當前，人與智能體（比如機器人）的交互是非常直接的，你告訴它「拿一塊藍色的積木」，它就會幫你拿過來。但現(xiàn)實世界的很多信息并非那么直接，比如「扳手可以用來擰緊螺母」、「我們的牛奶喝完了」。這些信息不能直接拿來當成指令，但卻蘊含著豐富的世界信息。智能體很難了解這些語言在世界上的含義。

圖源：谷歌機器人團隊論文「Interactive Language: Talking to Robots in Real Time」。

UC 伯克利 Dynalang 研究的關(guān)鍵思想是，我們可以將語言看作是幫助我們更好地對世界進行預(yù)測的工具，比如「我們的牛奶喝完了」→打開冰箱時沒有牛奶；「扳手可以用來擰緊螺母」→使用工具時螺母會旋轉(zhuǎn)。Dynalang 在一個模型中結(jié)合了語言模型（LM）和世界模型（WM），使得這種范式變成多模態(tài)。研究者認為，將語言生成和行動統(tǒng)一在一個智能體架構(gòu)中是未來研究的一個令人興奮的方向。

論文概覽 人工智能長期以來的目標是開發(fā)能夠在物理世界中與人類自然交互的智能體。當前的具身智能體可以遵循簡單的低層指令，比如「拿一塊藍色的積木」或者「經(jīng)過電梯，然后向右轉(zhuǎn)」。 然而，要實現(xiàn)自由交流的互動智能體，就需要理解人們在「此時此地」之外使用語言的完整方式，包括：傳遞知識，比如「左上角的按鈕是關(guān)掉電視的」；提供情境信息，如「我們的牛奶喝完了」；以及協(xié)同，比如跟別人說「我已經(jīng)吸過客廳了」。我們在文本中閱讀的很多內(nèi)容或者從他人口中聽到的信息都在傳遞有關(guān)世界的知識，無論是關(guān)于世界如何運行還是關(guān)于當前世界狀態(tài)的知識。 我們?nèi)绾问怪悄荏w能夠使用多樣化的語言呢？一種訓練基于語言的智能體解決任務(wù)的方法是強化學習（RL）。然而，目前的基于語言的 RL 方法主要是學習從特定任務(wù)指令生成行動，例如將目標描述「拿起藍色的積木」作為輸入，輸出一系列運動控制。 然而，當考慮到自然語言在現(xiàn)實世界中所服務(wù)的多樣功能時，直接將語言映射到最優(yōu)行動是一個具有挑戰(zhàn)性的學習問題。以「我把碗放好了」為例：如果任務(wù)是清洗，智能體應(yīng)該繼續(xù)進行下一個清洗步驟；而如果是晚餐服務(wù)，智能體應(yīng)該去取碗。當語言不涉及任務(wù)時，它只與智能體應(yīng)該采取的最優(yōu)行動弱相關(guān)。將語言映射到行動，尤其是僅使用任務(wù)獎勵，對于學會使用多樣化語言輸入完成任務(wù)來說是一個弱學習信號。 不同的是，UC 伯克利的研究者提出，智能體使用語言的一種統(tǒng)一方法是幫助它們預(yù)測未來。前面提到的語句「我把碗放好了」有助于智能體更好地預(yù)測未來的觀察結(jié)果（即，如果它采取行動打開櫥柜，它將在那里看到碗）。 我們遇到的很多語言可以通過這種方式與視覺體驗聯(lián)系起來。先前的知識，比如「扳手可以用來擰緊螺母」，幫助智能體預(yù)測環(huán)境變化。諸如「包裹在外面」的陳述有助于智能體預(yù)測未來的觀察結(jié)果。這個框架還將標準指令遵循歸入預(yù)測范疇：指令幫助智能體預(yù)測自己將如何受到獎勵。類似于下一個 token 預(yù)測允許語言模型形成關(guān)于世界知識的內(nèi)部表示，研究者假設(shè)預(yù)測未來的表示為智能體理解語言以及它與世界的關(guān)系提供了豐富的學習信號。 基于此，他們提出了 Dynalang，一種從在線經(jīng)驗中學習語言和圖像世界模型，并利用該模型學習如何行動的智能體。 Dynalang 將學習用語言對世界建模（帶有預(yù)測目標的監(jiān)督學習）與學習根據(jù)該模型采取行動（帶有任務(wù)獎勵的強化學習）分離開來。該世界模型接收視覺和文本輸入作為觀察模態(tài)，并將它們壓縮到潛在空間。研究者通過在線收集的經(jīng)驗訓練世界模型，使其能夠預(yù)測未來的潛在表示，同時智能體在環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)。他們通過將世界模型的潛在表示作為輸入，訓練策略來采取最大化任務(wù)獎勵的行動。由于世界建模與行動分離，Dynalang 可以在沒有行動或任務(wù)獎勵的單模態(tài)數(shù)據(jù)（僅文本或僅視頻數(shù)據(jù)）上進行預(yù)訓練。 此外，他們的框架還可以統(tǒng)一語言生成：智能體的感知可以影響智能體的語言模型（即其對未來 token 的預(yù)測），使其能夠通過在動作空間輸出語言來描述環(huán)境。 ?論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2308.01399.pdf項目主頁：https://dynalang.github.io/代碼鏈接：https://github.com/jlin816/dynalang 研究者在具有不同類型語言上下文的多樣化環(huán)境中對 Dynalang 進行了評估。在一個多任務(wù)家庭清潔環(huán)境中，Dynalang 學會利用關(guān)于未來觀察、環(huán)境動態(tài)和修正的語言提示，更高效地完成任務(wù)。在 Messenger 基準測試中，Dynalang 可以閱讀游戲手冊來應(yīng)對最具挑戰(zhàn)性的游戲階段，優(yōu)于特定任務(wù)的架構(gòu)。在視覺 - 語言導(dǎo)航中，研究者證明 Dynalang 可以學會在視覺和語言復(fù)雜的環(huán)境中遵循指令。 Dynalang 學會使用語言來預(yù)測未來的（文本 + 圖像）觀察結(jié)果和獎勵，從而幫助解決任務(wù)。在這里，研究者展示了在 HomeGrid 環(huán)境中真實的模型預(yù)測結(jié)果。智能體在接收環(huán)境中的視頻和語言觀察的同時，探索了各種房間。根據(jù)過去的文本「瓶子在客廳」，在時間步 61-65，智能體預(yù)測將在客廳的最后一個角落看到瓶子。根據(jù)描述任務(wù)的文本「拿起瓶子」，智能體預(yù)測將因為拿起瓶子而獲得獎勵。智能體還可以預(yù)測未來的文本觀察：在時間步 30，給定前半句「盤子在」，并觀察到櫥柜上的盤子，模型預(yù)測下一個最可能的 token 是「廚房」。 研究者考慮了一系列具有視覺輸入和多樣化語言的環(huán)境。HomeGrid 是一個具有指令和多樣化提示的具有挑戰(zhàn)性的視覺網(wǎng)格世界。Messenger 是一個具有符號輸入的基準測試，包含數(shù)百個人工編寫的游戲手冊，需要進行多次推理。Habitat 是一個模擬逼真的 3D 家居環(huán)境，用于視覺 - 語言導(dǎo)航，在其中智能體必須在數(shù)百個場景中定位物體。LangRoom 是一個簡單的視覺網(wǎng)格世界，具有部分可觀察性，智能體需要同時生成動作和語言。 詳解 Dynalang 工作原理 使用語言來理解世界很自然地符合世界建模范式。這項工作構(gòu)建在 DreamerV3 的基礎(chǔ)之上，DreamerV3 是一種基于模型的強化學習智能體。Dynalang 不斷地從經(jīng)驗數(shù)據(jù)中學習，這些數(shù)據(jù)是智能體在環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)時收集到的。 如下圖（左）所示，在每個時間步，世界模型將文本和圖像壓縮成潛在表示。通過這個表示，模型被訓練用于重建原始觀察結(jié)果、預(yù)測獎勵，并預(yù)測下一個時間步的表示。直觀地說，世界模型根據(jù)它在文本中讀到的內(nèi)容，學習它應(yīng)該期望在世界中看到什么。 如下圖（右）所示，Dynalang 通過在壓縮的世界模型表示之上訓練策略網(wǎng)絡(luò)來選擇行動。它通過來自世界模型的想象的模擬結(jié)果進行訓練，并學會采取能夠最大化預(yù)測獎勵的行動。 與之前逐句或逐段消耗文本的多模態(tài)模型不同，研究者設(shè)計的 Dynalang 將視頻和文本作為一個統(tǒng)一的序列來建模，一次處理一幀圖像和一個文本 token。直觀來說，這類似于人類在現(xiàn)實世界中接收輸入的方式 —— 作為一個單一的多模態(tài)流，人需要時間來聆聽語言。將所有內(nèi)容建模為一個序列使得模型可以像語言模型一樣在文本數(shù)據(jù)上進行預(yù)訓練，并提高強化學習的性能。 HomeGrid 中的語言提示 研究者引入了 HomeGrid 來評估一個環(huán)境中的智能體。在這個環(huán)境中，智能體除了任務(wù)指令外還會收到語言提示。 HomeGrid 是一個具有指令和多樣化提示的具有挑戰(zhàn)性的視覺網(wǎng)格世界。HomeGrid 中的提示模擬了智能體可能從人類那里學到或從文本中獲取的知識，提供了對解決任務(wù)有幫助但不是必需的信息： 未來觀察：描述了智能體未來可能觀察到的情況，比如「盤子在廚房里」。

Correction：提供了基于智能體當前行為的交互式反饋，比如「轉(zhuǎn)身」。 Dynamics：描述了環(huán)境的動態(tài)變化，比如「踩踏板打開垃圾桶」。

HomeGrid 環(huán)境將與代碼一起發(fā)布，以鼓勵大家進一步在這個方向上進行研究。 盡管智能體沒有明確地接受有關(guān)文本對應(yīng)于什么觀察結(jié)果的明確監(jiān)督，但 Dynalang 通過未來預(yù)測目標學會了將各種類型的語言與環(huán)境相聯(lián)系。Dynalang 的性能優(yōu)于基于語言的 IMPALA 和 R2D2，這兩種方法在使用不同類型的語言上遇到困難，通常在超出指令范圍的語言任務(wù)上表現(xiàn)更差。 Messenger 中的游戲手冊 研究者在 Messenger 游戲環(huán)境中進行評估，以測試智能體如何從更長、更復(fù)雜的文本中學習，這需要對文本和視覺觀察進行多次推理。智能體必須對描述每個任務(wù)動態(tài)的文本手冊進行推理，并將其與環(huán)境中實體的觀察結(jié)果結(jié)合起來，以確定哪些實體應(yīng)該接收消息，哪些應(yīng)該避免。Dynalang 的表現(xiàn)優(yōu)于 IMPALA、R2D2 以及使用專門架構(gòu)對文本和觀察進行推理的任務(wù)特定 EMMA 基線，特別是在最困難的第三階段。 ?

Habitat 中的指令遵循 研究者還展示了 Dynalang 能夠處理逼真的視覺觀察，并在 Habitat 中執(zhí)行指令跟隨。智能體必須遵循自然語言指令，在家庭逼真掃描中導(dǎo)航到目標位置。在 Dynalang 中，指令遵循可以統(tǒng)一在相同的預(yù)測框架中，將其視為未來獎勵預(yù)測。 ? ?

?基于 LangRoom 的語言生成 就像語言可以影響智能體對將要看到的事物的預(yù)測一樣，智能體觀察到的內(nèi)容也會影響它對將要聽到的語言的期望（例如，關(guān)于它所看到的內(nèi)容的真實陳述）。通過在 LangRoom 中將語言輸出到動作空間，研究者展示了 Dynalang 可以生成與環(huán)境相關(guān)聯(lián)的語言，從而進行具身問答。LangRoom 是一個簡單的視覺網(wǎng)格世界，具有部分可觀察性，智能體需要在其中產(chǎn)生運動動作和語言。

文本預(yù)訓練 由于使用語言進行世界建模與基于世界模型的行動學習解耦，Dynalang 可以使用離線數(shù)據(jù)進行預(yù)訓練，而無需行動或獎勵標簽。這種能力使得 Dynalang 能夠從大規(guī)模的離線數(shù)據(jù)集中受益，全部都在單一的模型架構(gòu)內(nèi)實現(xiàn)。研究者使用僅包含文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)對 Dynalang 進行預(yù)訓練，從零開始學習 token 嵌入。在通用文本數(shù)據(jù)（TinyStories，2M 個短故事）上預(yù)訓練模型，提高了模型在 Messenger 上的下游強化學習任務(wù)表現(xiàn)，超過了使用預(yù)訓練的 T5 嵌入的結(jié)果。 研究者表示，盡管他們的工作專注于用于在世界中行動的語言理解，但它也可以像一個僅文本語言模型一樣從世界模型中生成文本。研究者在潛在空間中對預(yù)訓練的 TinyStories 模型進行模擬的抽樣，然后在每個時間步驟從表示中解碼 token 觀察。盡管生成的文本質(zhì)量仍然低于當前語言模型的水平，但模型生成的文本令人驚訝地連貫。他們認為將語言生成和行動統(tǒng)一在一個智能體架構(gòu)中是未來研究的一個令人興奮的方向。