Grounding Agent Reasoning in Image Schemas: A Neurosymbolic Approach to Embodied Cognition

📄 arXiv: 2503.24110v1 📥 PDF

作者: François Olivier, Zied Bouraoui

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-03-31

💡 一句话要点

提出基于图像图式的神经符号方法，增强具身智能体推理能力

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

关键词: 具身智能 图像图式 神经符号 大型语言模型 智能体推理

📋 核心要点

  1. 现有具身智能体推理系统难以捕捉人类理解环境的基本概念结构，阻碍了智能体与环境的自然交互。
  2. 论文提出利用图像图式（Image Schema）的形式化表征，构建神经符号系统，将智能体的理解与感觉运动经验相联系。
  3. 通过定制LLM将自然语言描述转换为形式化表示，有望提升智能体推理的效率、可解释性，并改善人机交互。

📝 摘要（中文）

尽管具身人工智能取得了进展，但智能体推理系统仍然难以捕捉人类自然使用的基本概念结构，来理解和与环境交互。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的框架，通过利用图像图式的形式化表征来桥接具身认知理论和智能体系统。图像图式被定义为构成人类认知的重复性感觉运动经验模式。通过定制大型语言模型（LLM）将自然语言描述转换为基于这些感觉运动模式的形式化表示，我们将能够创建一个神经符号系统，将智能体的理解建立在基本概念结构之上。我们认为，这种方法既能提高效率和可解释性，又能通过共享的具身理解实现更直观的人机交互。

🔬 方法详解

问题定义：现有具身智能体在理解和推理方面存在不足，无法像人类一样自然地运用基本概念结构与环境交互。现有方法难以将智能体的认知与实际的物理世界联系起来，导致推理过程缺乏直观性和可解释性。

核心思路：论文的核心思路是利用图像图式（Image Schema）作为连接自然语言描述和智能体行为的桥梁。图像图式是人类认知中重复出现的感觉运动经验模式，通过将自然语言描述映射到图像图式，可以使智能体更好地理解环境并进行推理。

技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 自然语言理解模块：使用定制化的大型语言模型（LLM）将自然语言描述转换为形式化的图像图式表示。2) 图像图式推理模块：基于图像图式进行推理，生成智能体的行动计划。3) 具身执行模块：将行动计划转化为智能体的实际行为。整体流程是从自然语言输入开始，经过LLM的转换和推理，最终驱动智能体在环境中执行相应的动作。

关键创新：该论文的关键创新在于将图像图式引入到具身智能体的推理系统中，并提出了一种神经符号方法来实现这一目标。与传统的基于规则或纯粹基于神经网络的方法不同，该方法结合了符号推理和神经网络的优势，既具有可解释性，又具有强大的泛化能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何选择和形式化图像图式，使其能够有效地表达环境中的各种概念和关系。2) 如何定制LLM，使其能够准确地将自然语言描述映射到图像图式。3) 如何设计推理算法，使其能够基于图像图式进行有效的推理和决策。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

由于论文摘要中未提供具体的实验结果，因此无法总结实验亮点。具体性能数据、对比基线、提升幅度等信息未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、人机交互、智能家居等领域。通过使智能体具备更强的环境理解和推理能力，可以实现更自然、更高效的人机协作。未来，该方法有望应用于更复杂的具身智能任务，例如自主驾驶、医疗辅助等。

📄 摘要（原文）

Despite advances in embodied AI, agent reasoning systems still struggle to capture the fundamental conceptual structures that humans naturally use to understand and interact with their environment. To address this, we propose a novel framework that bridges embodied cognition theory and agent systems by leveraging a formal characterization of image schemas, which are defined as recurring patterns of sensorimotor experience that structure human cognition. By customizing LLMs to translate natural language descriptions into formal representations based on these sensorimotor patterns, we will be able to create a neurosymbolic system that grounds the agent's understanding in fundamental conceptual structures. We argue that such an approach enhances both efficiency and interpretability while enabling more intuitive human-agent interactions through shared embodied understanding.