[论文解读] Chat with the Environment: Interactive Multimodal Perception Using Large Language Models

Xufeng Zhao, Mengdi Li+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 14, 2023

Multimodal Machine Learning Applications被引用 4

一句话总结

本文提出 Matcha，一种交互式多模态感知框架，利用大型语言模型（LLM）作为推理核心，引导机器人通过认知性动作（如触摸、称重或倾听）主动探索环境，以解决不确定性问题。通过整合将感官数据转化为自然语言的模态特定感知模块，Matcha 使 LLM 能够对多模态反馈进行推理，在复杂且部分可观测的环境中显著提升物体属性分类准确率与任务成功率。

ABSTRACT

Programming robot behavior in a complex world faces challenges on multiple levels, from dextrous low-level skills to high-level planning and reasoning. Recent pre-trained Large Language Models (LLMs) have shown remarkable reasoning ability in few-shot robotic planning. However, it remains challenging to ground LLMs in multimodal sensory input and continuous action output, while enabling a robot to interact with its environment and acquire novel information as its policies unfold. We develop a robot interaction scenario with a partially observable state, which necessitates a robot to decide on a range of epistemic actions in order to sample sensory information among multiple modalities, before being able to execute the task correctly. Matcha (Multimodal environment chatting) agent, an interactive perception framework, is therefore proposed with an LLM as its backbone, whose ability is exploited to instruct epistemic actions and to reason over the resulting multimodal sensations (vision, sound, haptics, proprioception), as well as to plan an entire task execution based on the interactively acquired information. Our study demonstrates that LLMs can provide high-level planning and reasoning skills and control interactive robot behavior in a multimodal environment, while multimodal modules with the context of the environmental state help ground the LLMs and extend their processing ability. The project website can be found at https://matcha-agent.github.io.

研究动机与目标

• 解决机器人在部分可观测场景中，利用多模态感官输入主动感知并推理环境的挑战。
• 通过引入认知性动作，克服被动感知的局限，以针对性交互减少不确定性。
• 通过将多模态输入转化为自然语言，使 LLM 与真实世界感官数据对齐，实现统一推理。
• 通过利用常识知识，证明 LLM 能够在新物体属性和指令变体上实现泛化。
• 评估该框架通过交互式、多模态反馈回路提升分类准确率与任务成功率的能力。

提出的方法

• Matcha 智能体使用大型语言模型（LLM）作为其核心推理引擎，根据任务指令和环境上下文生成动作指令。
• 每种模态（视觉、声音、触觉、本体感觉）均由一个专用的预训练感知模块处理，将原始感官数据转化为自然语言描述。
• LLM 利用这些自然语言反馈来推理物体属性（如材质或重量），并规划下一步的认知性动作。
• 该框架支持与环境的迭代式‘对话’：机器人执行动作，接收多模态反馈，并通过连续交互不断优化理解。
• 系统具备模块化与灵活性，支持新感知模块的即插即用，并可适应新物体或新任务。
• LLM 通过提示工程实现上下文学习推理，从而在不同语言表述的任务中实现泛化。

实验结果

研究问题

• RQ1 LLM 是否能有效引导机器人执行认知性动作，以减少在部分可观测环境中的不确定性？
• RQ2 将 LLM 推理与多模态感官反馈结合，相较于被动感知，能在多大程度上提升物体属性分类性能？
• RQ3 LLM 在面对新物体类型和任务指令的语言变体时，其泛化能力如何？
• RQ4 多模态感知模块在使 LLM 能够推理潜在物体属性方面起到何种作用？
• RQ5 与单步或被动感知相比，‘对话’过程的交互式、迭代特性如何提升任务成功率？

主要发现

• Matcha 框架通过利用交互式感知，成功提升了物体分类准确率，尤其在视觉线索不足时，能有效区分玻璃与陶瓷等材质。
• 多模态反馈的整合——尤其是触觉与冲击声——使 LLM 能够纠正仅依赖单一模态时产生的误分类。
• LLM 展现出对同一任务不同语言表述的稳健泛化能力，例如从‘拿起金属块’到‘拿起适合砸开坚果的块体’的语义转换。
• 失败案例主要源于材料间感知相似性（如玻璃与陶瓷），凸显了当前感知模块在解决细微认知不确定性方面的局限。
• 该框架表明，强大的 LLM 可在无需微调的情况下执行复杂推理与任务规划，仅依赖上下文学习与常识知识。
• Matcha 的模块化设计支持新感知模块的灵活集成与新环境的适应，显著增强了泛化能力。