Language Models, Agent Models, and World Models: The LAW for Machine Reasoning and Planning

📄 arXiv: 2312.05230v1 📥 PDF

作者: Zhiting Hu, Tianmin Shu

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2023-12-08

备注: Position paper. Accompanying NeurIPS2023 Tutorial: https://sites.google.com/view/neurips2023law/home

💡 一句话要点

提出LAW框架，融合语言、智能体与世界模型，提升机器推理与规划能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语言模型 智能体模型 世界模型 机器推理 规划 人工智能 知识表示 具身智能

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在复杂推理和规划任务中表现不足，原因在于其推理、学习和建模能力存在局限性。
  2. LAW框架融合语言模型、智能体模型和世界模型，模拟人类推理过程，提升机器的推理能力。
  3. 语言模型作为LAW框架的后端，提供计算能力和适应性，支持智能体和世界模型的构建与交互。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型在许多应用中取得了巨大成功，但由于其在推理、学习和建模能力方面的固有局限性，它们在各种（语言、具身和社交）场景中常常无法进行一致的推理和规划。本文提出了机器推理的新视角——LAW，它连接了语言模型（Language models）、智能体模型（Agent models）和世界模型（World models）的概念，以实现更稳健和通用的推理能力。特别地，我们认为世界模型和智能体模型是对推理的更好抽象，引入了类似人类深思熟虑推理的关键要素，包括对世界和其他智能体的信念、对后果的预测、目标/奖励以及战略规划。至关重要的是，LAW中的语言模型充当后端，以实现系统或其元素，从而提供计算能力和适应性。我们回顾了最近的相关研究进展，并讨论了未来将LAW框架投入实际应用的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在复杂的推理和规划任务中表现出局限性。它们难以模拟人类的深思熟虑的推理过程，例如考虑自身和他人的信念、预测行为的后果以及进行战略规划。这些局限性阻碍了它们在需要复杂推理和规划的语言、具身和社交场景中的应用。

核心思路：LAW框架的核心思路是将语言模型、智能体模型和世界模型结合起来，构建一个更强大的推理系统。智能体模型负责模拟智能体的信念、目标和行为，世界模型负责模拟环境的动态变化。语言模型则作为后端，为智能体模型和世界模型提供计算能力和知识支持。通过这种方式，LAW框架可以模拟人类的推理过程，从而提升机器的推理和规划能力。

技术框架：LAW框架包含三个主要模块：语言模型（LM）、智能体模型（AM）和世界模型（WM）。语言模型作为知识库和推理引擎，为智能体模型和世界模型提供支持。智能体模型负责维护智能体的状态、信念和目标，并根据世界模型进行决策和规划。世界模型负责模拟环境的动态变化，并为智能体模型提供反馈。这三个模块相互协作，共同完成推理和规划任务。

关键创新：LAW框架的关键创新在于将智能体模型和世界模型引入到机器推理中。与传统的基于语言模型的推理方法相比，LAW框架可以更好地模拟人类的推理过程，从而提升机器的推理能力。此外，LAW框架还具有更好的可解释性和可控性，因为智能体模型和世界模型可以显式地表示智能体的信念、目标和环境状态。

关键设计：LAW框架的具体实现方式取决于具体的应用场景。例如，在语言推理任务中，智能体模型可以表示对话参与者的信念和意图，世界模型可以表示对话的上下文。在具身智能任务中，智能体模型可以表示机器人的状态和目标，世界模型可以表示物理环境。关键的设计包括如何构建智能体模型和世界模型，以及如何将它们与语言模型进行有效的集成。损失函数的设计需要考虑智能体行为的合理性、世界模型的准确性以及语言模型的一致性。

📊 实验亮点

该论文为一篇综述性文章，主要提出了LAW框架的概念，并回顾了相关研究进展，并未提供具体的实验结果。未来的研究方向包括如何有效地构建智能体模型和世界模型，以及如何将它们与语言模型进行有效的集成，并最终在实际应用中验证LAW框架的有效性。

🎯 应用场景

LAW框架具有广泛的应用前景，包括自然语言处理、机器人、游戏和社交智能等领域。它可以用于构建更智能的对话系统、更自主的机器人、更逼真的游戏角色和更有效的社交智能体。通过模拟人类的推理过程，LAW框架可以提升机器在各种复杂场景中的表现，并为人工智能的发展开辟新的方向。

📄 摘要（原文）

Despite their tremendous success in many applications, large language models often fall short of consistent reasoning and planning in various (language, embodied, and social) scenarios, due to inherent limitations in their inference, learning, and modeling capabilities. In this position paper, we present a new perspective of machine reasoning, LAW, that connects the concepts of Language models, Agent models, and World models, for more robust and versatile reasoning capabilities. In particular, we propose that world and agent models are a better abstraction of reasoning, that introduces the crucial elements of deliberate human-like reasoning, including beliefs about the world and other agents, anticipation of consequences, goals/rewards, and strategic planning. Crucially, language models in LAW serve as a backend to implement the system or its elements and hence provide the computational power and adaptability. We review the recent studies that have made relevant progress and discuss future research directions towards operationalizing the LAW framework.