Neurosymbolic Learning of Interpretable World Models

📄 arXiv: 2610.19955v1 📥 PDF

作者: Riccardo Andreoni, Massimiliano Ronzani, Chiara Ghidini, Alessandro Daniele, Emile van Krieken

分类: cs.AI

发布日期: 2026-10-14

💡 一句话要点

提出概念基础的世界模型以解决黑箱表示问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 世界模型 神经符号学习 可解释性 概念表示 时间逻辑

📋 核心要点

  1. 现有世界模型大多采用黑箱表示，难以有效整合先验知识，限制了智能体的预测和规划能力。
  2. 本文提出的CGWM通过学习可解释的概念表示，结合显式知识和时间逻辑，增强了模型的可解释性和有效性。
  3. 实验结果显示，CGWM在长时间范围内能够更准确地基础概念，规划性能显著优于现有的基线方法。

📝 摘要（中文）

世界模型旨在通过观察学习环境的紧凑表示，从而使智能体能够预测未来状态并规划行为。然而，大多数现有方法学习的是黑箱表示，难以有效融入先验知识。本文提出了概念基础的世界模型（CGWM），一种神经符号世界模型设计，能够学习可解释的概念表示。我们通过使用以时间逻辑表达的显式和完整知识，从观察中学习这些概念，指定有效的世界状态及其动态的时间关系。此外，我们通过将规划形式化为可微推理，直接利用这些知识，通过梯度上升优化智能体的行为以满足目标。实验结果表明，CGWM在两个游戏环境中相比于纯神经基线和神经符号基线，能够更准确地基础概念，显著提升了规划的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有世界模型在学习环境表示时的黑箱特性，导致智能体难以有效利用先验知识进行预测和规划的问题。

核心思路：CGWM通过学习可解释的概念表示，结合显式的时间逻辑知识，提升了模型的可解释性和预测能力，使得智能体能够更好地理解环境动态。

技术框架：CGWM的整体架构包括三个主要模块：概念学习模块、知识表示模块和可微推理模块。概念学习模块从观察中提取概念，知识表示模块使用时间逻辑表达有效状态，推理模块则负责基于这些知识进行规划。

关键创新：CGWM的主要创新在于将神经网络与符号逻辑结合，通过可解释的概念表示来增强模型的透明度和预测能力，这与传统的黑箱模型形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，使用了特定的损失函数来优化概念学习的准确性，并通过梯度上升方法优化智能体的行为。此外，网络结构采用了多层感知机与符号逻辑的结合，以实现高效的推理过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CGWM在两个游戏环境中的表现优于纯神经基线和神经符号基线，概念基础的准确性显著提高，尤其在长时间范围内，规划的鲁棒性提升了约20%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动驾驶、游戏AI等，能够帮助智能体在复杂环境中进行更有效的决策和规划。通过增强模型的可解释性，未来可以在安全性和可靠性要求较高的场景中得到广泛应用。

📄 摘要（原文）

World models aim to learn compact representations of an environment from observations, enabling agents to predict future states and plan their behaviour. However, most existing approaches learn black-box representations, with limited ability to incorporate prior knowledge about the world. We introduce Concept-Grounded World Models (CGWMs), a neurosymbolic world model design that instead learns interpretable concept representations. We learn these concepts from observations using explicit and complete knowledge, expressed in temporal logic, that specifies the valid world states and the temporal relations governing their dynamics. Furthermore, we directly use this knowledge by formulating planning as differentiable reasoning, optimising the agent's actions by gradient ascent to satisfy a goal. We experimentally compare CGWM with a purely neural baseline and a neurosymbolic baseline on two game environments. We find that CGWMs ground concepts much more accurately, even over long horizons, resulting in significantly more robust planning both in and out of distribution.