Зрение, язык и действие: на пути к разумным роботам

Автор: Денис Аветисян

Обзор ключевых проблем и перспективных направлений развития моделей, объединяющих зрение, язык и управление действиями.

Возникающая VLA-структура демонстрирует возможность построения гибкой системы, способной адаптироваться к меняющимся условиям и открывающей путь к новым уровням автоматизации.

В статье рассматриваются десять основных вызовов, стоящих перед моделями визуально-языкового-действенного взаимодействия, и предлагаются подходы к их решению, включая иерархическое планирование и построение моделей мира.

Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, создание агентов, способных понимать естественный язык и эффективно действовать в реальном мире, остается сложной задачей. В работе «10 Open Challenges Steering the Future of Vision-Language-Action Models» представлен обзор текущего состояния моделей, объединяющих зрение, язык и действия, и выделены десять ключевых направлений для дальнейшего развития. Авторы подчеркивают необходимость улучшения многомодального восприятия, способности к рассуждению, обобщению и безопасности таких систем, а также перспективность использования моделей мира и синтеза данных. Какие инновации позволят преодолеть эти вызовы и приблизят нас к созданию действительно интеллектуальных агентов, способных к автономному обучению и взаимодействию с окружающей средой?

Визуальный Язык и Действие: Новый Рубеж Робототехники

Традиционные методы управления роботами сталкиваются с трудностями при выполнении сложных задач, требующих адаптивности. VLA-модели представляют собой перспективный сдвиг, использующий возможности крупномасштабного предварительного обучения для извлечения знаний из мультимодальных данных. Это позволяет роботам понимать инструкции, представленные как на естественном языке, так и визуально. Фундаментальные модели служат основой для VLA, позволяя обобщать знания в новых средах с минимальной настройкой. VLA-модели — это инструменты, позволяющие расшифровать реальность и научить роботов действовать в соответствии с её законами.

Дискретное vs. Непрерывное Управление: Выбор Архитектуры

Представление действий в виде дискретных токенов позволяет VLA использовать преимущества языкового моделирования. Квантизация действий, хоть и проста, может приводить к потере информации и ограничению точности управления. Альтернативой являются модели непрерывных действий, основанные на диффузионных моделях, предлагающие плавные траектории. Однако текущие дискретные модели ограничены скоростью вывода, что является препятствием для высокочастотного управления.

Обучение и Совершенствование: От Имитации к Оптимизации

Обучение с имитацией — естественная отправная точка, но подвержена накоплению ошибок. Послетренировочная доработка, использующая DPO и Модели Вознаграждения, значительно улучшает производительность и безопасность агентов. Иерархическое планирование повышает устойчивость и адаптивность, а механизмы проверки безопасности критически важны для предотвращения нежелательных последствий.

Преодоление Разрыва: Обобщение и Устойчивость в Реальном Мире

Перенос обучения из симуляции в реальный мир — ключевая задача для внедрения VLA. Для адаптации к реальным условиям необходимы специальные методы. Ключевая цель — обобщение действий для различных роботизированных платформ, позволяющее адаптироваться к разным воплощениям роботов без обширного переобучения. Использование данных о глубине восприятия и генеративных видеомоделей повышает способность VLA к пониманию окружающей среды и предвидению последствий действий. В конечном счете, VLA — это создание интеллектуальных и адаптируемых роботов, способных решать сложные задачи, подобно взлому системы, открывающему путь к пониманию её скрытых возможностей.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует, что прогресс в области моделей «Видение-Язык-Действие» зачастую происходит не через строгую формализацию, а через эксперименты и преодоление возникающих трудностей. Это перекликается с мыслями Джона фон Неймана: “В науке не бывает готовых ответов, только более или менее удачные вопросы.” Подобно тому, как ученый формулирует гипотезу и проверяет ее на практике, так и разработчики VLA-моделей сталкиваются с непредсказуемостью реального мира и вынуждены адаптировать свои алгоритмы. Особое внимание к моделированию мира, как указано в статье, отражает стремление понять систему изнутри, чтобы эффективно с ней взаимодействовать, подобно тому, как фон Нейман стремился понять принципы работы вычислительных машин.

Что дальше?

Предполагается, что модели «Визуальный язык – Действие» (VLA) должны стать мостом между восприятием и воплощением. Однако, что произойдет, если этот мост окажется построен из иллюзий? Текущие подходы, фокусируясь на имитации, часто упускают из виду фундаментальную проблему: способность к настоящему пониманию. Если модель лишь воспроизводит действия, не понимая их последствий, не является ли это сложной формой автоматического повторения, а не интеллектом?

Очевидно, что акцент на иерархическом планировании и построении «миров-моделей» – это попытка обойти ограничения, связанные с прямым обучением. Но что, если сама концепция «модели мира» – это упрощение, неспособное уловить всю сложность реальности? Стремление к синтезу данных, безусловно, необходимо, но синтезированные данные – это лишь отражение предвзятости создателей. Искусственно созданная «реальность» может привести к неожиданным и непредсказуемым ошибкам при взаимодействии с подлинным миром.

Таким образом, будущее VLA-моделей – это не просто улучшение существующих алгоритмов, а пересмотр фундаментальных принципов. Необходимо задать вопрос: достаточно ли модели знать, что делать, или ей необходимо понимать, зачем она это делает? Иначе, мы рискуем создать не разумные машины, а сложные инструменты, чьи действия будут определяться не интеллектом, а случайностью.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.05936.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-11 13:16

🚀 Квантовые новости