Пространственный интеллект — это способность понимать физическое или виртуальное пространство и то, как оно меняется с течением времени, — понимать настолько хорошо, чтобы делать выводы о вероятных последствиях тех или иных действий. По мере того как искусственный интеллект переходит от принятия решений и выполнения действий в рамках бизнес-процессов к взаимодействию с физическим миром, именно пространственный интеллект позволяет ему действовать автономно, безопасно и эффективно, пишет в корпоративном блоге Дэн Эверетт, директор IDC по исследованиям в области пространственных приложений и моделей окружающего мира.
Что такое пространственный интеллект?
Пространственный интеллект объединяет четыре возможности:
- Воспринимать физическое пространство или создавать его модель (например, 3D-модель).
- Распознавать объекты в этом пространстве и определять взаимосвязи между ними.
- Моделировать, как изменения состояния или активности объектов, а также последовательность событий, влияют на условия и результаты с течением времени.
- Принимать решения, какие действия необходимо предпринять для достижения желаемого результата.
Люди используют пространственный интеллект ежедневно, даже не задумываясь об этом. Возьмем, к примеру, водителя, едущего по городской улице:
- Восприятие: водитель видит улицу и дома вдоль нее.
- Распознавание: водитель замечает ребенка, играющего с мячом на подъездной дорожке.
- Моделирование: водитель предполагает, что если мяч отскочит на проезжую часть, ребенок может побежать за ним, не глядя по сторонам.
- Принятие решений: водитель снижает скорость и продолжает следить за ребенком и мячом, чтобы успеть остановиться, если ребенок выбежит на дорогу.
Это пример человеческого пространственного интеллекта. Аппаратное и программное обеспечение позволяют машинам выполнять те же четыре действия. Рассмотрим автономный автомобиль, движущийся по той же улице, где ребенок играет с мячом:
- Восприятие: камеры, лидары и радары фиксируют обстановку на улице, а система объединения данных с датчиков формирует из них единую, постоянно обновляемую модель окружающего пространства.
- Распознавание: модели компьютерного зрения идентифицируют ребенка и мяч, а затем отслеживают их положение относительно дороги и траекторию движения.
- Моделирование: прогностические модели, основанные на законах физики, теории вероятностей и закономерностях, выявленных в ходе анализа данных, оценивают дальнейшее развитие событий — например, выкатывание мяча на дорогу и возможное появление вслед за ним ребенка.
- Принятие решений: на основе правил безопасности и алгоритмов планирования движения система выбирает ответное действие, которое затем реализуется средствами управления транспортным средством; автомобиль замедляется, продолжая отслеживать перемещения ребенка и мяча, чтобы в случае необходимости полностью остановиться, если ребенок выбежит на проезжую часть.
Для прогнозирования событий недостаточно просто знать закономерности — необходимо понимать причинно-следственные связи. Система, «усвоившая», что в 15:00 на этой улице обычно пусто, ошибется в тот момент, когда на дорогу внезапно выкатится мяч. Пространственный интеллект позволяет отслеживать состояние объектов, их действия и последовательность событий; благодаря этому система может сделать логический вывод: сначала появился мяч, а следом за ним может оказаться ребенок.
Какие технологии обеспечивают наличие пространственного интеллекта у машин?
Пространственный интеллект формируется за счет аппаратного обеспечения (датчики, вычислительные модули, исполнительные механизмы) и ПО (моделирование пространства, распознавание объектов, прогнозирование событий, принятие решений). Каждый из четырех аспектов пространственного интеллекта опирается на оба этих компонента.
| Функция | Аппаратное обеспечение | Программное обеспечение |
|---|---|---|
| Восприятие | Камеры, лидары, радары, ультразвуковые датчики и сонары, датчики движения (IMU), системы GPS и позиционирования внутри помещений (например, UWB), 3D-сканеры, IoT-датчики (установленные на транспортных средствах, роботах, гарнитурах, дронах, спутниках) | Интеграция данных с датчиков, локализация и картографирование, 3D-реконструкция, геопространственные данные (ГИС), 3D-проектирование (CAD, BIM, среды, созданные с помощью ИИ) |
| Распознавание | ИИ-процессоры в составе устройств и периферийных систем (включая ИИ, встроенный в камеры и датчики) | Компьютерное зрение, обнаружение и классификация объектов, сегментация сцен, отслеживание объектов, модели взаимосвязей между объектами, визуально-языковые модели |
| Моделирование | Бортовые ИИ-процессоры для прогнозирования в режиме реального времени; графические процессоры (GPU) в дата-центрах и высокопроизводительные вычислительные системы для масштабного моделирования | Прогностические модели (физические, вероятностные, основанные на обучении); физические движки; ПО для симуляции и создания цифровых двойников; модели мира |
| Принятие решений | Бортовые компьютеры и контроллеры реального времени; исполнительные механизмы, реализующие принятые решения (двигатели, рулевое управление, тормоза, роботизированные манипуляторы) | Правила и ограничения безопасности, планирование движения и маршрутов, оптимизация, стратегии управления (например, на основе обучения с подкреплением), ИИ-агенты, управляющее ПО |
Примечание: данные списки носят иллюстративный, а не исчерпывающий характер. В большинстве систем одно и то же аппаратное обеспечение используется для этапов распознавания, моделирования и принятия решений независимо от модели развертывания (на периферии, в облаке или онпремис). Исполнительные механизмы отнесены к этапу принятия решений, поскольку именно они позволяют машине совершать действия в физическом мире. В виртуальной среде «действием» может быть внесение изменений в проект или выполнение какого-либо операционного процесса.
Каковы примеры применения пространственного интеллекта в различных отраслях и в разных пространственных масштабах?
Пространственный интеллект используется в самых разных отраслях — от космических масштабов до молекулярного уровня. Ниже приведены примеры результатов, на достижение которых направлены те или иные сценарии его использования.
| Отрасль | Сценарий использования | Масштаб |
|---|---|---|
| Космические агентства | Оценка угрозы со стороны околоземных астероидов путем измерения их размеров и отслеживания траекторий | Космический |
| Оборона и вооруженные силы | Снижение потерь личного состава и техники за счет отслеживания сил и угроз на континентальном уровне в режиме, близком к реальному времени | Глобальный |
| Страхование | Снижение коэффициента убыточности благодаря прогнозированию опасных погодных явлений и рисков наводнений, что позволяет точнее определять стоимость страховых полисов | Региональный |
| Телекоммуникации | Сокращение затрат на развертывание вышек связи за счет моделирования покрытия сигналом в 3D-среде города для выбора оптимального места размещения | Городской |
| Розничная торговля и недвижимость | Увеличение выручки на единицу площади за счет прогнозирования эффективности нового магазина на основе демографических данных, интенсивности потока людей и расположения конкурентов | Районный |
| Сельское хозяйство | Повышение урожайности и снижение расходов на удобрения путем прогнозирования реакции отдельных участков поля на внесение различных веществ — с учетом состояния почвы, уровня влажности и стрессовых факторов для растений | Полевой |
| Складское хозяйство и логистика | Увеличение плотности хранения и сокращение времени на комплектацию заказов благодаря виртуальному тестированию планировки склада перед внесением физических изменений | Складской комплекс |
| Производство | Повышение пропускной способности за счет проектирования производственных линий в 3D, что позволяет избежать пересечений оборудования и возникновения узких мест еще до начала монтажа | Производственная линия |
| Архитектура, проектирование и строительство | Предотвращение перерасхода средств путем моделирования последствий изменений в проекте до их утверждения на стройплощадке (например, при необходимости замены несущих балок крыши из-за увеличения расстояния между стенами) | Конструктивный элемент |
| Фармацевтика | Ускорение процесса разработки лекарств за счет моделирования взаимодействия химических соединений с целевыми белками, что позволяет исключить неперспективные варианты еще до лабораторных испытаний | Молекулярный |
| Игровая индустрия | Сокращение времени на разработку и ускорение выпуска игр за счет автоматической генерации ландшафта виртуального мира и маршрутов передвижения неигровых персонажей | Виртуальный мир |
Какую пользу приносит пространственный интеллект?
Согласно опросу IDC «2025 Power of Place», нельзя выделить какое-то одно преимущество пространственного интеллекта как доминирующее. Респондентам (609 человек из 12 стран) было предложено выбрать три наиболее значимых преимущества инвестиций в геопространственные технологии из 13 предложенных категорий. Чаще всего участники опроса отмечали повышение производительности и экономию затрат (по 27%). В зависимости от отрасли, наиболее важные преимущества различались:
- Финансовые услуги: чаще всего респонденты указывали на улучшение соблюдения нормативных требований (31%).
- Производство: на первом месте — экономия затрат (43%).
- Розничная торговля: чаще всего респонденты отмечали улучшение клиентского опыта (31%).
Поскольку ключевое преимущество зависит от отрасли, при обосновании бизнес-кейса ориентируйтесь на то, что наиболее ценно именно в вашей сфере.
Заключение
Пространственный интеллект наделяет ИИ способностью воспринимать пространство в динамике — по мере его изменения с течением времени — и анализировать последствия собственных действий. Это применимо к самым разным объектам: от городской улицы или производственного цеха до архитектурного проекта здания или молекулы. Понимание причинно-следственных связей делает прогнозы и логические выводы более устойчивыми к изменениям внешних условий.
Чем больше решений и действий имеют пространственную составляющую, тем дороже обходятся ошибки в оценке их последствий — будь то неверно рассчитанная стоимость страхового полиса или столкновения беспилотных транспортных средств. Чтобы снизить подобные риски, следует начать с выбора наиболее значимых сценариев использования, определить необходимые для их реализации возможности, а затем составить дорожную карту внедрения, которую можно воплотить в жизнь.
