ADAM: An Embodied Causal Agent in Open-World Environments

📄 arXiv: 2410.22194v1 📥 PDF

作者: Shu Yu, Chaochao Lu

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-10-29

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

ADAM：一个在开放世界环境中具身因果智能体

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

关键词: 具身智能 因果学习 开放世界 Minecraft 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有智能体在开放世界中学习因果关系面临黑盒模型不透明和过度依赖先验知识的挑战。
  2. ADAM通过交互模块记录过程，因果模型模块构建因果图，控制器模块规划任务，感知模块理解环境。
  3. 实验表明ADAM能从零构建近乎完美的因果图，实现高效任务分解，并在无先验知识下保持性能。

📝 摘要（中文）

在Minecraft等开放世界环境中，现有智能体在持续学习结构化知识，特别是因果关系方面面临挑战。这些挑战源于黑盒模型固有的不透明性，以及训练过程中过度依赖先验知识，从而损害了它们的可解释性和泛化能力。为此，我们提出了ADAM，一个在Minecraft中具身因果智能体，它可以自主地在开放世界中导航，感知多模态上下文，学习因果世界知识，并通过终身学习来完成复杂的任务。ADAM由四个关键组件组成：1) 交互模块，使智能体能够执行动作，同时记录交互过程；2) 因果模型模块，负责从头开始构建不断增长的因果图，从而提高可解释性并减少对先验知识的依赖；3) 控制器模块，包括规划器、执行器和记忆池，它使用学习到的因果图来完成任务；4) 感知模块，由多模态大型语言模型驱动，使ADAM能够像人类玩家一样感知。大量的实验表明，ADAM从头开始构建了一个几乎完美的因果图，从而能够以强大的可解释性高效地进行任务分解和执行。值得注意的是，在我们修改后的Minecraft游戏中，没有任何先验知识可用，ADAM仍然保持其性能，并表现出卓越的鲁棒性和泛化能力。ADAM开创了一种新的范式，以协同的方式整合了因果方法和具身智能体。

🔬 方法详解

问题定义：现有开放世界智能体难以持续学习结构化知识，特别是因果关系。黑盒模型缺乏可解释性，过度依赖先验知识导致泛化能力不足。因此，需要一种能够自主学习、理解因果关系并适应新环境的智能体。

核心思路：ADAM的核心思路是构建一个具身因果智能体，通过与环境的交互，从零开始学习因果关系，并利用学习到的因果知识进行任务规划和执行。这种方法减少了对先验知识的依赖，提高了智能体的可解释性和泛化能力。

技术框架：ADAM包含四个主要模块：1) 交互模块：负责执行动作并记录交互过程，收集数据用于因果关系学习。2) 因果模型模块：从交互数据中构建和维护一个不断增长的因果图，表示世界中的因果关系。3) 控制器模块：包含规划器、执行器和记忆池，利用因果图进行任务分解和规划，并执行相应的动作。4) 感知模块：使用多模态大型语言模型，使智能体能够像人类一样感知环境。

关键创新：ADAM的关键创新在于将因果学习与具身智能体相结合，提出了一种新的智能体设计范式。与传统的黑盒模型相比，ADAM具有更强的可解释性和泛化能力，能够更好地适应开放世界环境。

关键设计：ADAM使用多模态大型语言模型进行环境感知，提取关键信息。因果模型模块采用因果发现算法，从交互数据中自动学习因果关系。控制器模块使用规划算法，基于因果图进行任务分解和规划。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中未详细说明，属于未知内容。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ADAM能够从零开始构建一个几乎完美的因果图，从而实现高效的任务分解和执行。在修改后的Minecraft游戏中，即使没有任何先验知识，ADAM仍然保持了良好的性能，并表现出卓越的鲁棒性和泛化能力。具体的性能数据和对比基线在论文中未详细说明，属于未知内容。

🎯 应用场景

ADAM的研究成果可应用于游戏AI、机器人导航、智能制造等领域。通过自主学习因果关系，智能体能够更好地理解环境，适应变化，并完成复杂的任务。未来，该技术有望推动通用人工智能的发展，实现更智能、更可靠的自动化系统。

📄 摘要（原文）

In open-world environments like Minecraft, existing agents face challenges in continuously learning structured knowledge, particularly causality. These challenges stem from the opacity inherent in black-box models and an excessive reliance on prior knowledge during training, which impair their interpretability and generalization capability. To this end, we introduce ADAM, An emboDied causal Agent in Minecraft, that can autonomously navigate the open world, perceive multimodal contexts, learn causal world knowledge, and tackle complex tasks through lifelong learning. ADAM is empowered by four key components: 1) an interaction module, enabling the agent to execute actions while documenting the interaction processes; 2) a causal model module, tasked with constructing an ever-growing causal graph from scratch, which enhances interpretability and diminishes reliance on prior knowledge; 3) a controller module, comprising a planner, an actor, and a memory pool, which uses the learned causal graph to accomplish tasks; 4) a perception module, powered by multimodal large language models, which enables ADAM to perceive like a human player. Extensive experiments show that ADAM constructs an almost perfect causal graph from scratch, enabling efficient task decomposition and execution with strong interpretability. Notably, in our modified Minecraft games where no prior knowledge is available, ADAM maintains its performance and shows remarkable robustness and generalization capability. ADAM pioneers a novel paradigm that integrates causal methods and embodied agents in a synergistic manner. Our project page is at https://opencausalab.github.io/ADAM.