推斷人類意圖以更好地遵循自然語言指令

核心概念

為了讓AI助手能夠在人類環境中完成日常合作任務,需要能夠推斷人類的隱藏目標和意圖,而不是單純地遵循指令。

摘要

本文提出了一個新的框架FISER(Follow Instructions with Social and Embodied Reasoning),旨在通過兩個階段的推理來更好地遵循自然語言指令:

社會推理階段:

• 推斷人類的整體計劃和想要機器人幫助的具體子目標
• 將模糊的自然語言指令轉換為機器人可以理解的具體任務

身體推理階段:

• 根據推斷的人類意圖,制定機器人的行動計劃並執行

作者在HandMeThat基準測試中評估了FISER框架,並與最先進的基線模型進行了比較。結果表明,FISER模型在各個難度級別上都優於端到端的方法和使用大型預訓練語言模型的方法,達到了新的最佳水平。

作者的分析表明,顯式地建模人類意圖作為中間推理步驟是關鍵,因為現有的方法無法解決自然語言指令中的歧義性。相比之下,FISER框架通過社會推理和身體推理的分離,能夠更好地解決這一問題。

統計資料

人類通常會省略某些信息,因為他們假設聽眾已經有了足夠的背景知識。
人類在交流中會在準確性和效率之間做出權衡。
標準的語言接地和規劃方法無法解決這種歧義性,因為它們沒有將人類的內部目標建模為環境中的額外部分可觀察因素。

引述

"為了讓AI助手能夠在人類環境中完成日常合作任務,需要能夠推斷人類的隱藏目標和意圖,而不是單純地遵循指令。"
"人類通常會省略某些信息,因為他們假設聽眾已經有了足夠的背景知識。"
"人類在交流中會在準確性和效率之間做出權衡。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

Infer Human's Intentions Before Following Natural Language Instructions

by Yanming Wan,... 於 arxiv.org 09-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.18073.pdf

深入探究

如何將FISER框架擴展到更複雜的人機協作任務中?

要將FISER框架擴展到更複雜的人機協作任務中，可以考慮以下幾個方面：

多任務學習：在複雜的協作任務中，可能需要同時處理多個子任務。可以設計一個多任務學習的模型，使其能夠同時推斷多個子目標和相應的行動計劃。這樣的模型可以通過共享知識來提高整體性能，並在不同任務之間進行有效的知識轉移。

增強社會推理能力：在更複雜的場景中，人類的意圖和行為可能更加多樣化和不確定。因此，可以引入更高級的社會推理技術，例如使用圖神經網絡來建模人類行為之間的關係，從而更準確地推斷人類的整體計劃。

動態環境適應：在實際應用中，環境可能會隨著時間而變化。FISER框架可以通過引入強化學習技術來適應這些變化，讓機器人能夠根據當前環境狀態和人類行為的變化，動態調整其行動計劃。

多模態輸入：除了自然語言指令，還可以考慮整合其他模態的輸入，例如視覺信息和觸覺反饋。這樣可以幫助機器人更全面地理解人類的意圖，並在複雜的任務中做出更準確的反應。

如何設計更有效的方法來推斷人類的整體計劃,而不僅僅是局部的子目標?

設計更有效的方法來推斷人類的整體計劃可以考慮以下幾個策略：

層次化計劃推斷：可以建立一個層次化的計劃推斷模型，將人類的整體計劃分解為多個層次的子目標。這樣的模型可以通過分析人類的歷史行為和當前狀態，逐步推斷出更高層次的目標。

使用先驗知識：引入先驗知識，例如人類在特定情境下的行為模式，可以幫助模型更好地推斷整體計劃。這可以通過訓練模型來識別和利用這些模式，從而提高推斷的準確性。

強化學習與模擬：利用強化學習技術，通過模擬人類的行為來推斷其整體計劃。模型可以在模擬環境中進行試驗，觀察人類的反應，並根據這些反應調整對整體計劃的理解。

多輪交互：設計一個多輪交互的系統，讓機器人能夠在執行任務的過程中不斷詢問人類的意圖和目標。這樣可以在任務進行中獲取更多的上下文信息，從而更準確地推斷整體計劃。

FISER框架是否可以應用於其他需要社會推理的人機交互場景,例如教育或醫療?

FISER框架確實可以應用於其他需要社會推理的人機交互場景，例如教育和醫療，具體原因如下：

教育場景：在教育環境中，教師和學生之間的互動充滿了社會推理的需求。FISER框架可以幫助教育機器人理解學生的學習意圖和需求，從而提供個性化的學習支持。例如，當學生表達困惑時，機器人可以推斷出他們的具體問題並提供針對性的幫助。

醫療場景：在醫療環境中，醫生和患者之間的溝通同樣需要社會推理。FISER框架可以幫助醫療助手理解患者的症狀描述和隱含的健康需求，從而提供更準確的建議和支持。例如，當患者描述某些症狀時，機器人可以推斷出可能的健康問題並建議進一步的檢查。

增強人機協作：在這些場景中，FISER框架可以增強人機協作的效果，通過更好地理解人類的意圖和需求，促進更流暢的互動和合作。

適應性學習：FISER框架的社會推理能力可以使系統在不同的社會情境中進行適應性學習，從而不斷提高其在教育和醫療等領域的應用效果。

總之，FISER框架的社會推理能力使其在多種人機交互場景中具有廣泛的應用潛力，能夠提升人機協作的效率和效果。