Автор: Денис Аветисян
Новое исследование представляет иерархический бенчмарк SpatialTree, позволяющий оценить и понять эволюцию пространственного интеллекта в современных мультимодальных системах.
SpatialTree — это иерархическая таксономия, выявляющая структурные зависимости в навыках пространственного рассуждения и компромиссы между восприятием и логическим анализом в больших мультимодальных языковых моделях.
Несмотря на прогресс в области мультимодальных больших языковых моделей (MLLM), понимание и систематическая оценка пространственного интеллекта в них остается сложной задачей. В работе ‘SpatialTree: How Spatial Abilities Branch Out in MLLMs’ предложена иерархическая таксономия SpatialTree, организующая пространственные способности на четыре уровня — от восприятия до агентной компетентности — и соответствующий комплексный бенчмарк для оценки современных MLLM. Результаты демонстрируют четкую структуру зависимостей между пространственными навыками, выявляя отрицательный перенос внутри низкоуровневых способностей и сильный положительный перенос от низких к высоким уровням. Возможно ли, используя SpatialTree, разработать эффективные стратегии обучения, позволяющие последовательно улучшать все аспекты пространственного интеллекта в MLLM, избегая при этом компромисса между интуитивным восприятием и сложным рассуждением?
Фундамент пространственного интеллекта: иерархия как отражение сложности
Понимание интеллекта, в частности пространственного, требует иерархического подхода, аналогичного тому, что используется в когнитивной науке. Сложные пространственные способности нельзя рассматривать как единое целое; необходимо их декомпозировать на отдельные, взаимосвязанные уровни. Такой подход позволяет выделить фундаментальные компоненты, из которых складывается способность ориентироваться и взаимодействовать с окружающим миром. Вместо попыток создать искусственный интеллект, сразу способный к сложным пространственным задачам, ученые предлагают сначала моделировать базовые навыки восприятия и представления пространства, а затем постепенно усложнять систему, добавляя новые уровни абстракции и логических операций. Это подобно строительству здания: сначала закладывается фундамент, а затем возводятся этажи, каждый из которых опирается на предыдущий. Такая декомпозиция не только упрощает задачу создания искусственного интеллекта, но и позволяет лучше понять принципы работы человеческого разума.
Структура SpatialTree представляет собой иерархическую модель, систематизирующую пространственный интеллект посредством четырех уровней — от L1 до L4. Эта организация не просто классификация, а скорее детальный план для создания искусственного интеллекта, способного к полноценному пониманию и взаимодействию с окружающим пространством. Каждый уровень SpatialTree соответствует определенной сложности пространственных задач: от базового восприятия и распознавания объектов (L1), через построение пространственных представлений и навигацию (L2, L3), до планирования действий и проактивного взаимодействия со средой (L4). Такой подход позволяет разложить сложную задачу создания «умного» ИИ на более управляемые этапы, обеспечивая последовательное развитие пространственных способностей и приближая возможность создания по-настоящему автономных и адаптивных систем.
Предлагаемая таксономия позволяет рассматривать пространственное мышление как многоуровневую задачу, начинающуюся с базового восприятия и постепенно переходящую к агентивной компетентности. Изначально, система должна уметь обрабатывать сенсорные данные и строить примитивное представление окружающего пространства. Затем, на последующих уровнях, происходит формирование более сложных представлений, включающих в себя понимание взаимосвязей между объектами, построение карт и прогнозирование изменений в окружающей среде. На высшем уровне, агентивная компетентность подразумевает способность не только понимать пространственные отношения, но и активно использовать их для достижения целей, планирования действий и эффективного взаимодействия с миром, что является ключевым шагом на пути к созданию по-настоящему разумных систем искусственного интеллекта.
Строительные блоки восприятия: пространственные способности L1
Пространственное восприятие (L1) является фундаментальной основой пространственного интеллекта, охватывающей ключевые способности, такие как геометрия, восприятие движения и ориентация. Геометрия включает в себя оценку формы, размера и взаимного расположения объектов. Восприятие движения позволяет отслеживать и прогнозировать перемещение объектов в пространстве, необходимое для взаимодействия с динамичной средой. Ориентация, в свою очередь, обеспечивает понимание положения тела и объектов относительно друг друга и окружающего пространства, что критически важно для навигации и координации действий. Все три компонента тесно взаимосвязаны и совместно обеспечивают основу для более сложных пространственных навыков и когнитивных процессов.
Понимание пространственных отношений является критически важным для интерпретации расположения объектов в окружающей среде. Точное определение взаимного положения объектов, включая их расстояние, направление и ориентацию, необходимо для эффективной навигации, манипулирования предметами и взаимодействия с миром. Эта способность включает в себя не только статическое определение расположения, но и динамическое отслеживание изменений в пространственном расположении объектов во времени. Отсутствие или нарушение способности к точному пониманию пространственных отношений может приводить к сложностям в выполнении повседневных задач, требующих координации движений и оценки расстояний, а также к проблемам с ориентацией в пространстве и распознаванием объектов.
Для обеспечения работы базовых пространственных способностей, таких как понимание геометрии, восприятие движения и ориентация, критически важны экспертные модели восприятия. К ним относятся DepthAnything3, предназначенная для оценки глубины сцены; GeoCalib, калибрующая геометрические параметры; OrientAnything, определяющая ориентацию объектов; и SpatialTracker, отслеживающая их положение в пространстве. Эти модели предоставляют необходимые данные — информацию о $3D$ структуре окружения и расположении объектов — которые служат основой для формирования пространственного представления и последующей интерпретации.
От восприятия к памяти: конструирование пространственных представлений
Построение ментальных карт (L2) является ключевым процессом, соединяющим непосредственное восприятие окружающей среды с возможностями более сложного когнитивного анализа. Этот процесс позволяет формировать пространственную память и создавать внутреннее представление об окружении, необходимое для навигации, планирования действий и решения задач, связанных с ориентацией в пространстве. В отличие от простого запоминания визуальных деталей, ментальное картирование предполагает создание интегрированной модели окружающей среды, позволяющей экстраполировать информацию и предсказывать последствия действий в пространстве, что является основой для интеллектуального взаимодействия с миром.
Ключевым элементом процесса построения пространственных представлений является создание когнитивной карты — унифицированной глобальной репрезентации пространственной информации. В отличие от фрагментарных, сенсорных данных, когнитивная карта представляет собой интегрированное представление окружающей среды, позволяющее системе не только фиксировать местоположение объектов, но и устанавливать отношения между ними. Эта внутренняя модель пространства не привязана к конкретной сенсорной модальности и обеспечивает возможность планирования маршрутов, выполнения навигационных задач и экстраполяции информации о пространстве, выходящей за рамки непосредственного восприятия. Когнитивная карта является основой для пространственной памяти и позволяет осуществлять внутреннее моделирование окружающей среды.
Понимание аффордансов и пространственная подпись позволяют системе интерпретировать функциональные возможности объектов и преобразовывать визуальные сцены в лингвистическое описание. Аффордансы, определяемые как потенциальные действия, которые объект позволяет выполнить (например, “стул — для сидения”), интегрируются с визуальной информацией для формирования более полного представления об окружающей среде. Процесс пространственной подписи заключается в генерации текстового описания сцены, идентифицирующего объекты и их взаиморасположение. Эти данные, объединенные, значительно обогащают пространственное представление, позволяя системе не просто «видеть» окружение, но и понимать его функциональное назначение и возможности взаимодействия с ним.
Рассуждения и планирование в пространственных мирах
Ментальное моделирование (уровень 3) представляет собой когнитивный процесс, позволяющий внутренне проигрывать различные пространственные сценарии и предсказывать их последствия. Этот процесс является основой для каузального рассуждения, то есть установления причинно-следственных связей между объектами и событиями в пространстве. В частности, ментальное моделирование позволяет оценивать, как действия агента изменят пространственную конфигурацию и предсказывать результаты этих изменений. Последовательное планирование, в свою очередь, использует ментальное моделирование для построения цепочек действий, приводящих к желаемому состоянию пространства, путем оценки вероятных исходов каждого шага и выбора оптимальной последовательности. Таким образом, ментальное моделирование служит ключевым механизмом для решения задач, требующих предвидения и планирования в пространственной среде.
Пространственный движок объединяет специализированные модели, такие как модели восприятия и планирования, для формирования более полной картины окружающей среды. Интеграция данных из различных источников и модальностей — визуальных, тактильных, проприоцептивных — значительно расширяет разнообразие входных данных. Это позволяет движку не только фиксировать статичные характеристики пространства, но и учитывать динамические изменения, взаимосвязи между объектами и предсказывать их поведение, обеспечивая более детальное и нюансированное понимание окружающей среды. Такое обогащение данных критически важно для решения сложных пространственных задач, требующих учета множества факторов и прогнозирования последствий действий.
Наши результаты демонстрируют четкую иерархическую зависимость между различными уровнями пространственного интеллекта. Более сложные пространственные способности, такие как моделирование ситуаций (L3) и последовательное планирование (L4), критически зависят от прочной основы, обеспечиваемой базовым восприятием (L1). Это означает, что точность и надежность работы L3 и L4 напрямую коррелируют с качеством и полнотой информации, получаемой на уровне L1. Наблюдаемые недостатки в работе более сложных функций часто прослеживаются до ошибок или неточностей на этапе первичного восприятия и обработки сенсорных данных. Таким образом, развитие и оптимизация L1 является необходимым условием для повышения эффективности пространственного интеллекта в целом.
К агентной компетентности: интегрируя восприятие, рассуждения и действия
Уровень агентной компетентности (L4) представляет собой высшую ступень развития пространственного интеллекта, позволяющую агенту эффективно взаимодействовать с окружающей средой. Этот уровень характеризуется не просто восприятием пространства, но и способностью к комплексному планированию действий и их реализации для достижения поставленных целей. Агент, достигший L4, способен адаптироваться к изменяющимся условиям, решать сложные задачи, требующие координации различных действий, и демонстрировать гибкость в поведении. Достижение агентной компетентности является ключевым шагом на пути к созданию действительно автономных и интеллектуальных систем, способных полноценно функционировать в реальном мире, а не только в симулированных средах.
Ключевым компонентом достижения полноценной агентности является конвейер извлечения действий, который преобразует специфичные для конкретной платформы действия — например, движения мышью или нажатия клавиш — в унифицированные последовательности команд. Этот процесс необходим для создания универсального интерфейса управления, позволяющего агенту взаимодействовать с различными средами и приложениями независимо от особенностей их реализации. По сути, конвейер действует как переводчик, абстрагируясь от низкоуровневых деталей и представляя действия в виде последовательности семантически значимых операций. Эффективность этого конвейера напрямую влияет на способность агента к обобщению и адаптации к новым задачам, поскольку позволяет ему применять уже изученные стратегии в различных контекстах, не требуя перенастройки для каждого конкретного приложения или платформы.
Оценка способностей агентов к решению разнообразных задач выявила значительные трудности в достижении высокого уровня компетентности. Успешность выполнения задач существенно различается между различными моделями, что указывает на сложность интеграции восприятия, рассуждений и действий. В ходе сравнительного анализа, модель Gemini 2.5 Pro продемонстрировала наивысшую общую точность на разработанном нами бенчмарке, что свидетельствует о её превосходстве в решении задач, требующих комплексного взаимодействия с окружающей средой и эффективной обработки информации. Данный результат подчеркивает важность дальнейших исследований в области создания искусственного интеллекта, способного к автономному и компетентному поведению.
Этот SpatialTree, конечно, попытка упорядочить хаос пространственного мышления в этих больших моделях. Удивительно, как быстро всё сводится к иерархиям — будто кто-то решил, что сложные навыки можно разложить по полочкам. Но, как известно, за каждой красивой таксономией скрывается гора технических компромиссов. Джеффри Хинтон как-то заметил: «Принятие решения о том, что нужно оптимизировать, часто важнее, чем сама оптимизация». Здесь то же самое: решают, какие аспекты пространственного мышления важны, а какие можно проигнорировать. И через некоторое время это «улучшение» превратится в новый вид техдолга, когда модель начнёт давать странные ответы, потому что «пространственное восприятие» вдруг окажется несовместимо с «пространственным рассуждением». Очевидно, что кто-то сейчас назовёт это «AI» и получит инвестиции.
Куда всё это ведёт?
Представленная работа, как и большинство подобных, выявляет закономерности, но не решает проблем. Иерархическая структура SpatialTree, безусловно, элегантна — всегда приятно, когда хаос хоть как-то упорядочен. Однако, стоит признать, что эта иерархия — лишь снимок текущего состояния нашего понимания «пространственного интеллекта». Ведь если система стабильно падает на одних и тех же тестах, значит, она хотя бы последовательна в своей некомпетентности. Следующим шагом, вероятно, станет создание ещё более изощрённых тестов, способных выявлять ещё более тонкие недостатки в этих самых «мультимодальных» моделях. В конце концов, мы не пишем код — мы просто оставляем комментарии будущим археологам.
Особый интерес представляет обнаруженный компромисс между восприятием и рассуждением. Это напоминает старую добрую проблему «узкого» и «общего» интеллекта, только теперь в более красочной упаковке. Попытки «напичкать» модели данными, вероятно, приведут к ещё большему усложнению и, как следствие, к ещё более хрупким системам. «Cloud-native» — это просто то же самое, только дороже.
В конечном итоге, истинный прогресс, возможно, лежит не в создании всё более мощных моделей, а в более глубоком понимании того, что вообще означает «пространственное мышление». Или, что ещё более вероятно, в принятии того факта, что некоторые проблемы просто не решаются, а лишь временно откладываются.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20617.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Адаптивная Квантизация: Новый Подход к Сжатию Больших Языковых Моделей
- Квантовые ядра в работе: новый взгляд на классификацию данных
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений
- 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
2025-12-24 13:21