SECURE: Semantics-aware Embodied Conversation under Unawareness for Lifelong Robot Learning
作者: Rimvydas Rubavicius, Peter David Fagan, Alex Lascarides, Subramanian Ramamoorthy
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-09-26 (更新: 2025-07-15)
备注: Published at 4th Conference on Lifelong Learning Agents (CoLLAs), 2025
💡 一句话要点
提出SECURE，解决机器人交互式任务学习中对未知概念的处理问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 交互式学习 具身对话 语义分析 机器人学习 未知概念学习
📋 核心要点
- 现有机器人交互式任务学习方法难以处理智能体对任务相关概念完全未知的情况，限制了其泛化能力。
- SECURE 智能体通过具身对话进行语义分析，主动向用户询问未知概念，并从纠正反馈中学习，从而调整领域模型。
- 实验表明，SECURE 智能体在模拟和真实环境中，比传统方法更有效地学习和泛化到新任务。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种具有挑战性的交互式任务学习场景，称为“未知情况下的重排列”：智能体必须在不知道解决任务所需的关键概念的情况下操作刚体环境，并且必须在部署过程中学习这些概念。例如，用户可能要求“将两个 Granny Smith 苹果放入篮子”，但智能体无法正确识别环境中哪些物体是“Granny Smith”，因为它之前没有接触过这样的概念。我们介绍 SECURE，一种旨在解决此类场景的交互式任务学习策略。SECURE 的独特之处在于它能够使智能体在处理具身对话和做出决策时进行语义分析。通过具身对话，SECURE 智能体通过对话来识别和学习以前未预见的可能性，从而调整其有缺陷的领域模型。当出现错误时，SECURE 智能体从用户的具身纠正反馈中学习，并有策略地进行对话，以发现与任务相关的新概念的有用信息。这些能力使 SECURE 智能体能够利用所获得的知识推广到新任务。我们在模拟的 Blocksworld 和真实的苹果操作环境中证明，解决这种未知情况下的重排列的 SECURE 智能体比不进行具身对话或语义分析的智能体具有更高的数据效率。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人交互式任务学习中，智能体对某些关键概念完全未知的情况下的任务执行问题。现有方法通常假设智能体具备一定的先验知识，或者无法有效地从用户的交互中学习新的概念，导致在面对未知概念时表现不佳。这种“未知情况下的重排列”问题限制了机器人在真实世界复杂环境中的应用。
核心思路：SECURE 的核心思路是让智能体具备主动学习未知概念的能力。通过具身对话，智能体可以向用户提问，明确未知概念的含义。同时，智能体可以从用户的纠正反馈中学习，不断完善其领域模型。这种交互式的学习方式使得智能体能够逐步掌握新的概念，并将其应用于后续的任务中。
技术框架：SECURE 智能体的整体框架包含以下几个主要模块：1) 语义分析模块：用于理解用户指令中的语义信息，识别未知概念。2) 对话管理模块：负责生成合适的对话，向用户询问未知概念的含义。3) 任务执行模块：根据当前领域模型执行任务。4) 学习模块：从用户的纠正反馈中学习，更新领域模型。整个流程是：智能体接收用户指令 -> 语义分析 -> 如果存在未知概念，则通过对话管理模块向用户提问 -> 接收用户反馈 -> 学习模块更新领域模型 -> 任务执行模块执行任务 -> 如果任务失败，则接收用户纠正反馈 -> 学习模块更新领域模型。
关键创新：SECURE 的关键创新在于其将语义分析和具身对话相结合，实现了对未知概念的主动学习。与传统的被动学习方法不同，SECURE 智能体可以主动地向用户询问信息，从而更快地掌握新的概念。此外，SECURE 智能体还可以从用户的纠正反馈中学习，不断完善其领域模型，提高任务执行的准确性。
关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断出，语义分析模块可能使用了某种自然语言处理模型，例如 BERT 或 RoBERTa，来提取用户指令中的语义信息。对话管理模块可能使用了某种强化学习算法，来优化对话策略，使得智能体能够更有效地向用户询问信息。学习模块可能使用了某种监督学习算法，来从用户的纠正反馈中学习，更新领域模型。具体的实现细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SECURE 智能体在模拟的 Blocksworld 和真实的苹果操作环境中，都比不进行具身对话或语义分析的智能体具有更高的数据效率。具体来说，SECURE 智能体在完成任务所需的交互次数和时间方面，都显著优于对比基线。这表明 SECURE 智能体能够更有效地学习新的概念和技能，并将其应用于任务执行中。具体的性能提升数据未知。
🎯 应用场景
SECURE 的潜在应用领域包括家庭服务机器人、工业机器人和教育机器人等。它可以帮助机器人在与人类交互的过程中，不断学习新的概念和技能，从而更好地完成各种任务。例如，家庭服务机器人可以使用 SECURE 来学习新的食谱，工业机器人可以使用 SECURE 来学习新的装配流程，教育机器人可以使用 SECURE 来学习新的教学方法。该研究的实际价值在于提高了机器人的自主学习能力和泛化能力，使其能够更好地适应复杂多变的环境。未来，SECURE 可以与其他技术相结合，例如计算机视觉和自然语言处理，从而实现更智能、更灵活的机器人。
📄 摘要（原文）
This paper addresses a challenging interactive task learning scenario we call rearrangement under unawareness: an agent must manipulate a rigid-body environment without knowing a key concept necessary for solving the task and must learn about it during deployment. For example, the user may ask to "put the two granny smith apples inside the basket", but the agent cannot correctly identify which objects in the environment are "granny smith" as the agent has not been exposed to such a concept before. We introduce SECURE, an interactive task learning policy designed to tackle such scenarios. The unique feature of SECURE is its ability to enable agents to engage in semantic analysis when processing embodied conversations and making decisions. Through embodied conversation, a SECURE agent adjusts its deficient domain model by engaging in dialogue to identify and learn about previously unforeseen possibilities. The SECURE agent learns from the user's embodied corrective feedback when mistakes are made and strategically engages in dialogue to uncover useful information about novel concepts relevant to the task. These capabilities enable the SECURE agent to generalize to new tasks with the acquired knowledge. We demonstrate in the simulated Blocksworld and the real-world apple manipulation environments that the SECURE agent, which solves such rearrangements under unawareness, is more data-efficient than agents that do not engage in embodied conversation or semantic analysis.