Architecting Large Action Models for Human-in-the-Loop Intelligent Robots
作者: Kanisorn Sangchai, Methasit Boonpun, Withawin Kraipetchara, Paulo Garcia
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2025-12-12
💡 一句话要点
构建可验证神经符号LAM，提升人机协作机器人智能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型行动模型 人机协作 神经符号 机器人 可解释性
📋 核心要点
- 现有智能机器人方法在环境感知、推理和行动集成方面存在可扩展性问题，且大型语言模型缺乏控制和可解释性。
- 论文提出一种通过组合现成基础模型构建大型行动模型的方法，并利用符号包装器进行验证，实现可控、可解释的神经符号解决方案。
- 实验表明，该方法无需大规模端到端训练即可实现LAM智能，并通过PDDL代码生成驱动行动执行，有效缓解行动幻觉。
📝 摘要（中文）
为了实现自主运行并与人类或其他智能体交互的智能机器人，需要集成环境感知、推理和行动能力。传统的符号人工智能方法在计算和内存成本方面早已达到瓶颈。过去十年大型语言模型（LLM）的神经方法在能力上取得了前所未有的进展，但代价是控制、可解释性和可理解性的降低。大型行动模型（LAM）旨在扩展LLM以涵盖完整的感知、推理和行动周期；然而，它们通常需要更全面的训练，并且存在相同的可靠性缺陷。本文展示了通过组合现成的基础模型来构建有竞争力的LAM是可行的，并且可以通过结合符号包装器及其输出验证来实现控制、可解释性和可理解性，从而为智能机器人实现可验证的神经符号解决方案。在多模态机器人上的实验表明，LAM智能不需要大规模的端到端训练，而是可以通过将高效的感知模型与逻辑驱动的核心集成来实现。通过生成规划领域定义语言（PDDL）代码来驱动行动执行，可以实现人机协作验证阶段，从而有效缓解行动幻觉。这些结果可以支持从业者在各个新兴行业中设计和开发机器人LAM，并阐明为确保该领域安全而必须解决的持续挑战。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决智能机器人领域中，大型行动模型（LAM）在控制、可解释性和可靠性方面的挑战。现有方法，特别是基于端到端训练的LAM，往往需要大量的训练数据，并且难以保证行动的正确性和安全性。此外，由于缺乏明确的推理过程，这些模型的可解释性较差，难以进行调试和验证。
核心思路：论文的核心思路是通过结合神经模型和符号推理，构建一个可验证的神经符号LAM。具体来说，利用现成的（off-the-shelf）基础模型进行感知和决策，然后使用符号包装器（symbolic wrappers）对模型的输出进行验证，确保其符合预定义的规则和约束。这种方法旨在利用神经模型的强大能力，同时克服其在控制和可解释性方面的不足。
技术框架：该技术框架主要包含以下几个模块：1) 感知模块：使用现成的多模态感知模型（例如，视觉和语言模型）来理解环境。2) 规划模块：利用大型语言模型生成规划领域定义语言（PDDL）代码，描述机器人的行动计划。3) 验证模块：使用符号推理技术对生成的PDDL代码进行验证，检查其是否满足预定义的约束和目标。4) 执行模块：将验证后的PDDL代码转换为机器人的具体行动指令，并执行这些指令。人机协作环节允许人类专家在执行前验证和修改 PDDL 计划。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将神经模型和符号推理相结合，构建了一个可验证的LAM。与传统的端到端训练方法相比，该方法不需要大量的训练数据，并且可以更容易地进行控制和解释。此外，通过使用PDDL代码作为行动计划的中间表示，可以方便地进行验证和修改，从而提高行动的可靠性和安全性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的现成基础模型，例如，用于视觉感知的预训练卷积神经网络和用于语言理解的预训练Transformer模型。2) 设计有效的符号包装器，用于将神经模型的输出转换为符号表示，并进行验证。3) 定义清晰的约束和目标，用于指导PDDL代码的生成和验证。4) 实现高效的PDDL代码验证算法，确保验证过程的实时性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法可以在多模态机器人上实现有效的行动规划和执行，并且可以通过人机协作验证阶段有效缓解行动幻觉。与传统的端到端训练方法相比，该方法不需要大量的训练数据，并且可以更容易地进行控制和解释。通过生成PDDL代码驱动行动执行，实现了可验证的神经符号解决方案。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种人机协作机器人场景，例如智能制造、医疗辅助、家庭服务等。通过提高机器人的智能水平和安全性，可以实现更高效、更可靠的人机协作，从而提高生产效率、改善医疗服务质量、提升生活品质。未来，该方法有望推广到更广泛的机器人应用领域，例如自动驾驶、无人机等。
📄 摘要（原文）
The realization of intelligent robots, operating autonomously and interacting with other intelligent agents, human or artificial, requires the integration of environment perception, reasoning, and action. Classic Artificial Intelligence techniques for this purpose, focusing on symbolic approaches, have long-ago hit the scalability wall on compute and memory costs. Advances in Large Language Models in the past decade (neural approaches) have resulted in unprecedented displays of capability, at the cost of control, explainability, and interpretability. Large Action Models aim at extending Large Language Models to encompass the full perception, reasoning, and action cycle; however, they typically require substantially more comprehensive training and suffer from the same deficiencies in reliability. Here, we show it is possible to build competent Large Action Models by composing off-the-shelf foundation models, and that their control, interpretability, and explainability can be effected by incorporating symbolic wrappers and associated verification on their outputs, achieving verifiable neuro-symbolic solutions for intelligent robots. Our experiments on a multi-modal robot demonstrate that Large Action Model intelligence does not require massive end-to-end training, but can be achieved by integrating efficient perception models with a logic-driven core. We find that driving action execution through the generation of Planning Domain Definition Language (PDDL) code enables a human-in-the-loop verification stage that effectively mitigates action hallucinations. These results can support practitioners in the design and development of robotic Large Action Models across novel industries, and shed light on the ongoing challenges that must be addressed to ensure safety in the field.