约束人机协作：一个包容性具身社会智能挑战
人工智能
2025-06-13 v3 人机交互
机器人学
摘要
我们提出了约束人机协作（CHAIC），一个旨在测试具身智能体社会感知与协作能力的包容性具身社会智能挑战。在 CHAIC 中，目标是让一个具备自我中心观测能力的具身智能体协助一位可能受到物理约束的人类——例如无法够到高处或只能乘坐轮椅——以尽可能高效地完成常见的室内或室外任务。为此，一个成功的协助者必须：(1) 通过跟随和观察人类的行为来推断人类的意图和约束（社会感知），以及 (2) 制定一个针对人类合作伙伴量身定制的协作计划，以最快速度完成任务，作为团队协同工作（协作规划）。为评估这一挑战，我们创建了四个具有真实物理约束的智能体和八个涵盖室内外场景的长时序任务，任务中包含各种约束、紧急事件和潜在风险。我们对基于规划和基于学习的基线方法进行了基准测试，并提出了一种利用大语言模型和行为建模的新方法。实证评估证明了该基准在系统评估机器社会智能关键方面方面的有效性。我们的基准和代码在 https://github.com/UMass-Embodied-AGI/CHAIC 上公开发布。
引用
@article{arxiv.2411.01796,
title = {Constrained Human-AI Cooperation: An Inclusive Embodied Social Intelligence Challenge},
author = {Weihua Du and Qiushi Lyu and Jiaming Shan and Zhenting Qi and Hongxin Zhang and Sunli Chen and Andi Peng and Tianmin Shu and Kwonjoon Lee and Behzad Dariush and Chuang Gan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.01796},
year = {2025}
}
备注
NeurIPS 2024 Dataset and Benchmark Track. The first two authors contributed equally. Project Website at https://umass-embodied-agi.github.io/CHAIC/