A Survey of Robotic Language Grounding: Tradeoffs between Symbols and Embeddings
作者: Vanya Cohen, Jason Xinyu Liu, Raymond Mooney, Stefanie Tellex, David Watkins
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-05-21 (更新: 2024-06-22)
备注: IJCAI 2024 Survey Track
💡 一句话要点
综述性研究：机器人语言理解中符号表示与嵌入表示的权衡
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人语言理解 符号表示 嵌入表示 人机交互 综述
📋 核心要点
- 现有机器人语言理解方法在符号表示和嵌入表示之间存在权衡，缺乏统一视角。
- 该综述旨在分析两种主流方法的优缺点，并探讨未来融合两种方法的潜在方向。
- 通过对比分析，为研究人员提供选择合适方法以及探索新方向的指导。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型的出现，机器人比以往任何时候都能更灵活、更高效地理解语言。本综述将最近的文献置于一个谱系中，该谱系有两个极端：1) 语言与某种手动定义的意义的形式化表示之间的映射；2) 语言与直接转化为低级机器人策略的高维向量空间之间的映射。使用形式化表示可以精确地表示语言的含义，限制学习问题的规模，并为可解释性和形式化安全保证提供框架。将语言和感知数据嵌入高维空间的方法避免了这种手动指定的符号结构，因此在输入足够的数据时，有可能更具通用性，但需要更多的数据和计算来进行训练。我们讨论了每种方法的优点和权衡，最后为实现两全其美的未来工作提供了方向。
🔬 方法详解
问题定义：机器人语言理解旨在使机器人能够理解人类语言并执行相应的任务。现有方法主要分为两类：基于符号表示的方法和基于嵌入表示的方法。基于符号表示的方法依赖于手动定义的语义规则，泛化能力有限；基于嵌入表示的方法需要大量数据训练，且缺乏可解释性。
核心思路：本综述的核心思路是将现有的机器人语言理解方法置于一个谱系中，该谱系的两端分别是基于符号表示的方法和基于嵌入表示的方法。通过分析这两种方法的优缺点，探讨未来融合两种方法的潜在方向，从而实现更通用、更可靠的机器人语言理解。
技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有文献进行梳理和分类。其框架主要包括：1) 对基于符号表示的方法进行分析，包括其优点（精确性、可解释性、安全性）和缺点（泛化能力有限、需要手动定义规则）；2) 对基于嵌入表示的方法进行分析，包括其优点（泛化能力强、无需手动定义规则）和缺点（需要大量数据、缺乏可解释性）；3) 探讨未来融合两种方法的潜在方向，例如将符号表示和嵌入表示结合起来，或者利用符号表示来指导嵌入表示的学习。
关键创新：该综述的创新之处在于它提供了一个统一的视角来审视机器人语言理解领域的研究进展，并指出了未来研究的潜在方向。它没有提出新的算法或模型，而是对现有方法进行了深入的分析和比较。
关键设计：该综述没有涉及具体的技术细节，而是侧重于对不同方法的优缺点进行分析和比较。它讨论了符号表示和嵌入表示在机器人语言理解中的权衡，并提出了未来研究的潜在方向。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述系统地分析了机器人语言理解中符号表示和嵌入表示的优缺点，为研究人员提供了选择合适方法以及探索新方向的指导。它强调了未来研究需要关注可解释性、安全性和泛化能力，并提出了融合两种方法的潜在方向。
🎯 应用场景
该研究对机器人语言理解领域具有指导意义，可应用于人机交互、服务机器人、自动驾驶等领域。通过融合符号表示和嵌入表示，有望提升机器人在复杂环境下的理解和执行能力，实现更自然、更智能的人机协作。
📄 摘要（原文）
With large language models, robots can understand language more flexibly and more capable than ever before. This survey reviews and situates recent literature into a spectrum with two poles: 1) mapping between language and some manually defined formal representation of meaning, and 2) mapping between language and high-dimensional vector spaces that translate directly to low-level robot policy. Using a formal representation allows the meaning of the language to be precisely represented, limits the size of the learning problem, and leads to a framework for interpretability and formal safety guarantees. Methods that embed language and perceptual data into high-dimensional spaces avoid this manually specified symbolic structure and thus have the potential to be more general when fed enough data but require more data and computing to train. We discuss the benefits and tradeoffs of each approach and finish by providing directions for future work that achieves the best of both worlds.