколькими агентами по видео от первого лица, неизбежно сталкивается с тем, что любая абстракция умирает от продакшена. Оценка параллельных траекторий, основанная на целях и ограничениях, — элегантная концепция, но реальные видеопотоки, как известно, не подчиняются элегантности. Ограничения, заявленные в работе, — лишь первый уровень сложности. Всё, что можно задеплоить — однажды упадёт, и не всегда предсказуемо.
Дальнейшее развитие, вероятно, будет связано не столько с усложнением моделей, сколько с их адаптацией к шуму и неопределённости реального мира. Заявленный подход к распараллеливанию задач, основанный на vision-language моделях, может оказаться полезным, но необходимо учитывать, что эти модели — всего лишь сложные статистические инструменты, склонные к галлюцинациям и не всегда способные к адекватному пространственному мышлению. Предложенная оценка, вероятно, станет узким местом, когда система столкнётся с нетривиальными сценариями.
Пожалуй, наиболее интересным направлением является поиск способов интеграции с системами планирования и обучения с подкреплением. Иначе говоря, необходимо научить систему не просто предсказывать, что произойдёт, а активно вмешиваться и корректировать траектории агентов. И тогда, возможно, мы увидим не просто красивые диаграммы, а что-то действительно полезное. Хотя, конечно, и это однажды сломается.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11393.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Где «смотрят» большие языковые модели: новый взгляд на визуальное понимание
- Игры в коалиции: где стабильность распадается на части.
- Доказательство устойчивости веб-агента: проактивное свертывание контекста для задач с горизонтом в бесконечность.
- Доказательства просят: Как искусственный интеллект помогает отличать правду от вымысла
- Интеллектуальный поиск научных статей: новый подход к исследованию литературы
- Голос в переводе: как нейросети учатся понимать речь
- Игры без модели: новый подход к управлению в условиях неопределенности
- Цифровые двойники: первый опыт обучения
2025-12-15 08:56