MIMo: A Multi-Modal Infant Model for Studying Cognitive Development

📄 arXiv: 2312.04318v1 📥 PDF

作者: Dominik Mattern, Pierre Schumacher, Francisco M. López, Marcel C. Raabe, Markus R. Ernst, Arthur Aubret, Jochen Triesch

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-07

备注: 11 pages, 8 figures. Submitted to IEEE Transactions on Congnitive and Developmental Systems (TCDS)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MIMo：一个用于研究认知发展的多模态婴儿模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 认知发展 多模态模型 具身智能 机器人模拟 婴儿模型

📋 核心要点

  1. 现有机器学习方法，如大型语言模型，缺乏与环境的具身互动，无法主动探索世界的因果关系，这与人类认知发展的方式截然不同。
  2. MIMo模型旨在通过模拟一个具有多种感知模态的婴儿，来研究早期认知发展中具身互动的作用，从而弥补现有方法的不足。
  3. MIMo模型具有逼真的身体结构和多种感知能力，并提供了控制身体的驱动模型，为研究认知发展提供了新的平台。

📝 摘要（中文）

人类智能和意识在认知发展过程中逐渐形成。理解这一发展过程对于理解人类心智至关重要，并可能促进具有类似属性的人工智能的构建。重要的是，人类认知发展依赖于与物理和社会环境的具身互动，这些互动通过互补的感官模式被感知。这些互动使发展中的心智能够探索世界的因果结构。这与常见的机器学习方法形成鲜明对比，例如大型语言模型，它们仅仅是被动地“消化”大量的训练数据，而无法控制它们的感官输入。然而，对导致人类智能和意识的那种自我决定的具身互动进行计算建模是一个巨大的挑战。本文提出了MIMo，一个开源的多模态婴儿模型，用于通过计算机模拟研究早期认知发展。MIMo的身体模仿一个18个月大的孩子，具有精细的五指手。MIMo通过双目视觉、前庭系统、本体感受和通过全身虚拟皮肤的触觉来感知周围环境，同时两种不同的驱动模型允许控制他的身体。本文描述了MIMo的设计和接口，并提供了说明其使用的示例。所有代码都可以在https://github.com/trieschlab/MIMo 找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器学习模型，特别是大型语言模型，主要依赖于被动地消化大量数据，缺乏与环境的交互能力，无法模拟人类认知发展中重要的具身互动过程。这限制了我们对智能本质的理解，也阻碍了构建更通用、更智能的AI系统。

核心思路：MIMo的核心思路是构建一个具有逼真身体和多种感知能力的虚拟婴儿模型，使其能够通过与虚拟环境的互动来学习和发展认知能力。通过模拟婴儿的感知和动作，研究人员可以探索具身互动对认知发展的影响，并为构建更智能的AI系统提供新的思路。

技术框架：MIMo模型包含以下主要模块：1) 身体模型：模拟一个18个月大的婴儿，具有精细的五指手；2) 感知系统：包括双目视觉、前庭系统、本体感受和全身虚拟皮肤的触觉；3) 驱动系统：提供两种不同的驱动模型，用于控制身体的动作；4) 交互环境：允许MIMo与虚拟环境进行互动。

关键创新：MIMo的关键创新在于其多模态感知和具身互动能力。与传统的机器学习模型不同，MIMo能够通过多种感官感知环境，并通过自身的动作来影响环境，从而实现主动学习和认知发展。此外，MIMo的开源特性也促进了研究人员之间的合作和知识共享。

关键设计：MIMo的身体模型基于真实婴儿的生理结构，感知系统模拟了婴儿的视觉、触觉、本体感受等多种感官。驱动模型允许研究人员控制MIMo的关节运动，并模拟不同的运动策略。虚拟环境可以根据研究需要进行定制，例如设置不同的物体和场景，以研究MIMo在不同环境下的认知发展。

📊 实验亮点

MIMo模型提供了一个开源的、可定制的平台，用于研究早期认知发展。论文展示了MIMo在一些简单任务中的应用，例如物体识别和抓取。虽然论文没有提供具体的性能数据，但MIMo的逼真度和多模态感知能力为研究认知发展提供了新的可能性。

🎯 应用场景

MIMo模型可应用于认知科学、机器人学和人工智能等领域。它可以用于研究早期认知发展、具身认知、人机交互等问题。此外，MIMo还可以作为开发新型机器人和AI系统的平台，例如开发具有自主学习和适应能力的机器人助手。

📄 摘要（原文）

Human intelligence and human consciousness emerge gradually during the process of cognitive development. Understanding this development is an essential aspect of understanding the human mind and may facilitate the construction of artificial minds with similar properties. Importantly, human cognitive development relies on embodied interactions with the physical and social environment, which is perceived via complementary sensory modalities. These interactions allow the developing mind to probe the causal structure of the world. This is in stark contrast to common machine learning approaches, e.g., for large language models, which are merely passively ``digesting'' large amounts of training data, but are not in control of their sensory inputs. However, computational modeling of the kind of self-determined embodied interactions that lead to human intelligence and consciousness is a formidable challenge. Here we present MIMo, an open-source multi-modal infant model for studying early cognitive development through computer simulations. MIMo's body is modeled after an 18-month-old child with detailed five-fingered hands. MIMo perceives its surroundings via binocular vision, a vestibular system, proprioception, and touch perception through a full-body virtual skin, while two different actuation models allow control of his body. We describe the design and interfaces of MIMo and provide examples illustrating its use. All code is available at https://github.com/trieschlab/MIMo .