Exploring Large Language Models as a Source of Common-Sense Knowledge for Robots

📄 arXiv: 2311.08412v1 📥 PDF

作者: Felix Ocker, Jörg Deigmöller, Julian Eggert

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2023-10-19

备注: Accepted at ISWC 2023 Posters and Demos: 22nd International Semantic Web Conference, November 6-10, 2023, Athens, Greece

💡 一句话要点

利用大型语言模型填补机器人常识知识的缺口

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 常识知识 服务机器人 知识提取 本体构建 人机交互 智能系统

📋 核心要点

  1. 现有方法在常识知识的获取上存在不足，特别是隐含知识的提取困难。
  2. 论文提出利用大型语言模型（LLMs）进行常识知识的提取，以支持机器人在日常场景中的应用。
  3. 实验结果表明，LLMs在提取一般可操作知识方面表现出潜力，但在上下文行动知识的选择性提取上效果有限。

📝 摘要（中文）

服务机器人在日常场景中需要常识知识，以帮助人类理解其行为的上下文。然而，现有的本体方法面临挑战，因为常识知识往往是隐含的，即对人类而言显而易见但未明确表述。本文探讨大型语言模型（LLMs）是否能填补这一空白。实验结果显示，在选择性提取上下文行动知识方面效果有限，表明LLMs可能不足以单独使用。然而，大规模提取一般可操作知识显示出潜力，表明LLMs可以成为高效创建机器人本体的合适工具。本文展示了知识提取技术可以应用于填充简约本体，彰显LLMs与形式知识表示的协同潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决服务机器人在日常场景中缺乏常识知识的问题，现有方法如本体构建面临隐含知识提取的挑战。

核心思路：通过利用大型语言模型（LLMs）进行常识知识的提取，探索其在机器人知识获取中的有效性，尤其是针对隐含知识的处理。

技术框架：整体架构包括数据收集、LLMs知识提取、知识筛选与整理、以及本体构建四个主要模块，形成一个闭环的知识获取流程。

关键创新：本研究的创新点在于将LLMs应用于知识提取，尤其是针对隐含常识知识的提取，展示了其在构建简约本体方面的潜力，与传统方法相比具有更高的效率和灵活性。

关键设计：在参数设置上，选择适合的LLMs模型，设计损失函数以优化知识提取的准确性，同时在网络结构上结合了多层次的知识表示，以提高提取效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，尽管LLMs在选择性提取上下文行动知识方面效果有限，但在大规模提取一般可操作知识时表现出显著潜力。这表明LLMs可以作为构建机器人本体的有效工具，提升知识获取的效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括服务机器人、智能家居系统和人机交互界面等。通过有效地提取和应用常识知识，机器人能够更好地理解和响应人类的需求，从而提升用户体验和服务质量。未来，随着技术的进步，LLMs在机器人领域的应用将可能带来更广泛的影响。

📄 摘要（原文）

Service robots need common-sense knowledge to help humans in everyday situations as it enables them to understand the context of their actions. However, approaches that use ontologies face a challenge because common-sense knowledge is often implicit, i.e., it is obvious to humans but not explicitly stated. This paper investigates if Large Language Models (LLMs) can fill this gap. Our experiments reveal limited effectiveness in the selective extraction of contextual action knowledge, suggesting that LLMs may not be sufficient on their own. However, the large-scale extraction of general, actionable knowledge shows potential, indicating that LLMs can be a suitable tool for efficiently creating ontologies for robots. This paper shows that the technique used for knowledge extraction can be applied to populate a minimalist ontology, showcasing the potential of LLMs in synergy with formal knowledge representation.