Proposition of Affordance-Driven Environment Recognition Framework Using Symbol Networks in Large Language Models

📄 arXiv: 2504.01644v1 📥 PDF

作者: Kazuma Arii, Satoshi Kurihara

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-04-02

💡 一句话要点

提出基于大语言模型和符号网络的具身认知环境识别框架

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身认知 可供性 大型语言模型 符号网络 环境识别 机器人

📋 核心要点

  1. 传统AI系统难以应用可供性概念，因为可供性依赖于常识等隐性知识，这限制了机器人与人类的自然交互。
  2. 该论文提出利用大语言模型（LLM）处理大量人类知识的能力，自动获取环境的可供性信息，从而赋能机器人。
  3. 实验表明，该方法能够从LLM的输出中提取上下文相关的可供性，并具有良好的可解释性，有助于机器人理解环境。

📝 摘要（中文）

为了使机器人能够与人类共存，理解动态环境并基于常识和可供性选择适当的动作至关重要。传统AI系统在应用可供性方面面临挑战，因为它代表了源于常识的隐性知识。然而，大型语言模型（LLM）由于其处理大量人类知识的能力而提供了新的机会。本研究提出了一种利用LLM输出来自动获取可供性的方法。该过程包括使用LLM生成文本，使用形态和依存关系分析将输出重构为符号网络，并基于网络距离计算可供性。以“苹果”为例的实验证明了该方法能够提取具有高可解释性的上下文相关的可供性。结果表明，从LLM输出重构的符号网络使机器人能够有效地解释可供性，从而弥合了符号化数据和类人情境理解之间的差距。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人系统难以理解环境中的可供性（affordance），即物体所提供的潜在用途或交互方式。传统方法依赖于人工标注或预定义的规则，难以适应复杂和动态的环境。因此，如何让机器人自动、有效地获取并理解环境中的可供性信息是一个关键问题。

核心思路：该论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）蕴含的丰富知识，通过生成描述物体及其交互方式的文本，然后将这些文本转化为符号网络，最后基于网络结构计算可供性。这种方法将LLM的知识迁移到机器人环境理解中，无需人工标注，并能处理上下文相关的可供性。

技术框架：该框架主要包含三个阶段：1) LLM文本生成：使用LLM生成关于目标物体（例如“苹果”）的描述性文本，包括其属性、用途和可能的交互方式。2) 符号网络构建：对LLM生成的文本进行形态和依存关系分析，提取关键概念和它们之间的关系，构建符号网络。网络中的节点代表概念，边代表概念之间的关系。3) 可供性计算：基于符号网络的结构，计算不同概念之间的距离或关联度，从而推断出目标物体的可供性。例如，如果“苹果”和“吃”在网络中距离较近，则表明“苹果”具有“可食用”的可供性。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM的知识与符号网络相结合，用于自动获取环境的可供性信息。与传统方法相比，该方法无需人工标注，能够处理上下文相关的可供性，并具有良好的可解释性。此外，利用符号网络进行推理，可以有效地将LLM的知识转化为机器人可以理解和利用的形式。

关键设计：在符号网络构建阶段，需要选择合适的形态和依存关系分析工具，以准确提取文本中的概念和关系。在可供性计算阶段，可以使用不同的网络距离度量方法，例如最短路径、PageRank等，来衡量概念之间的关联度。此外，还可以引入权重机制，根据概念的重要性调整其在网络中的影响力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究以“苹果”为例进行了实验，结果表明该方法能够提取具有高可解释性的上下文相关的可供性。例如，该方法能够识别出“苹果”具有“可食用”、“可投掷”等多种可供性，并且能够根据不同的上下文调整这些可供性的权重。这些结果表明，该方法能够有效地将LLM的知识转化为机器人可以理解和利用的形式。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于服务机器人、自动驾驶、智能家居等领域。例如，服务机器人可以利用该方法理解厨房环境中各种物品的可供性，从而更有效地完成烹饪任务。自动驾驶系统可以利用该方法识别道路上的交通标志和障碍物，并根据其可供性做出相应的决策。智能家居系统可以利用该方法理解用户的意图，并提供个性化的服务。

📄 摘要（原文）

In the quest to enable robots to coexist with humans, understanding dynamic situations and selecting appropriate actions based on common sense and affordances are essential. Conventional AI systems face challenges in applying affordance, as it represents implicit knowledge derived from common sense. However, large language models (LLMs) offer new opportunities due to their ability to process extensive human knowledge. This study proposes a method for automatic affordance acquisition by leveraging LLM outputs. The process involves generating text using LLMs, reconstructing the output into a symbol network using morphological and dependency analysis, and calculating affordances based on network distances. Experiments using ``apple'' as an example demonstrated the method's ability to extract context-dependent affordances with high explainability. The results suggest that the proposed symbol network, reconstructed from LLM outputs, enables robots to interpret affordances effectively, bridging the gap between symbolized data and human-like situational understanding.