What's Left? Concept Grounding with Logic-Enhanced Foundation Models

📄 arXiv: 2310.16035v1 📥 PDF

作者: Joy Hsu, Jiayuan Mao, Joshua B. Tenenbaum, Jiajun Wu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML

发布日期: 2023-10-24

备注: NeurIPS 2023. First two authors contributed equally. Project page: https://web.stanford.edu/~joycj/projects/left_neurips_2023

💡 一句话要点

提出逻辑增强基础模型LEFT以解决概念跨领域基础问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 逻辑推理 跨领域学习 基础模型 视觉推理 机器人操作 多模态学习 程序执行

📋 核心要点

  1. 现有方法如VisProg和ViperGPT在视觉推理中仅限于2D图像，无法充分利用语言的广泛性，导致概念的跨领域学习受限。
  2. 本文提出逻辑增强基础模型（LEFT），通过可微分的逻辑程序执行器和领域特定的模块，实现跨领域的概念学习与推理。
  3. LEFT在多个领域的实验中表现出色，能够处理复杂任务，并在未见数据上展现出强大的推理能力，具有良好的通用性。

📝 摘要（中文）

近年来，VisProg和ViperGPT等工作通过将大型语言模型（LLMs）与视觉语言模型结合，实现了视觉推理。然而，这些方法仅限于2D图像，未能充分利用语言的广泛性。本文提出逻辑增强基础模型（LEFT），一个统一框架，能够在多个领域中学习和推理概念。LEFT使用可微分的、领域无关的基于一阶逻辑的程序执行器，结合LLM解释器生成通用逻辑推理语言的程序，并通过可训练的领域特定模块执行。实验表明，LEFT在2D图像、3D场景、人类动作和机器人操作等四个领域灵活学习概念，展现出强大的推理能力，能够处理训练中未见的复杂任务，并易于应用于新领域。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉推理方法在概念学习中的局限性，特别是在跨领域应用中的不足。现有方法无法有效适应新领域，限制了其推理能力。

核心思路：论文提出的LEFT模型通过引入逻辑增强的框架，利用可微分的逻辑程序执行器，使得模型能够在多个领域中学习和推理概念，克服了传统方法的局限性。

技术框架：LEFT的整体架构包括LLM解释器和逻辑程序执行器。LLM解释器生成通用的逻辑推理程序，而执行器则通过领域特定的模块执行这些程序，确保灵活性和适应性。

关键创新：LEFT的主要创新在于其逻辑增强的程序执行器，能够在不同领域中共享逻辑推理语言，与现有方法相比，LEFT能够更好地进行概念的跨领域推理。

关键设计：LEFT的设计中，使用了可微分的逻辑程序执行器和可训练的领域特定模块，确保了模型在不同任务中的适应性和灵活性，同时保持了推理的准确性。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LEFT在四个领域的实验中表现优异，能够处理复杂的推理任务，且在未见数据上展现出强大的推理能力。与基线模型相比，LEFT在推理准确性和适应性上均有显著提升，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

LEFT模型的潜在应用领域包括机器人操作、增强现实、智能助手等。通过跨领域的概念学习，LEFT能够在复杂环境中进行有效的决策和操作，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent works such as VisProg and ViperGPT have smartly composed foundation models for visual reasoning-using large language models (LLMs) to produce programs that can be executed by pre-trained vision-language models. However, they operate in limited domains, such as 2D images, not fully exploiting the generalization of language: abstract concepts like "left" can also be grounded in 3D, temporal, and action data, as in moving to your left. This limited generalization stems from these inference-only methods' inability to learn or adapt pre-trained models to a new domain. We propose the Logic-Enhanced Foundation Model (LEFT), a unified framework that learns to ground and reason with concepts across domains with a differentiable, domain-independent, first-order logic-based program executor. LEFT has an LLM interpreter that outputs a program represented in a general, logic-based reasoning language, which is shared across all domains and tasks. LEFT's executor then executes the program with trainable domain-specific grounding modules. We show that LEFT flexibly learns concepts in four domains: 2D images, 3D scenes, human motions, and robotic manipulation. It exhibits strong reasoning ability in a wide variety of tasks, including those that are complex and not seen during training, and can be easily applied to new domains.