Situated Instruction Following
作者: So Yeon Min, Xavi Puig, Devendra Singh Chaplot, Tsung-Yen Yang, Akshara Rai, Priyam Parashar, Ruslan Salakhutdinov, Yonatan Bisk, Roozbeh Mottaghi
分类: cs.HC, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2024-07-15
备注: European Conference on Computer Vision 2024 (ECCV 2024)
💡 一句话要点
提出情境化指令跟随，解决具身智能体在真实场景中理解人类意图的挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 指令跟随 情境理解 人机交互 机器人 自然语言处理 多模态学习
📋 核心要点
- 现有具身指令跟随模型在理解真实世界中人类带有情境信息的指令时存在不足，无法有效处理指令的模糊性和动态性。
- 论文提出情境化指令跟随，强调结合人类说话者的历史行为、环境信息以及智能体的动态动作来理解指令的真实意图。
- 实验结果表明，当前最先进的具身指令跟随模型在理解情境化人类意图方面存在缺陷，有待进一步提升。
📝 摘要（中文）
语言的表达、理解和情境化都离不开说话者的历史、行为和环境。由于人类习惯于使用情境化的语言进行高效沟通，机器人助手实用性的关键在于其理解和执行隐式和情境化指令的能力。与传统指令跟随范式中智能体在空房子里独自行动，导致语言使用简化和人为“完整”不同，我们提出了情境化指令跟随，它包含了真实世界交流中固有的欠规范性和模糊性，以及人类说话者的物理存在。情境化指令的含义自然地通过人类的过去行为和预期的未来行为来展开。具体来说，在我们的设置中，指令（1）含糊不清，（2）具有时间演变的意图，（3）可以通过智能体的动态行为更精确地解释。我们的实验表明，最先进的具身指令跟随（EIF）模型缺乏对情境化人类意图的整体理解。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身指令跟随（Embodied Instruction Following, EIF）模型通常在简化和人为“完整”的环境中训练，缺乏对真实世界中指令的模糊性、欠规范性和动态性的处理能力。这些模型难以理解人类在实际场景中发出的指令，因为这些指令往往依赖于说话者的历史、行为和环境信息，以及智能体自身的动作。
核心思路：论文的核心思路是引入“情境化指令跟随”的概念，即智能体需要结合人类说话者的历史行为、环境信息以及智能体的动态动作来理解指令的真实意图。通过考虑这些情境信息，智能体可以更好地处理指令的模糊性和动态性，从而更准确地执行指令。
技术框架：论文构建了一个情境化指令跟随的环境，其中包含人类说话者和智能体。人类说话者可以发出含糊不清、具有时间演变意图的指令。智能体需要观察人类说话者的行为、环境信息以及自身的动作，来推断指令的真实意图。具体的模型架构未知，但可以推测需要融合多模态信息（语言、视觉、动作等），并具备一定的推理能力。
关键创新：论文的关键创新在于提出了“情境化指令跟随”这一概念，并构建了相应的环境。这使得研究者可以更好地研究智能体在真实世界中理解和执行指令的问题。与传统的指令跟随范式相比，情境化指令跟随更贴近真实世界的应用场景。
关键设计：论文中没有详细描述具体的模型架构和训练方法。但是，可以推测需要设计一种能够融合多模态信息（语言、视觉、动作等）的模型，并采用合适的损失函数来训练模型，使其能够更好地理解情境化指令。具体的技术细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验证明，当前最先进的具身指令跟随模型在理解情境化人类意图方面存在缺陷。虽然论文没有给出具体的性能数据和提升幅度，但这一发现表明，情境化指令跟随是一个具有挑战性和重要性的研究方向，值得进一步探索。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人助手领域，例如家庭服务机器人、医疗辅助机器人、工业巡检机器人等。通过理解情境化指令，机器人可以更好地与人类进行交互，并完成各种复杂的任务。此外，该研究还可以促进人机交互、自然语言处理等领域的发展。
📄 摘要（原文）
Language is never spoken in a vacuum. It is expressed, comprehended, and contextualized within the holistic backdrop of the speaker's history, actions, and environment. Since humans are used to communicating efficiently with situated language, the practicality of robotic assistants hinge on their ability to understand and act upon implicit and situated instructions. In traditional instruction following paradigms, the agent acts alone in an empty house, leading to language use that is both simplified and artificially "complete." In contrast, we propose situated instruction following, which embraces the inherent underspecification and ambiguity of real-world communication with the physical presence of a human speaker. The meaning of situated instructions naturally unfold through the past actions and the expected future behaviors of the human involved. Specifically, within our settings we have instructions that (1) are ambiguously specified, (2) have temporally evolving intent, (3) can be interpreted more precisely with the agent's dynamic actions. Our experiments indicate that state-of-the-art Embodied Instruction Following (EIF) models lack holistic understanding of situated human intention.