逆向计划搜索框架CLIPS

一、研究背景

  人类在交流时经常会发出含糊的指令,这些指令的含义往往依赖于特定的上下文才能被正确理解。例如,在一个房间内,当有人说“请关门”时,尽管没有指明是哪一扇门,但在场的人通常能够根据上下文判断出具体指哪扇门。这种依赖上下文的交流方式对于人类来说很自然,但对机器而言却是一个挑战。

  构建能够理解人类含糊指令的助理设备,需要设备不仅能解析语言本身,还要能捕捉到语言背后的上下文信息和交流双方的意图。这对现有的人工智能技术提出了更高的要求,尤其是在自然语言处理和情境理解方面。

  为了解决上述挑战,论文提出了一种名为“协作语言引导的逆向计划搜索”(CLIPS)的新架构。该架构利用贝叶斯逆向计划的方法,结合大型语言模型来分析和推断人类的目标和计划。通过这种方式,CLIPS旨在模拟人类的计划和意图,从而使机器在接收到含糊不清的指令时,也能像人类一样,依据上下文和已知信息作出合理的反应和决策。

  该研究的目标是使机器能够更好地与人类协作,特别是在需要理解复杂、多变指令的环境中。这不仅能提高机器的实用性,也是推动人工智能向更高层次发展的关键一步。通过这种技术,研究者希望能够极大地提高机器对人类语言和行为的理解能力,使其在实际应用中能够更加灵活和有效地响应人类的需求。

二、当前难点

  1. 模糊指令的解读

  在现实生活中,人们在交流时常常发出模糊或不完全的指令,这些指令的意义依赖于上下文环境。例如,一个简单的请求“请帮忙关门”并没有指定具体哪一扇门。对于人类来说,根据当前环境和语境解释这类请求通常不成问题,但对于机器来说,如何理解这种含糊的指令并做出恰当的响应则是一个挑战。机器需要不仅理解字面上的语言,还要能够把握上下文中的隐含信息。

  1. 多模态信息融合

  人类在进行任务指示时往往会同时使用多种交流方式,包括语言、肢体语言、表情等,这些都包含了执行任务所需的关键信息。例如,在家庭机器人的场景中,指示机器人“把这个放在那里”时,可能伴随着手势指向特定的位置。因此,机器不仅需要处理语言信息,还需要能够解读和融合视觉或听觉等多种模态的信息,从而全面理解人类的指令和意图。

  1. 理论与实际的结合

  虽然理论上的算法和模型在实验室环境中可能表现良好,但将这些算法和模型应用到实际的机器人或其他智能设备中,使其在真实世界的复杂和动态环境中稳定工作,仍是一个重大挑战。现实世界的不可预测性、环境噪声、以及设备本身的局限性都可能影响算法的效果。此外,实际应用中还需要考虑到算法的运行效率和能耗等问题,这要求理论算法在设计时就需要考虑到这些实际应用的特点和限制。

三、技术方案

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  CLIPS(协作语言引导的逆向计划搜索)框架是一个综合使用贝叶斯逆向规划和大型语言模型(LLMs)的系统,目的是在含糊不清的指令下实现实用的指令遵循和目标辅助。具体技术方案涉及以下几个关键组成部分:

  1. 多模态目标推理

  CLIPS首先从人类的行为动作和语言指令中推断其目标。它结合视觉和听觉信息,利用LLMs对观察到的语言进行评分,判断哪些指令最有可能与观察到的行为相符。这一步是多模态的,因为它不仅分析语言数据,还要结合行动中的信息,如动作的目的地和使用的工具等。

  1. 协作计划

  在确认了人类的目标后,CLIPS模拟人类作为一个协作的规划者,与人类共同制定完成任务的计划。这包括从当前状态到达目标状态的一系列步骤。CLIPS通过模拟和预测未来的人类行为,来决定自己在协作中的角色和行为,从而有效地协助人类完成任务。

  1. 贝叶斯逆向计划

  CLIPS使用贝叶斯逆向计划方法来处理指令的含糊性和上下文的不确定性。它通过计算在给定的环境状态下,达到预测目标的行动序列的可能性,来选择最佳的行动方案。这种方法能够在存在不确定性和多种可能解释的情况下,找到最有可能帮助完成目标的行动计划。

  1. 动态决策和调整

  在实时的任务执行过程中,CLIPS能够动态地调整其行为,以响应环境的变化和新的信息。例如,如果人类的行为与预先设定的共享计划不符,CLIPS可以重新评估情况并调整其行动策略,以更有效地支持任务的完成。

  1. 大型语言模型的应用

  在整个技术方案中,大型语言模型(如GPT系列)用于解释和生成自然语言指令,使得CLIPS不仅能理解人类的指令,还能生成表达明确的请求或指令,以促进更有效的人机协作。

  通过这种综合多模态感知、协作计划和智能决策的方法,CLIPS旨在创建一个能够理解并有效响应人类含糊指令的智能助手,大大提高机器对人类意图的理解能力和任务执行效率。

四、实验结果

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参考文献

[1] Zhi-Xuan T, Ying L, Mansinghka V, et al. Pragmatic Instruction Following and Goal Assistance via Cooperative Language-Guided Inverse Planning[J]. arxiv preprint arxiv:2402.17930, 2024.

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