Infer Human's Intentions Before Following Natural Language Instructions

📄 arXiv: 2409.18073v1 📥 PDF

作者: Yanming Wan, Yue Wu, Yiping Wang, Jiayuan Mao, Natasha Jaques

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-09-26

💡 一句话要点

提出FISER框架，通过社交推理预测人类意图，提升具身协作任务中的指令跟随性能。

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

关键词: 人机协作 自然语言指令跟随 意图推理 具身智能 社交推理

📋 核心要点

  1. 现有语言对齐方法忽略了人类指令中的内在歧义，未能有效建模人类的隐藏目标和意图。
  2. FISER框架通过显式地推理人类的目标和意图，作为指令跟随过程中的中间步骤，从而解决歧义性问题。
  3. 在HandMeThat基准测试中，FISER超越了端到端方法和思维链提示等强基线，达到SOTA水平。

📝 摘要（中文）

为了使AI智能体更好地服务于人类，它们需要能够遵循自然语言指令，在人类环境中完成日常协作任务。然而，真实的人类指令本质上具有歧义性，因为说话者假定听者对其隐藏的目标和意图有充分的先验知识。标准的语言对齐和规划方法无法解决这些歧义，因为它们没有将人类的内在目标建模为环境中额外的部分可观察因素。我们提出了一个新的框架，即基于社交和具身推理的指令跟随（FISER），旨在改进协作具身任务中的自然语言指令跟随。我们的框架将对人类目标和意图的显式推断作为中间推理步骤。我们实现了一组基于Transformer的模型，并在一个具有挑战性的基准HandMeThat上对其进行评估。实验结果表明，在制定行动计划之前，使用社交推理来显式推断人类意图，优于纯粹的端到端方法。我们还将我们的实现与强大的基线进行比较，包括在最大的可用预训练语言模型上进行的思维链提示，发现FISER在所研究的具身社交推理任务上提供了更好的性能，并在HandMeThat上达到了最先进水平。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身环境中，AI智能体难以准确理解和执行人类自然语言指令的问题。现有方法，如直接将语言指令映射到行动，忽略了人类指令中隐含的意图和目标，导致在协作任务中表现不佳。人类指令通常是不完整的，依赖于听者对说话者意图的理解。

核心思路：论文的核心思路是在执行指令前，先对人类的意图进行推理。通过引入社交推理，智能体可以更好地理解指令背后的真实目标，从而更准确地规划行动。这种方法模拟了人类在协作中的行为模式，即先理解对方的意图，再采取行动。

技术框架：FISER框架包含以下几个主要模块：1) 观察模块：用于感知环境信息，包括智能体自身的状态、周围物体以及人类的行为。2) 意图推理模块：基于观察到的信息，推断人类的潜在目标和意图。该模块通常使用Transformer等模型，学习人类行为与意图之间的映射关系。3) 行动规划模块：根据推理出的意图和当前环境状态，规划出最佳的行动序列。4) 执行模块：执行规划好的行动，与环境进行交互。整体流程是：观察 -> 意图推理 -> 行动规划 -> 执行。

关键创新：论文的关键创新在于将人类意图的推理显式地纳入到指令跟随的过程中。与传统的端到端方法不同，FISER框架将意图推理作为一个独立的模块，使得智能体能够更好地理解指令背后的含义。这种显式的意图建模使得智能体能够更好地处理指令中的歧义性，并做出更合理的决策。

关键设计：意图推理模块使用了Transformer模型，输入是环境观察和指令文本，输出是对人类意图的概率分布。损失函数包括指令跟随的成功率和意图预测的准确率。在HandMeThat数据集上，使用了特定的场景表示方法，例如物体的类别、位置和状态等。行动规划模块可以使用各种强化学习算法或搜索算法，目标是最大化协作任务的成功率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在HandMeThat基准测试中，FISER框架显著优于现有的端到端方法和思维链提示方法。具体而言，FISER在任务成功率上取得了显著提升，达到了state-of-the-art水平。实验结果表明，显式地推理人类意图能够有效地提高指令跟随的准确性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人机协作场景，例如家庭服务机器人、智能助手、自动驾驶等。通过理解人类的意图，机器人可以更好地完成任务，提高工作效率和用户体验。未来，该技术还可以扩展到更复杂的社交互动场景，例如团队协作、谈判等。

📄 摘要（原文）

For AI agents to be helpful to humans, they should be able to follow natural language instructions to complete everyday cooperative tasks in human environments. However, real human instructions inherently possess ambiguity, because the human speakers assume sufficient prior knowledge about their hidden goals and intentions. Standard language grounding and planning methods fail to address such ambiguities because they do not model human internal goals as additional partially observable factors in the environment. We propose a new framework, Follow Instructions with Social and Embodied Reasoning (FISER), aiming for better natural language instruction following in collaborative embodied tasks. Our framework makes explicit inferences about human goals and intentions as intermediate reasoning steps. We implement a set of Transformer-based models and evaluate them over a challenging benchmark, HandMeThat. We empirically demonstrate that using social reasoning to explicitly infer human intentions before making action plans surpasses purely end-to-end approaches. We also compare our implementation with strong baselines, including Chain of Thought prompting on the largest available pre-trained language models, and find that FISER provides better performance on the embodied social reasoning tasks under investigation, reaching the state-of-the-art on HandMeThat.