SCOOP: A Framework for Proactive Collaboration and Social Continual Learning through Natural Language Interaction andCausal Reasoning
作者: Dimitri Ognibene, Sabrina Patania, Luca Annese, Cansu Koyuturk, Franca Garzotto, Giuseppe Vizzari, Azzurra Ruggeri, Simone Colombani
分类: cs.MA, cs.HC, cs.RO
发布日期: 2025-03-13
备注: 5 pages
💡 一句话要点
SCOOP框架通过自然语言交互和因果推理，实现主动协作和社会持续学习。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 因果推理 社会持续学习 自然语言交互 人机协作 知识图谱 大型语言模型 智能体 主动学习
📋 核心要点
- 现有AI助手难以理解用户的真实目标、信念和偏好，并且难以有效地整合各种信息，尤其是在动态环境中。
- SCOOP框架通过自然语言交互，使AI智能体能够主动提问并学习环境中的因果关系，从而实现协作决策。
- 该框架通过模拟发展心理学任务，评估智能体在识别知识差距、生成查询和增量更新推理方面的能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于因果知识获取和协作决策的社会持续学习框架。该框架侧重于自主智能体在开放、部分可观察环境中通过对话、提问和交互进行学习。核心组件是一个自然语言Oracle，它回答智能体关于环境机制和状态的查询，从而完善因果理解，同时平衡探索（学习）和利用（知识使用）。评估任务受到发展心理学的启发，强调因果推理和提问技能。这些任务补充了现有基准，评估智能体识别知识差距、生成有意义的查询以及增量更新推理的能力。该框架还评估了知识获取成本如何在同一环境中的不同任务中分摊。提出了两种架构：1) 将大型语言模型（LLM）与ReAct框架和问题生成相结合的系统；2) 具有因果世界模型（符号、基于图或亚符号）的先进系统，用于推理和决策。后者构建了一个因果知识图，用于在约束下进行高效推理和适应。挑战包括将因果推理集成到ReAct中，以及优化易出错场景中的探索和提问。除了应用之外，该框架还模拟了结合因果推理、问题生成和社会学习的发展过程。
🔬 方法详解
问题定义：在多模态信息收集环境中，用户与AI协作面临挑战，AI助手难以理解用户目标，难以有效整合信息，并且需要额外的信息请求，增加了成本。现有方法缺乏有效的因果推理和知识获取机制，难以适应动态环境。
核心思路：论文的核心思路是构建一个社会持续学习框架，使AI智能体能够通过自然语言交互主动学习环境中的因果关系。通过提问和接收自然语言Oracle的回答，智能体可以逐步完善其因果知识，并用于协作决策。这种方法模拟了人类的学习过程，强调了主动探索和知识获取的重要性。
技术框架：该框架包含两个主要架构： 1. 基于LLM和ReAct的系统：利用大型语言模型生成问题，并使用ReAct框架进行推理和行动。 2. 基于因果世界模型的系统：构建一个符号、图或亚符号的因果世界模型，用于推理和决策。该模型可以表示环境中的因果关系，并支持高效的推理和适应。 整体流程包括：智能体观察环境，识别知识差距，生成问题，向自然语言Oracle提问，接收回答，更新因果知识，并根据知识进行决策和行动。
关键创新：最重要的技术创新点在于将因果推理和社会持续学习相结合。通过自然语言交互，智能体可以主动获取知识，并将其整合到因果模型中。这种方法克服了传统方法中对预定义知识的依赖，并提高了智能体在动态环境中的适应性。
关键设计：框架的关键设计包括： 1. 自然语言Oracle：提供关于环境机制和状态的回答，用于指导智能体的学习。 2. 因果世界模型：用于表示和推理环境中的因果关系，支持高效的决策。 3. 问题生成机制：用于识别知识差距并生成有意义的查询。 4. 探索-利用平衡：在探索新知识和利用现有知识之间进行权衡，以优化学习效率。
📊 实验亮点
论文提出了两种架构，并强调了因果推理和提问技能的重要性。评估任务表明，该框架能够有效地识别知识差距，生成有意义的查询，并增量更新推理。此外，该框架还评估了知识获取成本如何在同一环境中的不同任务中分摊，为实际应用提供了参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人机协作、智能助手、教育机器人等领域。例如，在医疗诊断中，AI助手可以通过提问医生来学习疾病的诊断和治疗方法。在智能家居中，AI可以通过与用户交互来了解用户的偏好，并提供个性化的服务。该框架还可用于模拟人类的学习过程，为认知科学研究提供新的思路。
📄 摘要（原文）
Multimodal information-gathering settings, where users collaborate with AI in dynamic environments, are increasingly common. These involve complex processes with textual and multimodal interactions, often requiring additional structural information via cost-incurring requests. AI helpers lack access to users' true goals, beliefs, and preferences and struggle to integrate diverse information effectively. We propose a social continual learning framework for causal knowledge acquisition and collaborative decision-making. It focuses on autonomous agents learning through dialogues, question-asking, and interaction in open, partially observable environments. A key component is a natural language oracle that answers the agent's queries about environmental mechanisms and states, refining causal understanding while balancing exploration or learning, and exploitation or knowledge use. Evaluation tasks inspired by developmental psychology emphasize causal reasoning and question-asking skills. They complement benchmarks by assessing the agent's ability to identify knowledge gaps, generate meaningful queries, and incrementally update reasoning. The framework also evaluates how knowledge acquisition costs are amortized across tasks within the same environment. We propose two architectures: 1) a system combining Large Language Models (LLMs) with the ReAct framework and question-generation, and 2) an advanced system with a causal world model, symbolic, graph-based, or subsymbolic, for reasoning and decision-making. The latter builds a causal knowledge graph for efficient inference and adaptability under constraints. Challenges include integrating causal reasoning into ReAct and optimizing exploration and question-asking in error-prone scenarios. Beyond applications, this framework models developmental processes combining causal reasoning, question generation, and social learning.