Mars: Situated Inductive Reasoning in an Open-World Environment
作者: Xiaojuan Tang, Jiaqi Li, Yitao Liang, Song-chun Zhu, Muhan Zhang, Zilong Zheng
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-10-10 (更新: 2024-10-31)
备注: Accepted by NeurIPS 2024 Track Datasets and Benchmarks. Project page: https://marscrafter.github.io/
💡 一句话要点
提出Mars环境，用于评估智能体在开放世界中的情境归纳推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 情境归纳推理 开放世界环境 交互式环境 强化学习 大型语言模型 反思归纳 智能体 基准测试
📋 核心要点
- 现有大型语言模型依赖预存知识，缺乏在特定环境中归纳新知识并推理的能力，即情境归纳推理。
- 设计Mars交互式环境，通过违反常识的游戏机制，迫使智能体主动与环境交互并学习规则。
- 实验表明，现有强化学习和大型语言模型方法在Mars环境中表现不佳，突显了情境归纳推理的重要性。
📝 摘要（中文）
本文提出Mars，一个交互式环境，旨在评估智能体的情境归纳推理能力。与传统依赖预存知识的大语言模型不同，Mars专注于在特定环境中归纳新知识并进行推理。该环境通过修改地形、生存设定和任务依赖关系，引入了违反常识的游戏机制，同时遵循特定原则。在Mars中，智能体需要主动与环境交互，推导出有用的规则，并在特定上下文中执行决策任务。实验结果表明，基于强化学习和大型语言模型的方法在该基准测试中表现不佳。此外，论文还探索了“反思归纳”，即指示智能体从历史轨迹中进行归纳推理，结果表明归纳推理在Mars中至关重要。Mars旨在推动情境归纳推理的进步，并为开发下一代能够以自适应和上下文敏感方式进行推理的AI系统奠定基础。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决智能体在开放世界环境中进行情境归纳推理的问题。现有方法，特别是依赖于预训练知识的大型语言模型，在面对需要从特定环境学习新规则并进行推理的任务时表现不足。这些方法无法有效地处理违反常识的环境设定，并且缺乏主动探索和学习的能力。
核心思路：论文的核心思路是创建一个具有挑战性的交互式环境，迫使智能体通过与环境的交互来学习新的规则和知识，并利用这些知识进行推理和决策。通过引入违反常识的机制，例如修改地形、生存设定和任务依赖关系，来激发智能体的主动学习能力。
技术框架：Mars环境的整体框架包含以下几个主要组成部分：1) 环境模拟器：负责模拟游戏环境，包括地形、资源、生物等。2) 智能体接口：提供智能体与环境交互的接口，包括观察、行动等。3) 任务定义：定义智能体需要完成的任务，例如生存、探索、资源收集等。4) 评估指标：用于评估智能体在任务中的表现，例如生存时间、资源收集量等。智能体通过与环境交互，获取观察信息，然后根据观察信息选择行动，环境根据行动更新状态，并返回新的观察信息和奖励信号。
关键创新：Mars环境的关键创新在于其违反常识的设计。通过修改地形、生存设定和任务依赖关系，引入了与现实世界不同的规则，迫使智能体放弃对预训练知识的依赖，转而通过与环境的交互来学习新的规则。这种设计能够更好地评估智能体的情境归纳推理能力。
关键设计：Mars环境的关键设计包括：1) 地形修改：例如，将水设置为可穿越的，或者将食物设置为有毒的。2) 生存设定修改：例如，改变食物的获取方式，或者引入新的威胁。3) 任务依赖关系修改：例如，将任务的完成条件设置为与常识相反的条件。此外，论文还探索了“反思归纳”，即指示智能体从历史轨迹中进行归纳推理，并使用特定的提示工程技术来引导智能体进行推理。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有的基于强化学习和大型语言模型的方法在Mars环境中表现不佳，突显了情境归纳推理的挑战性。通过引入“反思归纳”，智能体的性能得到了显著提升，表明归纳推理在Mars环境中至关重要。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更智能、更具适应性的AI系统，例如在未知环境中执行任务的机器人、能够理解和适应新规则的智能游戏AI，以及能够从少量数据中学习新知识的AI助手。Mars环境可以作为评估和改进这些AI系统的基准测试平台。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) trained on massive corpora have shown remarkable success in knowledge-intensive tasks. Yet, most of them rely on pre-stored knowledge. Inducing new general knowledge from a specific environment and performing reasoning with the acquired knowledge -- \textit{situated inductive reasoning}, is crucial and challenging for machine intelligence. In this paper, we design Mars, an interactive environment devised for situated inductive reasoning. It introduces counter-commonsense game mechanisms by modifying terrain, survival setting and task dependency while adhering to certain principles. In Mars, agents need to actively interact with their surroundings, derive useful rules and perform decision-making tasks in specific contexts. We conduct experiments on various RL-based and LLM-based methods, finding that they all struggle on this challenging situated inductive reasoning benchmark. Furthermore, we explore \textit{Induction from Reflection}, where we instruct agents to perform inductive reasoning from history trajectory. The superior performance underscores the importance of inductive reasoning in Mars. Through Mars, we aim to galvanize advancements in situated inductive reasoning and set the stage for developing the next generation of AI systems that can reason in an adaptive and context-sensitive way.