Language-Guided World Models: A Model-Based Approach to AI Control

📄 arXiv: 2402.01695v3 📥 PDF

作者: Alex Zhang, Khanh Nguyen, Jens Tuyls, Albert Lin, Karthik Narasimhan

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-01-24 (更新: 2024-09-04)

备注: SpLU-RoboNLP workshop at ACL 2024

💡 一句话要点

提出语言引导的世界模型以提升AI控制能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 语言引导 世界模型 AI控制 组合泛化 Transformer EMMA机制 智能体行为

📋 核心要点

  1. 现有的AI控制方法在处理复杂语言描述时缺乏泛化能力，导致智能体无法有效应对新任务。
  2. 本文提出了一种语言引导的世界模型，通过结合Transformer和EMMA机制，增强了模型对组合语言描述的理解能力。
  3. 实验结果显示，改进后的模型在模拟质量上显著优于传统Transformer，接近理想模型的性能，展示了其在AI安全性方面的应用潜力。

📝 摘要（中文）

本文介绍了语言引导的世界模型（LWM），这是一种通过文本读取来模拟环境的概率模型。配备这些模型的智能体能够通过自然语言与人类进行更广泛和高效的控制，允许人类在多个任务中同时调整智能体行为。我们设计了一个基于MESSENGER游戏的世界建模基准，评估不同程度的组合泛化能力。实验表明，现有的Transformer模型在模拟质量上仅有微小提升。我们通过将Transformer与EMMA注意力机制相结合，提出了一种更为稳健的模型，显著超越了Transformer，并接近具有理想语义解析和基础能力的模型性能。该模型在提高AI安全性和透明性方面具有实用性，能够让智能体在执行前向人类展示计划，并根据语言反馈修订计划。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有AI控制方法在处理复杂语言描述时的泛化能力不足问题，现有的Transformer模型在模拟质量上提升有限。

核心思路：提出语言引导的世界模型（LWM），通过结合Transformer与EMMA注意力机制，增强模型对组合性语言描述的理解和模拟能力。

技术框架：整体架构包括文本输入处理、环境模拟模块和智能体行为调整模块，模型通过自然语言与人类进行交互，实时调整行为。

关键创新：将EMMA注意力机制与Transformer相结合，显著提升了模型的泛化能力和模拟质量，区别于传统方法的单一结构。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化语言理解能力，并调整了网络结构以适应复杂的语言输入。实验中使用了基于MESSENGER游戏的基准测试，确保模型在多样化任务中的有效性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，改进后的模型在模拟质量上显著优于传统的Transformer模型，具体表现为在基准测试中性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），接近理想模型的表现，展示了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化控制系统和人机交互等。通过提升AI对自然语言的理解能力，能够在复杂环境中实现更安全和透明的决策过程，未来可能在智能家居、机器人协作等场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

This paper introduces the concept of Language-Guided World Models (LWMs) -- probabilistic models that can simulate environments by reading texts. Agents equipped with these models provide humans with more extensive and efficient control, allowing them to simultaneously alter agent behaviors in multiple tasks via natural verbal communication. In this work, we take initial steps in developing robust LWMs that can generalize to compositionally novel language descriptions. We design a challenging world modeling benchmark based on the game of MESSENGER (Hanjie et al., 2021), featuring evaluation settings that require varying degrees of compositional generalization. Our experiments reveal the lack of generalizability of the state-of-the-art Transformer model, as it offers marginal improvements in simulation quality over a no-text baseline. We devise a more robust model by fusing the Transformer with the EMMA attention mechanism (Hanjie et al., 2021). Our model substantially outperforms the Transformer and approaches the performance of a model with an oracle semantic parsing and grounding capability. To demonstrate the practicality of this model in improving AI safety and transparency, we simulate a scenario in which the model enables an agent to present plans to a human before execution, and to revise plans based on their language feedback.