因果关系在具身AI基础世界模型中的关键作用
人工智能
2024-05-01 v2 计算与语言
机器学习
机器人学
摘要
最近基础模型的进展，特别是大型多模态模型和对话代理，激发了人们对通用具身代理潜力的兴趣。这样的代理需要能够在许多不同的真实世界环境中执行新任务。然而，当前的基础模型无法准确建模物理交互，因此不足以用于具身AI。因果关系研究有助于构建真实的世界模型，这对于准确预测可能交互的结果至关重要。本文聚焦于为下一代具身代理构建基础世界模型的前景，并提出了关于因果关系在其中重要性的新观点。我们认为，整合因果考虑对于促进与世界的有意义的物理交互至关重要。最后，我们澄清了在此背景下关于因果关系的误解，并提出了对未来研究的展望。
引用
@article{arxiv.2402.06665,
title = {The Essential Role of Causality in Foundation World Models for Embodied AI},
author = {Tarun Gupta and Wenbo Gong and Chao Ma and Nick Pawlowski and Agrin Hilmkil and Meyer Scetbon and Marc Rigter and Ade Famoti and Ashley Juan Llorens and Jianfeng Gao and Stefan Bauer and Danica Kragic and Bernhard Schölkopf and Cheng Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.06665},
year = {2024}
}