NeuralOS: Революция в интерфейсах ОС с помощью генеративного AI-симулятора

Преобразование взаимодействия человека с компьютером через генеративные интерфейсы

Генеративные модели меняют способ взаимодействия с компьютерами, делая интерфейсы более естественными, адаптивными и персонализированными. В отличие от ранних командных строк и статических меню, требовавших подстраиваться под систему, современные AI-интерфейсы позволяют общаться с помощью обычного языка, изображений и видео. Продвинутые модели способны в реальном времени симулировать динамичные среды, например видеоигры, что указывает на будущее, где интерфейсы самостоятельно формируются с учетом предпочтений и контекста пользователя.

Достижения в симуляции интерактивных сред

Генеративное моделирование значительно продвинулось в симуляции интерактивных сред. Ранние системы, такие как World Models, использовали скрытые переменные для задач обучения с подкреплением, а GameGAN и Genie воссоздавали плейбилные 2D-игровые миры. Диффузионные модели, например GameNGen и GameGen-X, достигли высокой точности в симуляции известных и открытых игровых миров. Помимо игр, инструменты UniSim и Pandora симулируют реальные сценарии и генерируют видео по текстовым подсказкам. Однако воспроизведение тонких переходов GUI и точных пользовательских вводов, таких как движение курсора, остается сложной задачей.

NeuralOS: диффузионно-RNN симулятор интерфейсов ОС

NeuralOS, разработанный исследователями из Университета Ватерлоо и Национального исследовательского совета Канады, — это нейросетевая платформа, генерирующая кадры операционной системы напрямую из пользовательских действий (движения мыши, клики, нажатия клавиш). Она сочетает рекуррентную нейросеть (RNN) для отслеживания состояния системы с диффузионным рендерером для создания реалистичных изображений GUI. Обученная на большом объеме данных взаимодействия с Ubuntu XFCE, NeuralOS точно моделирует запуск приложений и поведение курсора, хотя детальный ввод с клавиатуры пока вызывает трудности. Этот подход направлен на замену статических меню адаптивными AI-интерфейсами.

Архитектура и методика обучения

NeuralOS имеет модульный дизайн, имитирующий традиционное ОС разделение логики и отображения GUI. Иерархическая RNN отслеживает изменения состояния, вызванные действиями пользователя, а диффузионная модель генерирует визуальный ряд. Входные данные, такие как движения курсора и нажатия клавиш, кодируются и обрабатываются RNN, поддерживая память системы. Рендерер использует эти данные и пространственные карты курсора для создания реалистичных кадров. Обучение включает этапы предварительного обучения RNN, совместного обучения, scheduled sampling и расширения контекста для работы с долгосрочными зависимостями, снижения ошибок и адаптации к реальным взаимодействиям.

Оценка производительности и точности

Из-за высокой стоимости обучения исследователи оценивали меньшие варианты модели на выборке из 730 примеров. Регрессионная модель показала, что NeuralOS предсказывает позицию курсора с точностью около 1.5 пикселя, значительно превосходя модели без пространственного кодирования. По состояниям переходов, например запуску приложений, NeuralOS достиг 37.7% точности на 73 сложных типах переходов, значительно выше базового уровня. Абляционные исследования показали, что исключение совместного обучения приводит к размытым изображениям и исчезающему курсору, а пропуск scheduled sampling вызывает быстрое ухудшение качества с течением времени.

Перспективы генеративных операционных систем

NeuralOS демонстрирует потенциал генеративных моделей для симуляции интерфейсов ОС через сочетание RNN и диффузионного рендеринга. Хотя модель способна создавать реалистичные последовательности экранов и предсказывать движение мыши, остаются проблемы с вводом с клавиатуры, разрешением, скоростью (1.8 кадров в секунду) и выполнением сложных задач ОС, таких как установка ПО или доступ в интернет. Будущие улучшения могут включать управление через язык, повышение производительности и расширение функционала за пределы текущих возможностей ОС.

Подробности доступны в статье и на GitHub-странице проекта.