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。

2. 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。

3. 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

  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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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

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.