Из лаборатории в жизнь: почему ИИ так сложно применять в реальном мире
ИИ работает в лаборатории, но ломается в реальной жизни: три барьера на пути к внедрению
Превращение исследований в области искусственного интеллекта в реальные инструменты не всегда просто, несмотря на выдающийся прогресс последних лет — от беспилотных автомобилей до больших языковых моделей. Системы, которые хорошо работают в контролируемых лабораторных условиях, часто дают сбои при развёртывании в домах, больницах или на городских улицах.
Системы на основе компьютерного зрения, например, обещают повысить безопасность, мониторить здоровье и помогать в реабилитации. Например, система на основе камеры могла бы помочь клиницисту оценить походку пациента или прогресс реабилитации. В будущем ассистивный робот в доме пожилого человека может нуждаться в распознавании, когда человеку трудно встать или он тянется за предметом. Но главная проблема — обеспечить надёжную работу этих роботов за пределами лаборатории, особенно в грязных, непредсказуемых или плохо освещённых условиях.
Как учёный в области компьютерных наук, изучающий ИИ-системы, предназначенные для понимания человеческого поведения — особенно через визуальные сигналы, такие как движения тела и взаимодействия с объектами, — я вижу три главных барьера на пути ИИ из лаборатории в реальный мир: обобщаемость, человеческое поведение и ресурсы.
Барьер 1: разрыв в обобщаемости
Большинство ИИ-систем зрения обучаются на хорошо освещённых, качественных изображениях, часто из курируемых источников, таких как студии захвата движения или дневные записи. Но когда эти системы развёртываются в реальных условиях — в тускло освещённом доме, больничной палате или на ночной улице — они часто испытывают трудности. Это не потому, что технология несовершенна, а потому, что данные, использованные для её обучения, не могут полностью представить огромную изменчивость реального мира.
Возьмём оценку позы человека. Эта задача включает обнаружение ключевых точек на теле человека, таких как суставы, чтобы понять, как он движется. Результат напоминает цифровой скелет, представляющий положение рук, ног и других частей тела. Оценка позы изучалась для приложений в области здоровья и реабилитации, включая измерение походки, мониторинг реабилитационных упражнений и оценку паттернов движения, связанных с риском падения. В хорошо освещённых средах современные ИИ-модели делают это с впечатляющей точностью. Но при низком или неравномерном освещении производительность может резко упасть. Это потому, что модель научилась на чистых, последовательных данных и не готова обобщать на более сложные условия.
Решит ли проблему сбор большего количества ночных данных? Больше размеченных данных, безусловно, помогло бы, но собрать их особенно трудно. Когда суставы человека плохо видны на изображении, их также трудно точно разметить человеку-аннотатору. Низкое освещение может также скрывать визуальную информацию, а не просто делать изображение темнее, а ночные условия варьируются в зависимости от камер, теней, бликов и других источников шума. Поэтому сбор и ручная разметка примеров, охватывающих все эти условия, затруднительны и дороги.
Мы работаем над закрытием этого разрыва, разрабатывая ИИ-системы, которые лучше работают в сценариях с низким освещением. Один из методов, который мы используем, — неконтролируемая адаптация домена, где модель, обученная на хорошо освещённых размеченных данных, адаптируется к условиям низкого освещения без необходимости ручной разметки суставов тела для низкоосвещённых изображений. Это помогает преодолеть «разрыв домена» между чистыми обучающими данными и более грязным миром, где эти системы фактически используются.
В нашем исследовании 2026 года по оценке позы человека при низком освещении мы генерировали реалистичные низкоосвещённые обучающие изображения и проектировали систему так, чтобы она балансировала неопределённые визуальные свидетельства со своими выученными знаниями о структуре человеческого тела. Метод существенно улучшил производительность на двух низкоосвещённых бенчмарках, хотя более широкая проблема далека от решения.
Барьер 2: человеческое поведение
Ещё одно серьёзное препятствие — sheer разнообразие человеческого поведения, особенно когда люди взаимодействуют с объектами. В компьютерном зрении это известно как обнаружение взаимодействия человека с объектом. Обучение ИИ-системы распознавать действия вроде нарезания помидора или передачи баскетбольного мяча требует не только обнаружения объектов, но и понимания контекста и намерения.
Настоящая проблема — масштаб. Количество объектов велико, а способы взаимодействия людей с ними ещё больше. Вы можете сидеть на стуле, нести его, тащить или ставить штабелем. Каждое — отдельное взаимодействие. Чашку можно использовать для питья, мытья, наливания или передачи чего-то другому человеку. Ассистивному роботу нужно было бы различать эти действия, чтобы реагировать appropriately. Собрать и разметить данные для каждой возможной комбинации просто невозможно.
В моём исследовании мы изучаем, как ИИ-система может обнаруживать взаимодействия, которых она никогда не видела во время обучения. Исследователи называют это проблемой обобщения на невиданные классы, и это ключевая задача для построения моделей, которые не просто запоминают паттерны, но могут адаптироваться к новым ситуациям. Наша работа исследовала, как foundation-модели могут помочь распознавать ранее невиданные взаимодействия. В более недавнем исследовании мы использовали большие визуально-языковые модели, объединяющие компьютерное зрение и обработку естественного языка, чтобы идентифицировать части объекта, поддерживающие конкретные действия, без обучения системы на размеченных примерах для этой конкретной задачи. Это важно в таких областях, как ассистивная робототехника и мониторинг безопасности, где ИИ должен интеллектуально реагировать на поведение, для которого он специально не обучался.
Эта задача отличается от проблемы низкого освещения. При оценке позы в темноте система пытается распознать знакомый тип движения в незнакомых условиях среды. При обнаружении взаимодействия человека с объектом комбинация действие-объект сама по себе может быть новой. Обе — проблемы обобщения, но требуют разных решений.
Барьер 3: разрыв в ресурсах
Даже когда исследователи знают, как сделать модели более надёжными, применение этих улучшений не всегда легко, особенно в академических или меньших исследовательских условиях. Самые мощные современные ИИ-системы зависят от массивных вычислительных ресурсов в виде дата-центров, содержащих огромное количество специализированных компьютерных чипов. Они часто слишком дороги для университетских лабораторий или исследователей государственного сектора, а вычислительная мощность, необходимая для обучения ведущих моделей, продолжает расти. Согласно отчёту AI Index 2026, технологическая индустрия произвела более 90% заметных ИИ-моделей, представленных в 2025 году.
В то же время модель, разработанная с использованием больших вычислительных кластеров, может в конечном итоге нуждаться в работе в клинике, школе, роботе или домашнем устройстве, что означает запуск на гораздо меньшем оборудовании. Такие системы также могут нуждаться в быстром реагировании без постоянной отправки конфиденциальных данных в облако. Это несоответствие создаёт расширяющийся разрыв между тем, что возможно в теории, и тем, что практично при развёртывании. Преодоление этого разрыва требует не только лучших моделей, но и более эффективных алгоритмов и открытых инструментов, расширяющих доступ к передовому ИИ.
Почему это важно
Эти проблемы не просто академические. Они влияют на то, как и можно ли доверять ИИ-инструментам в реальном мире. Представьте систему обнаружения падений, которая даёт сбой ночью, монитор безопасности на рабочем месте, который пропускает критическое действие, или робота, который неправильно понимает, что делает человек, потому что никогда не видел именно это взаимодействие раньше. Это не просто мелкие баги — это нарушения доверия, удобства использования и иногда даже безопасности.
ИИ-системы развёртываются в домах, больницах, на фабриках, в транспортных средствах и других повседневных средах. Если они не могут адаптироваться к разным средам или распознавать новое человеческое поведение, их полезность становится ограниченной, а риски усиливаются. Вот почему исследователи всё больше сосредотачиваются не только на точности в идеальных условиях, но и на надёжности, обобщаемости и готовности к реальному миру.
Взгляд вперёд: закрытие разрыва
Закрытие разрыва между обученными в лаборатории ИИ-моделями и грязными, непредсказуемыми средами реального мира не произойдёт за одну ночь, но это возможно. В моём исследовании мы изучали такие методы, как использование дополненных данных для имитации сложных условий и помощи моделям в адаптации. Мы также работали над тем, чтобы ИИ-системы лучше обобщали на новые, невиданные ситуации, используя знания из foundation-моделей для различения незнакомых взаимодействий от похожих, встречавшихся во время обучения.
В конечном счёте, я верю, что сделать ИИ-системы более надёжными в повседневных условиях — это задача, которую стоит решать, не только для улучшения гаджетов и приложений, но и потому что ИИ имеет потенциал поддерживать благополучие человека, будь то более безопасные улицы, более умное здравоохранение или более защищённые дома.
Ключевые барьеры на пути ИИ в реальный мир
- Разрыв в обобщаемости: модели обучены на чистых данных, но не справляются с тусклым светом, тенями и шумом
- Человеческое поведение: бесконечное разнообразие взаимодействий с объектами невозможно полностью разметить
- Разрыв в ресурсах: академические лаборатории не могут позволить себе вычислительные мощности, доступные индустрии
- Последствия: сбои систем обнаружения падений, мониторинга безопасности и ассистивных роботов подрывают доверие
- Решения: неконтролируемая адаптация домена, foundation-модели, эффективные алгоритмы и открытые инструменты
Сравнение: лаборатория vs реальный мир
| Аспект | Лаборатория | Реальный мир |
|---|---|---|
| Освещение | Хорошо освещено, контролируемо | Тускло, неравномерно, ночь |
| Данные | Чистые, размеченные | Грязные, непредсказуемые |
| Поведение | Ограниченный набор действий | Бесконечное разнообразие |
| Оборудование | Мощные кластеры | Небольшие устройства, без облака |
| Последствия ошибок | Минимальные | Безопасность, здоровье, доверие |
Итог: ИИ из лаборатории в реальный мир — это не просто перенос кода. Это преодоление трёх фундаментальных разрывов: в данных, в поведении и в ресурсах. Пока одни модели не видят в темноте, другие не понимают, что человек делает с чашкой, а третьи не могут работать на маленьком устройстве — настоящий ИИ остаётся в лаборатории. Но исследователи работают над каждым из этих барьеров. И когда они их преодолеют, ИИ перестанет быть обещанием и станет инструментом. Инструментом, которому можно доверять.
ДРУГИЕ СТАТЬИ
16.10.2026
ИИ рисует стереотипы: как модели создают «гейские», «натуральные» и «криминальные» лица
Спросите модель искусственного интеллекта, выглядит ли лицо геем или натуралом, и она откажется отвечать. Но попросите её изменить фотографию человека, чтобы он выглядел геем, натуралом — или преступником, — и она часто это сделает, используя стереотипные черты. В исследовании, принятом к представлению на конференции по эмпирическим методам в обработке естественного языка 2026 года, мои студенты и я допросили две широко используемые визуально-языковые
14.10.2026
Секунды координации: почему время, которое мы знаем, может измениться навсегда
Вы, вероятно, привыкли, что февраль получает дополнительный день каждые четыре года — в високосный год. Хранители времени добавили этот дополнительный день, потому что Земля совершает один оборот вокруг Солнца примерно за 365 с четвертью дней. Если бы мы не добавляли високосные дни, равноденствия и солнцестояния, знаменующие начало сезонов, наступали бы позже, медленно сдвигая дни начала каждого сезона.
На протяжении тысячелетий день определялся как один полный
08.10.2026
Спящие бактерии: почему они выживают в космосе, но теряют свою суперспособность в комфорте
Спора — это капсула выживания бактерии: высушенная почти до твёрдого состояния, завёрнутая в белковую броню, с отключёнными химическими процессами. Бактерии входят в это состояние спячки, когда условия окружающей среды неблагоприятны. То, что остаётся, близко к неуничтожимому: оно может выживать при кипячении, высыхании, радиации и в вакууме космоса. NASA однажды прикрепила споры Bacillus к внешней стороне спутника и оставила их на орбите почти на шесть ле
06.10.2026
«Контроль переменных» в исследованиях: что это значит и почему не всегда вызывает доверие
Научные исследования и новостные материалы о них часто заявляют, что исследование «контролировало» определённые переменные. Например, Washington Post сообщила об исследовании препаратов GLP-1 и гормонального расстройства. В статье отмечалось, что «женщины на GLP-1 потеряли больше веса, чем те, кто был в контрольных группах». Несколько месяцев ранее Post писала о другом исследовании GLP-1 и травм костей и сухожилий. Там говорилось, что «исследователи контролировали
ПИШИТЕ
Техническая поддержка проекта ВсеТут