How to Raise a Robot -- A Case for Neuro-Symbolic AI in Constrained Task Planning for Humanoid Assistive Robots

📄 arXiv: 2312.08820v3 📥 PDF

作者: Niklas Hemken, Florian Jacob, Fabian Peller-Konrad, Rainer Kartmann, Tamim Asfour, Hannes Hartenstein

分类: cs.RO, cs.CR, cs.LG

发布日期: 2023-12-14 (更新: 2023-12-27)

备注: 8 pages, follow-up extended version of our SACMAT 2023 poster abstract: "Poster: How to Raise a Robot - Beyond Access Control Constraints in Assistive Humanoid Robots" https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3589608.3595078

💡 一句话要点

探索神经符号AI在人型辅助机器人受限任务规划中的应用

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 神经符号AI 人型机器人 任务规划 约束满足 自主学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人任务规划方法难以同时兼顾自主学习探索和满足隐私、安全等约束条件。
  2. 提出利用神经符号AI融合符号推理和神经网络学习，实现受约束的任务规划。
  3. 初步实验结果表明，混合方法在平衡自主性和约束满足方面具有潜力，为未来研究指明方向。

📝 摘要（中文）

人型机器人因其多功能的行动能力，将能够在日常生活中协助人类。然而，这些机器人虽然需要一定程度的自主性来学习和探索，但也应遵守各种约束，包括访问控制等。本文探索了将隐私、安全和访问控制约束与机器人任务规划方法相结合的新领域。报告了在经典符号方法、深度学习神经网络以及使用大型语言模型作为知识库的现代思想方面的初步结果。通过分析它们的权衡，得出结论：混合方法是必要的，从而为新兴的神经符号人工智能领域提出了一个新的用例。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人型辅助机器人在执行任务时，如何在保证一定自主学习能力的同时，满足诸如隐私、安全和访问控制等约束条件。现有方法，如纯符号方法，虽然能够很好地处理约束，但缺乏学习能力；而纯神经网络方法，虽然具有强大的学习能力，但难以保证满足约束条件。

核心思路：论文的核心思路是采用神经符号AI，将符号推理和神经网络学习相结合。符号推理可以显式地处理约束条件，而神经网络学习可以提高机器人的自主学习能力和泛化能力。通过融合这两种方法，可以实现既能满足约束条件，又能自主学习的机器人任务规划。

技术框架：论文探讨了三种不同的任务规划方法：经典的符号方法、深度学习神经网络和基于大型语言模型的方法。然后，论文提出了一种混合方法，该方法将符号推理和神经网络学习相结合。具体的技术框架细节未知，但可以推测其包含以下模块：1) 约束表示模块：用于显式地表示各种约束条件；2) 符号推理模块：用于根据约束条件进行推理，生成可行的任务计划；3) 神经网络学习模块：用于从数据中学习任务执行策略，提高机器人的自主学习能力；4) 融合模块：用于将符号推理和神经网络学习的结果进行融合，生成最终的任务计划。

关键创新：论文的关键创新在于提出了将神经符号AI应用于人型辅助机器人的受约束任务规划问题。这种方法能够同时兼顾自主学习能力和约束满足，为解决该问题提供了一种新的思路。

关键设计：论文中没有详细描述关键设计细节，例如具体的参数设置、损失函数、网络结构等。这些细节需要在未来的研究中进一步探索。

📊 实验亮点

论文报告了在经典符号方法、深度学习神经网络以及使用大型语言模型作为知识库的现代思想方面的初步结果，并分析了它们的权衡。虽然没有给出具体的性能数据，但结论是混合方法是必要的，这为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人型辅助机器人场景，例如家庭服务、医疗护理、工业制造等。通过确保机器人在执行任务时遵守隐私、安全和访问控制等约束，可以提高机器人的可靠性和安全性，从而更好地服务于人类。未来的研究可以进一步探索神经符号AI在机器人任务规划中的应用，例如，如何设计更有效的融合模块，如何处理复杂的约束条件等。

📄 摘要（原文）

Humanoid robots will be able to assist humans in their daily life, in particular due to their versatile action capabilities. However, while these robots need a certain degree of autonomy to learn and explore, they also should respect various constraints, for access control and beyond. We explore the novel field of incorporating privacy, security, and access control constraints with robot task planning approaches. We report preliminary results on the classical symbolic approach, deep-learned neural networks, and modern ideas using large language models as knowledge base. From analyzing their trade-offs, we conclude that a hybrid approach is necessary, and thereby present a new use case for the emerging field of neuro-symbolic artificial intelligence.