Трансформация взаимодействия человека и компьютера с помощью генеративных интерфейсов
Недавние достижения в области генеративных моделей меняют способы нашего взаимодействия с компьютерами, делая его более естественным, адаптивным и персонализированным.
Ранние интерфейсы, инструменты командной строки и статические меню были фиксированными и требовали от пользователей адаптации к машине. Теперь, с появлением больших языковых моделей (LLM) и мультимодального искусственного интеллекта (ИИ), пользователи могут взаимодействовать с системами, используя повседневный язык, изображения и даже видео.
Новые модели способны моделировать динамические среды, например, в видеоиграх, в режиме реального времени. Эти тенденции указывают на будущее, в котором компьютерные интерфейсы будут не просто реагировать, но и генерировать, адаптируясь к нашим целям, предпочтениям и меняющемуся контексту вокруг нас.
Эволюция генеративных моделей для моделирования сред
Недавние подходы в области генеративных моделей значительно продвинулись в моделировании интерактивных сред.
Ранние модели, такие как World Models, использовали скрытые переменные для моделирования задач обучения с подкреплением. Модели GameGAN и Genie имитировали интерактивные игры и создавали игровые миры в 2D. Модели на основе диффузии, такие как GameNGen, MarioVGG, DIAMOND и GameGen-X, моделировали культовые игры с открытым миром с поразительной точностью.
Помимо игр, модели, такие как UniSim, моделируют сценарии из реальной жизни, а Pandora позволяет генерировать видео, управляемое подсказками на естественном языке. Хотя эти модели преуспевают в динамичном и визуально насыщенном моделировании, симуляция тонких переходов графического интерфейса пользователя (GUI) и точного ввода данных пользователем, такого как движение курсора, остаётся сложной задачей.
Представление NeuralOS: симулятор операционной системы на основе диффузии и RNN
Исследователи из Университета Ватерлоо и Национального исследовательского совета Канады представили NeuralOS. Эта нейронная платформа имитирует интерфейсы операционных систем, напрямую генерируя кадры экрана на основе действий пользователя, таких как движения мыши, клики и нажатия клавиш.
NeuralOS сочетает рекуррентную нейронную сеть (RNN) для отслеживания состояния системы с моделью рендеринга на основе диффузии для создания реалистичных изображений GUI. Обученная на крупномасштабных данных взаимодействия Ubuntu XFCE, она точно моделирует запуск приложений и поведение курсора, хотя детальный ввод с клавиатуры остаётся сложной задачей.
NeuralOS — это шаг к адаптивным генеративным пользовательским интерфейсам, которые в конечном итоге могут заменить традиционные статические меню более интуитивным взаимодействием на основе ИИ.
Архитектурный дизайн и конвейер обучения NeuralOS
NeuralOS построена по модульному принципу, который имитирует разделение внутренней логики и рендеринга GUI, как в традиционных операционных системах. Она использует иерархическую RNN для отслеживания изменений состояния, управляемых пользователем, и модель диффузии в скрытом пространстве для генерации визуальных изображений экрана.
Входы пользователя, такие как движения курсора и нажатия клавиш, кодируются и обрабатываются RNN, которая поддерживает память системы с течением времени. Затем рендерер использует эти выходные данные и пространственные карты курсора для создания реалистичных кадров.
Обучение включает несколько этапов, включая предварительное обучение RNN, совместное обучение, запланированный отбор проб и расширение контекста, чтобы справиться с долгосрочными зависимостями, уменьшить ошибки и эффективно адаптироваться к реальным взаимодействиям пользователей.
Оценка и точность моделирования переходов GUI
Из-за высоких затрат на обучение команда NeuralOS оценила меньшие варианты и аблации, используя специально подобранный набор из 730 примеров. Чтобы оценить, насколько хорошо модель локализует курсор, они обучили регрессионную модель. Они обнаружили, что NeuralOS предсказывает положение курсора с высокой точностью — примерно в пределах 1,5 пикселей, что значительно превосходит модели без пространственного кодирования.
Для переходов состояний, таких как открытие приложений, NeuralOS достигла точности 37,7% по 73 сложным типам переходов, значительно превзойдя базовый уровень. Исследования показали, что удаление совместного обучения привело к размытым выходным данным и отсутствию курсора, а пропуск запланированного отбора проб со временем привёл к быстрому снижению качества прогнозирования.
Заключение: на пути к полностью генеративным операционным системам
NeuralOS — это платформа, которая имитирует интерфейсы операционных систем с помощью генеративных моделей. Она сочетает RNN для отслеживания состояния системы с диффузионной моделью, которая создаёт изображения экрана на основе действий пользователя.
Обученная на взаимодействии с рабочим столом Ubuntu, NeuralOS может генерировать реалистичные последовательности экранов и предсказывать поведение мыши; однако обработка детального ввода с клавиатуры остаётся сложной задачей. Хотя модель многообещающая, она ограничена низким разрешением, низкой скоростью (1,8 кадра в секунду) и неспособностью выполнять сложные задачи ОС, такие как установка программного обеспечения или доступ в интернет.
Будущая работа может быть сосредоточена на языковом управлении, повышении производительности и расширении функциональности за пределы текущих границ ОС.
1. Какие технологии лежат в основе NeuralOS и как они способствуют созданию адаптивных интерфейсов?
В основе NeuralOS лежат рекуррентная нейронная сеть (RNN) и модель рендеринга на основе диффузии. RNN отслеживает состояние системы, а модель на основе диффузии создаёт реалистичные изображения графического интерфейса пользователя (GUI). Эти технологии способствуют созданию адаптивных интерфейсов, позволяя системе генерировать кадры экрана на основе действий пользователя, таких как движения мыши, клики и нажатия клавиш.
2. Какие проблемы в моделировании интерактивных сред остаются нерешёнными, несмотря на прогресс в области генеративных моделей?
Несмотря на значительные достижения в моделировании интерактивных сред, остаётся сложной задачей симуляция тонких переходов графического интерфейса пользователя (GUI) и точного ввода данных пользователем, такого как движение курсора.
3. Какие этапы включает в себя обучение NeuralOS и как они способствуют повышению точности моделирования?
Обучение NeuralOS включает несколько этапов: предварительное обучение RNN, совместное обучение, запланированный отбор проб и расширение контекста. Эти этапы способствуют повышению точности моделирования, позволяя системе справляться с долгосрочными зависимостями, уменьшать ошибки и эффективно адаптироваться к реальным взаимодействиям пользователей.
4. Какие ограничения есть у NeuralOS и какие направления развития могут быть перспективными?
NeuralOS ограничена низким разрешением, низкой скоростью (1,8 кадра в секунду) и неспособностью выполнять сложные задачи ОС, такие как установка программного обеспечения или доступ в интернет. Будущая работа может быть сосредоточена на языковом управлении, повышении производительности и расширении функциональности за пределы текущих границ ОС.
5. Какие преимущества предлагает NeuralOS по сравнению с традиционными статическими меню?
NeuralOS предлагает более интуитивное взаимодействие на основе ИИ, заменяя традиционные статические меню. Она может генерировать реалистичные последовательности экранов и предсказывать поведение мыши, что делает взаимодействие с системой более естественным и адаптивным.