Modeling the Mental World for Embodied AI: A Comprehensive Review
作者: Biyuan Liu, Daigang Xu, Lei Jiang, Wenjun Guo, Ping Chen
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-17
💡 一句话要点
构建具身AI心智模型：提出完整理论框架，促进人机协作
🎯 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: 具身AI 心智模型 社会交互 人机协作 心智理论 神经符号混合 认知模型
📋 核心要点
- 现有具身AI在社会交互理解方面不足，传统物理世界模型难以满足需求，心智世界模型研究面临概念框架分散、推理机制脱节等瓶颈。
- 论文构建了完整的MWM理论框架，区分了MWM与PWM的本质差异，并通过两种范式定义了MWM的关键组成部分。
- 论文分析了两种核心ToM推理范式和19种ToM方法，阐明了神经符号混合架构的集成趋势，并综合了26个ToM评估基准。
📝 摘要（中文）
随着具身AI智能体在化身、可穿戴设备和机器人系统中的应用不断深入，其核心研究挑战已逐渐从物理环境交互转向对社会交互的准确理解。传统的物理世界模型(PWM)侧重于空间和运动等可量化的物理属性，无法满足社会智能建模的需求。相比之下，心智世界模型(MWM)作为人类内在精神状态的结构化表示，已成为具身智能体实现自然人机协作和动态社会适应的关键认知基础。然而，当前MWM研究面临着重大瓶颈：例如概念框架分散，MWM和PWM之间的界限模糊；不同心智理论(ToM)推理范式的技术路径和适用场景的推理机制脱节；以及评估与实践之间的脱节。为了解决这些问题，本综述系统地综合了100多项权威研究，全面概述了具身AI的MWM研究。其核心贡献有三方面：首先，首次构建了完整的MWM理论框架。其次，通过两种心理元素表示范式系统地定义了MWM的关键组成部分。第三，全面分析了两种核心ToM推理范式和19种ToM方法。最后，还阐明了神经符号混合架构的集成趋势，并综合了26个ToM评估基准。这项工作旨在促进具身智能体融入人类社会，并推进人机协同交互的深入发展。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身AI智能体主要关注物理世界的建模，例如空间和运动等，而忽略了对人类内在精神状态的建模。这导致智能体在社会交互中表现不佳，无法实现自然的人机协作。现有的心智世界模型(MWM)研究存在概念框架分散、不同心智理论(ToM)推理范式脱节以及评估与实践脱节等问题。
核心思路：论文的核心思路是构建一个完整的、系统的MWM理论框架，从而为具身AI智能体提供理解和模拟人类心智状态的能力。通过明确MWM与物理世界模型(PWM)的差异，定义MWM的关键组成部分，并分析不同的ToM推理范式，为具身AI智能体实现更自然、更智能的社会交互奠定基础。
技术框架：论文构建的MWM理论框架主要包含以下几个部分：1) 区分MWM和PWM的本质差异；2) 通过两种心理元素表示范式（具体内容未知）定义MWM的关键组成部分；3) 分析两种核心ToM推理范式（具体范式未知）和19种ToM方法；4) 探讨神经符号混合架构的集成趋势；5) 综合26个ToM评估基准。整体流程是从理论框架构建到方法分析，再到评估基准的整合。
关键创新：论文的主要创新在于首次构建了一个完整的、系统的MWM理论框架，为具身AI智能体提供了一个统一的心智模型。此外，论文还对现有的ToM推理范式进行了全面的分析和比较，并提出了神经符号混合架构的集成趋势。这些创新有助于解决现有MWM研究中存在的概念框架分散、推理机制脱节等问题。
关键设计：论文中关于心理元素表示范式、ToM推理范式以及神经符号混合架构的具体设计细节未知。但是，论文强调了MWM与PWM的本质区别，这可能涉及到对心理状态的抽象表示和推理机制的设计，使其能够处理非物理的、主观的信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文的主要亮点在于构建了完整的MWM理论框架，并对现有的ToM方法进行了全面的分析和比较。论文还综合了26个ToM评估基准，为未来的MWM研究提供了有价值的资源。具体的性能数据和提升幅度未知，但该研究为具身AI智能体实现更高级的社会智能奠定了基础。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于人机协作机器人、虚拟助手、社交机器人等领域。通过赋予具身AI智能体理解和模拟人类心智状态的能力，可以实现更自然、更高效的人机交互，提升用户体验，并促进人机协同在医疗、教育、娱乐等领域的应用。
📄 摘要（原文）
As the application of Embodied AI Agents in avatars, wearable devices, and robotic systems continues to deepen, their core research challenges have gradually shifted from physical environment interaction to the accurate understanding of social interactions. Traditional physical world models (PWM) focus on quantifiable physical attributes such as space and motion, failing to meet the needs of social intelligence modeling. In contrast, the Mental World Model (MWM), as a structured representation of humans' internal mental states, has become the critical cognitive foundation for embodied agents to achieve natural human-machine collaboration and dynamic social adaptation. However, current MWM research faces significant bottlenecks: such as fragmented conceptual framework with vague boundaries between MWM and PWM, disjointed reasoning mechanisms for the technical pathways and applicable scenarios of different Theory of Mind (ToM) reasoning paradigms, and detachment between evaluation and practice. To address these issues, this review systematically synthesizes over 100 authoritative studies to provide a comprehensive overview of MWM research for embodied AI. Its core contributions are threefold: First, it constructs a complete theoretical framework for MWM for the first time. Specifically, it distinguishes the essential differences between MWM and PWMs. Second, it systematically defines the key components of MWM through two paradigms for mental element representation. Third, it comprehensively analyzes two core ToM reasoning paradigms with 19 ToM methods. Finally, it also clarifies the integration trend of neuro-symbolic hybrid architectures, and synthesizes 26 ToM evaluation benchmarks. This work aims to promote the integration of embodied agents into human society and advance the in-depth development of human-machine collaborative interaction.