I-PHYRE: Interactive Physical Reasoning

📄 arXiv: 2312.03009v2 📥 PDF

作者: Shiqian Li, Kewen Wu, Chi Zhang, Yixin Zhu

分类: cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2023-12-04 (更新: 2024-03-25)

备注: 21 pages, ICLR 2024

💡 一句话要点

提出I-PHYRE交互式物理推理框架，评估智能体在动态交互场景中的物理推理能力。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 交互式物理推理 多步规划 原位干预 动态环境 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有物理推理评估侧重静态场景，忽略了智能体与动态环境实时交互的能力。
  2. I-PHYRE框架通过交互式任务，考察智能体的直观物理推理、多步规划和原位干预能力。
  3. 实验结果揭示了现有算法与人类水平的差距，突显了交互式物理推理研究的重要性。

📝 摘要（中文）

当前评估协议主要在静态场景中评估物理推理能力，忽略了智能体与动态事件交互的能力。现有方法虽然允许智能体修改初始场景并观察结果，但缺乏与实时事件交互的能力。为此，我们提出了I-PHYRE框架，旨在考察智能体同时展现直观物理推理、多步规划和原位干预的能力。直观物理推理是指快速、近似地理解物理规律以解决复杂问题；多步规划是指I-PHYRE中需要进行广泛的序列规划，因为每次干预都会显著改变后续选择；原位干预是指在场景中及时进行物体操作，微小的时序偏差可能导致任务失败。我们设计了四个游戏分支，以考察智能体对交互式物理推理基本原则的学习和泛化能力，并通过与代表性场景的交互来促进学习。我们探索了三种规划策略，并考察了几个监督和强化学习智能体在I-PHYRE上的零样本泛化能力。结果表明，现有学习算法与人类表现之间存在显著差距，强调了在增强智能体交互式物理推理能力方面进行更多研究的必要性。环境和基线将公开提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有物理推理评估主要关注静态场景，缺乏对智能体在动态交互环境中进行物理推理能力的有效评估。现有方法允许智能体修改初始场景，但无法实时地与动态事件进行交互，这限制了智能体在复杂物理环境中的应用。

核心思路：I-PHYRE的核心思路是创建一个交互式的物理推理环境，要求智能体不仅要理解物理规律，还要能够通过实时干预来影响事件的进程。通过这种方式，可以更全面地评估智能体的物理推理能力，包括其对动态变化的适应性和规划能力。

技术框架：I-PHYRE框架包含四个游戏分支，每个分支都设计用于考察智能体在不同方面的交互式物理推理能力。智能体需要观察场景，进行多步规划，并在适当的时间进行干预，以达到预定的目标。框架还提供了多种规划策略和基线模型，用于评估智能体的性能。

关键创新：I-PHYRE的关键创新在于其交互性。与传统的静态物理推理任务不同，I-PHYRE要求智能体在动态环境中进行实时决策和干预。这种交互性使得I-PHYRE能够更全面地评估智能体的物理推理能力，并促进智能体学习更复杂的物理规律。

关键设计：I-PHYRE框架的关键设计包括：1) 四个不同的游戏分支，每个分支都侧重于不同的物理推理原则；2) 多步规划机制，允许智能体进行长期的策略规划；3) 实时干预机制，要求智能体在适当的时间进行干预；4) 多种基线模型，用于评估智能体的性能。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节将在公开的代码中提供。

📊 实验亮点

实验结果表明，现有的监督学习和强化学习算法在I-PHYRE上的零样本泛化能力与人类水平存在显著差距。这表明，现有的算法在处理交互式物理推理任务时仍然存在局限性，需要进一步的研究和改进。该研究强调了开发更强大的交互式物理推理算法的重要性，并为未来的研究提供了方向。

🎯 应用场景

I-PHYRE框架的研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。通过提高智能体在动态环境中的物理推理能力，可以使机器人更好地与环境互动，实现更复杂的任务。例如，在自动驾驶中，智能体需要实时地理解交通状况并做出决策，I-PHYRE可以帮助提高智能体在这种场景下的表现。此外，该框架还可以用于开发更智能的游戏AI，使游戏角色能够更真实地与游戏世界互动。

📄 摘要（原文）

Current evaluation protocols predominantly assess physical reasoning in stationary scenes, creating a gap in evaluating agents' abilities to interact with dynamic events. While contemporary methods allow agents to modify initial scene configurations and observe consequences, they lack the capability to interact with events in real time. To address this, we introduce I-PHYRE, a framework that challenges agents to simultaneously exhibit intuitive physical reasoning, multi-step planning, and in-situ intervention. Here, intuitive physical reasoning refers to a quick, approximate understanding of physics to address complex problems; multi-step denotes the need for extensive sequence planning in I-PHYRE, considering each intervention can significantly alter subsequent choices; and in-situ implies the necessity for timely object manipulation within a scene, where minor timing deviations can result in task failure. We formulate four game splits to scrutinize agents' learning and generalization of essential principles of interactive physical reasoning, fostering learning through interaction with representative scenarios. Our exploration involves three planning strategies and examines several supervised and reinforcement agents' zero-shot generalization proficiency on I-PHYRE. The outcomes highlight a notable gap between existing learning algorithms and human performance, emphasizing the imperative for more research in enhancing agents with interactive physical reasoning capabilities. The environment and baselines will be made publicly available.