Uncertainty in Action: Confidence Elicitation in Embodied Agents
作者: Tianjiao Yu, Vedant Shah, Muntasir Wahed, Kiet A. Nguyen, Adheesh Juvekar, Tal August, Ismini Lourentzou
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-03-13
备注: Project page: https://plan-lab.github.io/ece/
💡 一句话要点
提出具身智能体置信度评估框架，解决开放多模态环境中不确定性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 置信度评估 多模态环境 不确定性推理 思维链
📋 核心要点
- 现有具身智能体难以在动态多模态环境中准确表达置信度，面临感知和决策过程中的不确定性挑战。
- 论文提出置信度评估策略和执行策略，分别用于结构化置信度评估和增强置信度校准，核心在于结合多种推理方式。
- 实验表明，结构化推理方法（如思维链）能提升置信度校准，但溯因推理下的不确定性区分仍是挑战。
📝 摘要（中文）
在动态多模态环境中导航的具身智能体面临着表达置信度的挑战，这种不确定性源于感知和决策过程。本文首次研究了开放式多模态环境中的具身置信度评估。我们提出了“置信度评估策略”，它构建了跨越归纳、演绎和溯因推理的置信度评估；以及“执行策略”，通过场景重新解释、动作采样和假设推理来增强置信度校准。在Minecraft环境中评估智能体的校准和失败预测任务表明，诸如思维链等结构化推理方法可以改善置信度校准。然而，我们的研究结果也揭示了区分不确定性的持续挑战，尤其是在溯因设置下，这突显了对更复杂的具身置信度评估方法的需求。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决具身智能体在开放多模态环境中，难以准确评估自身行为置信度的问题。现有方法在处理复杂环境中的感知和决策不确定性时表现不足，尤其是在需要进行溯因推理的情况下，智能体难以区分不同类型的不确定性，导致置信度评估不准确。
核心思路：论文的核心思路是引入结构化的推理过程，将置信度评估分解为归纳、演绎和溯因三个阶段，并设计相应的策略来处理每个阶段的不确定性。通过这种方式，智能体可以更全面地考虑各种因素，从而更准确地评估自身的置信度。同时，通过执行策略，智能体可以主动探索环境，验证假设，进一步校准置信度。
技术框架：整体框架包含两个主要组成部分：置信度评估策略（Elicitation Policies）和执行策略（Execution Policies）。置信度评估策略负责在每个时间步评估智能体的置信度，它将推理过程分为归纳、演绎和溯因三个阶段，并使用不同的方法来处理每个阶段的不确定性。执行策略则负责指导智能体与环境交互，通过场景重新解释、动作采样和假设推理等方式来验证假设，并根据结果调整置信度。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个结构化的置信度评估框架，该框架将推理过程分解为多个阶段，并针对每个阶段设计了相应的策略。这种方法使得智能体能够更全面地考虑各种因素，从而更准确地评估自身的置信度。此外，论文还提出了执行策略，允许智能体主动探索环境，验证假设，进一步校准置信度。这是首次在开放式多模态环境中研究具身置信度评估。
关键设计：置信度评估策略使用思维链（Chain-of-Thoughts）等方法来增强推理能力，并使用不同的置信度度量方法来评估每个阶段的不确定性。执行策略则使用强化学习等方法来学习如何与环境交互，并使用贝叶斯方法来更新置信度。具体的参数设置和网络结构在论文中没有详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在Minecraft环境中，使用结构化推理方法（如思维链）可以显著提高具身智能体的置信度校准能力。然而，研究也发现，在溯因推理设置下，区分不同类型的不确定性仍然是一个挑战，这表明需要更复杂的具身置信度评估方法。具体的性能提升数据在摘要中未提供，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、智能助手等领域。通过提高智能体对自身行为置信度的评估能力，可以使其在复杂环境中做出更安全、更可靠的决策。例如，在自动驾驶中，智能体可以根据置信度来判断是否需要人工干预，从而提高驾驶安全性。在智能助手中，智能体可以根据置信度来判断是否需要向用户寻求帮助，从而提高服务质量。
📄 摘要（原文）
Expressing confidence is challenging for embodied agents navigating dynamic multimodal environments, where uncertainty arises from both perception and decision-making processes. We present the first work investigating embodied confidence elicitation in open-ended multimodal environments. We introduce Elicitation Policies, which structure confidence assessment across inductive, deductive, and abductive reasoning, along with Execution Policies, which enhance confidence calibration through scenario reinterpretation, action sampling, and hypothetical reasoning. Evaluating agents in calibration and failure prediction tasks within the Minecraft environment, we show that structured reasoning approaches, such as Chain-of-Thoughts, improve confidence calibration. However, our findings also reveal persistent challenges in distinguishing uncertainty, particularly under abductive settings, underscoring the need for more sophisticated embodied confidence elicitation methods.