A Roadmap for Embodied and Social Grounding in LLMs

📄 arXiv: 2409.16900v1 📥 PDF

作者: Sara Incao, Carlo Mazzola, Giulia Belgiovine, Alessandra Sciutti

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL, cs.HC

发布日期: 2024-09-25

备注: Accepted Version of a conference paper presented at Robophilosophy Conference 2024

期刊: Incao, S., Mazzola, C., Belgiovine, G., Sciutti, A., 2025, A Roadmap for Embodied and Social Grounding in LLMs. In J. Seibt, P. Fazekas, & O. S. Quick (Eds.), Social Robots with AI: Prospects, Risks, and Responsible Methods, IOS Press

DOI: 10.3233/FAIA241488

💡 一句话要点

提出具身与社会化基础的LLM机器人交互路线图，提升语言理解

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

关键词: 大型语言模型 具身智能 社会化 机器人交互 语言理解

📋 核心要点

  1. 现有方法难以让LLM真正理解语言含义，仅依赖多模态输入和机器人身体连接不足以实现。
  2. 借鉴人类认知，提出LLM具身化的三个要素：活跃身体系统、时间结构化体验和社会技能。
  3. 该路线图旨在提升LLM在机器人领域的应用，使其能够进行更自然、智能的交互。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）与机器人系统的融合，为机器人领域带来了一场变革，不仅在通信领域，还在多模态输入处理、高层次推理和规划生成等技能方面提供了前所未有的能力。将LLM的知识融入经验世界被认为是充分利用LLM在机器人技术中效率的关键途径。然而，仅仅通过多模态方法或机器人身体将LLM的表征与外部世界联系起来，并不足以让它们理解其所操纵的语言的含义。受人类的启发，这项工作着重强调了智能体掌握和体验世界的三个必要因素。LLM基础的路线图设想为一个活跃的身体系统，作为体验环境的参考点，一个时间结构化的体验，用于与外部世界进行连贯的、自我相关的互动，以及获得共同基础共享体验的社交技能。

🔬 方法详解

问题定义：目前，将大型语言模型（LLM）应用于机器人领域面临一个核心问题：如何让LLM真正理解其所使用的语言，而不仅仅是进行符号操作。现有的方法，例如简单地将LLM与多模态输入（视觉、听觉等）或机器人身体连接，并不能使LLM获得对世界的真实理解。这些方法缺乏对语言意义的深层把握，导致机器人无法进行自然、智能的交互。

核心思路：该论文的核心思路是借鉴人类认知发展的过程，认为LLM需要通过具身化（Embodiment）和社会化（Social Grounding）才能真正理解语言。具体来说，LLM需要一个活跃的身体系统作为体验环境的参考点，需要时间结构化的体验来建立与外部世界的连贯关系，并且需要社交技能来获得共同基础的共享体验。

技术框架：该论文并没有提出一个具体的、可直接实现的算法或系统框架，而是一个路线图。这个路线图强调了三个关键要素：1. 活跃的身体系统：机器人需要能够主动地与环境交互，通过自身的动作和感知来获取经验。2. 时间结构化的体验：机器人需要能够理解事件发生的顺序和因果关系，建立对世界的动态模型。3. 社交技能：机器人需要能够与人类或其他机器人进行交流和协作，共享知识和经验。

关键创新：该论文的创新之处在于，它将LLM的具身化和社会化提升到了一个更高的理论层面，并提出了一个清晰的路线图。与以往的研究相比，该论文更加强调了LLM与环境的互动以及与其他智能体的协作，认为这是实现真正语言理解的关键。

关键设计：由于该论文主要是一个路线图，因此没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。未来的研究可以沿着这个路线图，探索如何将这三个要素融入到具体的机器人系统中，例如，可以设计新的强化学习算法，鼓励机器人通过与环境的互动来学习语言；可以开发新的社交机器人，使其能够与人类进行更自然、更有效的交流。

📊 实验亮点

该论文提出了一个关于LLM具身和社会化基础的清晰路线图，强调了活跃身体系统、时间结构化体验和社会技能的重要性。虽然没有提供具体的实验结果，但该路线图为未来的研究指明了方向，有望推动LLM在机器人领域的应用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人与人类进行自然交互的场景，如家庭服务机器人、医疗辅助机器人、教育机器人等。通过提升LLM的语言理解能力，可以使机器人更好地理解人类的指令，更有效地完成任务，并与人类建立更紧密的联系。未来，有望实现更智能、更人性化的机器人服务。

📄 摘要（原文）

The fusion of Large Language Models (LLMs) and robotic systems has led to a transformative paradigm in the robotic field, offering unparalleled capabilities not only in the communication domain but also in skills like multimodal input handling, high-level reasoning, and plan generation. The grounding of LLMs knowledge into the empirical world has been considered a crucial pathway to exploit the efficiency of LLMs in robotics. Nevertheless, connecting LLMs' representations to the external world with multimodal approaches or with robots' bodies is not enough to let them understand the meaning of the language they are manipulating. Taking inspiration from humans, this work draws attention to three necessary elements for an agent to grasp and experience the world. The roadmap for LLMs grounding is envisaged in an active bodily system as the reference point for experiencing the environment, a temporally structured experience for a coherent, self-related interaction with the external world, and social skills to acquire a common-grounded shared experience.