VisualPredicator: Learning Abstract World Models with Neuro-Symbolic Predicates for Robot Planning
作者: Yichao Liang, Nishanth Kumar, Hao Tang, Adrian Weller, Joshua B. Tenenbaum, Tom Silver, João F. Henriques, Kevin Ellis
分类: cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO
发布日期: 2024-10-30 (更新: 2025-02-28)
备注: ICLR 2025 (Spotlight)
💡 一句话要点
VisualPredicator：利用神经符号谓词学习抽象世界模型用于机器人规划
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 机器人规划 神经符号推理 抽象世界模型 谓词发明 在线学习
📋 核心要点
- 现有机器人规划方法难以在复杂环境中进行有效抽象，导致样本复杂度高和泛化能力弱。
- 论文提出神经符号谓词，结合符号推理和神经网络的优势，用于学习抽象的世界模型。
- 实验表明，该方法在样本复杂度、领域外泛化能力和可解释性方面优于现有方法。
📝 摘要（中文）
为了实现广泛智能的智能体，需要形成任务特定的抽象，选择性地暴露任务的关键要素，同时抽象掉原始感觉运动空间的复杂性。本文提出了神经符号谓词，这是一种结合了符号和神经知识表示优势的一阶抽象语言。我们概述了一种在线算法，用于发明此类谓词并学习抽象世界模型。在五个模拟机器人领域中，我们比较了我们的方法与分层强化学习、视觉语言模型规划和符号谓词发明方法在领域内和领域外任务上的表现。结果表明，我们的方法提供了更好的样本复杂度、更强的领域外泛化能力和更高的可解释性。
🔬 方法详解
问题定义：机器人需要在复杂的环境中进行规划，但直接在原始感觉运动空间中进行规划计算量大，且难以泛化。现有的方法，如强化学习，通常需要大量的样本才能学习到有效的策略，并且在面对新的环境时泛化能力较差。符号方法虽然具有较强的推理能力，但难以处理感知的不确定性。因此，如何有效地学习抽象的世界模型，从而提高机器人规划的效率和泛化能力是一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是结合神经和符号方法的优点，提出神经符号谓词。通过神经网络学习视觉特征，并将其转化为符号谓词，从而构建抽象的世界模型。这种抽象模型既能利用神经网络处理感知信息的能力，又能利用符号推理进行高效的规划。通过在线学习的方式，不断地发明新的谓词，从而适应不同的任务和环境。
技术框架：VisualPredicator的整体框架包含以下几个主要模块：1) 感知模块：使用神经网络从原始视觉输入中提取特征。2) 谓词发明模块：基于提取的特征，自动发现新的符号谓词。3) 世界模型学习模块：利用学习到的谓词，构建抽象的世界模型，描述环境的状态和状态转移。4) 规划模块：基于抽象的世界模型，进行符号推理，生成规划策略。整个流程是一个在线学习的过程，通过不断地与环境交互，更新谓词和世界模型。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于神经符号谓词的提出和在线谓词发明算法。神经符号谓词将神经网络学习到的视觉特征与符号谓词相结合，实现了感知和推理的有效融合。在线谓词发明算法能够自动地发现新的谓词，从而适应不同的任务和环境，避免了人工设计谓词的繁琐和局限性。与现有方法的本质区别在于，VisualPredicator能够自动地学习抽象的世界模型，而不需要人工干预。
关键设计：在感知模块中，可以使用各种卷积神经网络提取视觉特征。谓词发明模块的关键在于设计合适的损失函数，鼓励发现具有区分性的谓词。世界模型学习模块可以使用各种状态转移模型，如动态贝叶斯网络。规划模块可以使用各种符号规划算法，如A*搜索。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的任务和环境进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在五个模拟机器人领域中，VisualPredicator在样本复杂度、领域外泛化能力和可解释性方面均优于现有方法。例如，在某个任务中，VisualPredicator仅需要少量样本就能学习到有效的策略，而分层强化学习方法则需要大量的样本才能达到相同的性能。此外，VisualPredicator在面对新的环境时，能够更好地泛化，而其他方法则容易失效。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人规划任务，例如家庭服务机器人、工业机器人和自动驾驶汽车。通过学习抽象的世界模型，机器人可以更好地理解环境，从而更有效地完成任务。此外，该方法还可以用于游戏AI和智能体建模等领域，提高智能体的智能水平和泛化能力。
📄 摘要（原文）
Broadly intelligent agents should form task-specific abstractions that selectively expose the essential elements of a task, while abstracting away the complexity of the raw sensorimotor space. In this work, we present Neuro-Symbolic Predicates, a first-order abstraction language that combines the strengths of symbolic and neural knowledge representations. We outline an online algorithm for inventing such predicates and learning abstract world models. We compare our approach to hierarchical reinforcement learning, vision-language model planning, and symbolic predicate invention approaches, on both in- and out-of-distribution tasks across five simulated robotic domains. Results show that our approach offers better sample complexity, stronger out-of-distribution generalization, and improved interpretability.