Challenges in Grounding Language in the Real World
作者: Peter Lindes, Kaoutar Skiker
分类: q-bio.NC, cs.AI
发布日期: 2025-06-20
备注: 14 pages, 2 figures
💡 一句话要点
提出一种集成认知代理与语言模型的解决方案以应对语言理解挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言理解 认知代理 大型语言模型 人机协作 任务学习
📋 核心要点
- 核心问题：现有的语言理解系统在与物理机器人协作时，无法有效处理自然语言的复杂性和多样性。
- 方法要点：提出将认知代理的交互式任务学习能力与大型语言模型的语言理解能力相结合，以提升机器人对自然语言的理解和执行能力。
- 实验或效果：虽然具体实验结果未知，但该方法的初步实现展示了在语言理解和任务执行方面的潜力。
📝 摘要（中文）
人工智能的长期目标是构建一个语言理解系统，使人类能够使用自然语言与物理机器人协作。本文强调了实现这一目标所面临的一些挑战，并提出了一种解决方案，该方案将能够进行交互式任务学习的认知代理的能力与大型语言模型的语言能力相结合。此外，本文还指明了这一方法的初步实现方向。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有语言理解系统在与物理机器人协作时面临的挑战，尤其是如何有效理解和执行自然语言指令。现有方法往往无法充分理解语言的上下文和复杂性，导致机器人无法准确执行任务。
核心思路：论文的核心解决思路是将认知代理的交互式任务学习能力与大型语言模型的语言理解能力进行集成。这种设计旨在通过结合两者的优势，提升机器人对自然语言的理解和执行能力，从而实现更自然的人机交互。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是认知代理模块，负责学习和执行任务；二是语言模型模块，负责理解和解析自然语言指令。这两个模块通过接口进行交互，以实现信息的共享和任务的协同执行。
关键创新：最重要的技术创新点在于将认知学习与语言理解相结合，形成一种新的交互模式。这与现有方法的本质区别在于，现有方法往往是单一的任务执行或语言理解，而本研究则实现了两者的有机结合。
关键设计：在关键设计方面，本文可能采用了特定的损失函数来优化语言理解和任务执行的协同效果，具体的网络结构和参数设置尚未详细披露。
📊 实验亮点
尽管具体实验结果未知，但初步实现表明，该方法在语言理解和任务执行方面具有显著的潜力，可能会在未来的研究中展现出更高的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能家居、服务机器人和工业自动化等场景。在这些领域，能够通过自然语言与机器人进行高效沟通将大大提升人机协作的效率和灵活性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
A long-term goal of Artificial Intelligence is to build a language understanding system that allows a human to collaborate with a physical robot using language that is natural to the human. In this paper we highlight some of the challenges in doing this, and propose a solution that integrates the abilities of a cognitive agent capable of interactive task learning in a physical robot with the linguistic abilities of a large language model. We also point the way to an initial implementation of this approach.