Cocobo: Exploring Large Language Models as the Engine for End-User Robot Programming
作者: Yate Ge, Yi Dai, Run Shan, Kechun Li, Yuanda Hu, Xiaohua Sun
分类: cs.HC, cs.AI
发布日期: 2024-07-30
备注: This is the preprint version of a paper accepted for presentation at the IEEE Symposium on Visual Languages and Human-Centric Computing (VL/HCC), 2024
💡 一句话要点
Cocobo：探索大型语言模型驱动的终端用户机器人编程系统
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自然语言编程 大型语言模型 机器人编程 终端用户开发 人机交互
📋 核心要点
- 自然语言编程在终端用户机器人开发中受限，主要因为用户表达多样且缺乏有效的调试编辑工具。
- Cocobo利用大型语言模型理解用户意图，生成机器人程序并进行解释，实现代码与流程图的转换。
- 用户研究表明，即使没有编程经验的用户也能通过Cocobo成功定制机器人程序，学习曲线低。
📝 摘要（中文）
终端用户开发允许普通用户根据自身需求定制服务机器人或应用程序。自然语言编程是一种用户友好的方法，但面临着用户表达空间广阔、调试和编辑支持有限等挑战，限制了其在终端用户编程中的应用。大型语言模型（LLMs）的出现为人类语言指令和机器人执行代码之间的翻译和解释提供了有希望的途径，但其在终端用户编程系统中的应用仍需进一步研究。我们介绍了一种由LLMs驱动的、具有交互式图表的自然语言编程系统Cocobo。Cocobo利用LLMs来理解用户的创作意图，生成和解释机器人程序，并促进可执行代码和流程图表示之间的转换。我们的用户研究表明，Cocobo具有较低的学习曲线，即使是零编码经验的用户也能成功定制机器人程序。
🔬 方法详解
问题定义：现有自然语言编程方法在终端用户机器人编程中面临挑战，主要痛点在于用户表达方式的多样性导致系统难以准确理解用户意图，同时缺乏有效的调试和编辑机制，使得用户难以修改和优化机器人程序。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）强大的自然语言理解和生成能力，搭建一个交互式的自然语言编程系统。通过LLMs，系统能够更好地理解用户的编程意图，自动生成可执行的机器人代码，并提供代码解释和流程图表示，从而降低编程门槛。
技术框架：Cocobo系统的整体框架包含以下几个主要模块：1) 用户输入模块：接收用户的自然语言指令；2) LLM意图理解模块：利用LLM理解用户指令，提取关键信息；3) 代码生成模块：基于理解的用户意图，LLM自动生成机器人可执行的代码；4) 代码解释模块：LLM对生成的代码进行解释，帮助用户理解代码逻辑；5) 流程图转换模块：将代码转换为流程图表示，方便用户可视化编程；6) 交互式界面：提供用户友好的交互界面，支持用户编辑和调试程序。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型应用于终端用户的机器人编程领域，并设计了一个完整的交互式编程系统。与传统的自然语言编程方法相比，Cocobo能够更准确地理解用户意图，自动生成高质量的机器人代码，并提供更友好的用户交互体验。
关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。LLM的选择和prompt的设计是关键，但具体细节未知。流程图转换模块的具体实现方式也未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
用户研究表明，Cocobo系统具有较低的学习曲线，即使是零编码经验的用户也能通过Cocobo成功定制机器人程序。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，因此无法量化提升幅度。但用户研究结果表明，Cocobo在降低编程门槛方面具有显著优势。
🎯 应用场景
Cocobo系统可应用于各种服务机器人场景，例如家庭服务、医疗辅助、教育娱乐等。它降低了机器人编程的门槛，使得普通用户能够根据自身需求定制机器人行为，从而提高机器人的实用性和用户满意度。未来，该研究有望推动机器人技术的普及和应用，促进人机协作的进一步发展。
📄 摘要（原文）
End-user development allows everyday users to tailor service robots or applications to their needs. One user-friendly approach is natural language programming. However, it encounters challenges such as an expansive user expression space and limited support for debugging and editing, which restrict its application in end-user programming. The emergence of large language models (LLMs) offers promising avenues for the translation and interpretation between human language instructions and the code executed by robots, but their application in end-user programming systems requires further study. We introduce Cocobo, a natural language programming system with interactive diagrams powered by LLMs. Cocobo employs LLMs to understand users' authoring intentions, generate and explain robot programs, and facilitate the conversion between executable code and flowchart representations. Our user study shows that Cocobo has a low learning curve, enabling even users with zero coding experience to customize robot programs successfully.