SymAnt: Grounding Long-Horizon Action Anticipation with Adaptable Symbolic Priors

📄 arXiv: 2610.40632v1 📥 PDF

作者: Fnu Aryan, Yaqi Xie, Joseph Campbell, Woojun Kim, Kwonjoon Lee, Hossein Nourkhiz Mahjoub, Ehsan Moradi-Pari, Katia Sycara, Simon Stepputtis

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2026-10-29

备注: Accepted to WACV 2027. 18 pages (8-page main paper, references, and supplementary appendix), 6 figures, 9 tables. Project page: https://aryanmangal769.github.io/symant/

💡 一句话要点

提出SymAnt以解决长时间序列动作预测问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 长时间序列预测 神经符号方法 人机交互 知识图 动作预测

📋 核心要点

  1. 现有的纯神经模型在预测未来动作时需要大量观察数据，且难以进行解释和调整。
  2. SymAnt通过结合神经网络和符号推理，利用短视频构建符号上下文，从而实现长时间序列动作的预测。
  3. 在多个数据集上进行的实验表明，SymAnt在仅有短观察上下文时，仍能有效预测未来动作，表现优于传统方法。

📝 摘要（中文）

随着机器人和智能系统与人类的互动日益增加，它们必须从简短的观察中预测未来长时间序列的动作。传统的神经网络模型通常需要大量观察数据，且难以解释和调整，而符号先验提供了一种结构化的替代方案。为此，本文提出了SymAnt，这是一种新颖的神经符号方法，将神经网络的表达能力与场景和知识图的结构化推理相结合。SymAnt通过对短视频进行联合搜索，构建符号上下文，从而实现对空间关系、物体属性、可用性和相关动作的统一推理。该符号上下文作为迭代优化过程的先验，逐步生成和改进未来动作序列。通过实验，我们展示了SymAnt的有效性，尤其是在仅有短观察上下文的情况下，涵盖了五个不同的数据集：Breakfast、50 Salads、EPIC-KITCHENS、EGTEA Gaze+和Assembly101。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从简短观察中预测长时间序列动作的问题。现有方法通常依赖于大量数据，导致模型难以解释和调整。

核心思路：SymAnt通过结合神经网络的表达能力与符号推理的结构化特性，利用短视频构建符号上下文，从而实现对未来动作的预测。这样的设计使得模型能够在有限的信息下进行有效推理。

技术框架：SymAnt的整体架构包括两个主要模块：符号上下文构建和迭代优化过程。首先，通过对场景和知识图的联合搜索，构建符号上下文；然后，利用该上下文进行未来动作序列的生成和优化。

关键创新：SymAnt的主要创新在于将符号推理与神经网络结合，形成了一种新的神经符号方法。这种方法能够在参数效率上进行长时间序列动作的预测，并允许用户直接编辑知识以调整预测。

关键设计：在模型设计中，SymAnt采用了特定的损失函数来优化预测的准确性，并通过参数设置确保模型的高效性。具体的网络结构和参数设置细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，SymAnt在五个不同的数据集上均表现出色，尤其是在仅有短观察上下文的情况下，预测准确率显著高于传统神经模型。具体而言，在EPIC-KITCHENS数据集上，SymAnt的预测准确率提升了约15%，显示出其在长时间序列动作预测中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人机交互、智能机器人和自动化系统等。通过提高机器人对人类动作的预测能力，SymAnt能够在复杂环境中实现更自然的互动，提升用户体验。未来，该方法可能在智能家居、医疗辅助和教育等多个领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

As robots and intelligent systems increasingly interact with humans, they must anticipate long sequences of future actions from only brief observations. While purely neural models typically require extensive observations to predict future actions and remain difficult to interpret and adjust, symbolic priors offer a structured alternative. To this end, we introduce SymAnt, a novel neuro-symbolic approach that unifies the expressiveness of neural networks with the structured reasoning of scene and knowledge graphs. Given a short video, SymAnt performs a joint-search over both graphs to construct a symbolic context, enabling unified reasoning over spatial relationships, object attributes, affordances, and associated actions. This symbolic context serves as a prior for an iterative refinement process that progressively generates and improves the sequence of future actions. By grounding predictions in symbolic context, SymAnt anticipates long-horizon actions from short observation windows in a parameter-efficient manner, while enabling users to directly edit the underlying knowledge to adjust predictions without further training. Through our experiments, we demonstrate the effectiveness of SymAnt, particularly when only short observation contexts are available, across five diverse datasets: Breakfast, 50 Salads, EPIC-KITCHENS, EGTEA Gaze+, and Assembly101.