Embodied AI Agents: Modeling the World

本文描述了我们对具身化人工智能代理的研究，这些代理以视觉、虚拟或物理形式存在，能够与用户及其环境进行交互。这些代理包括虚拟化身、可穿戴设备和机器人，它们被设计为能够在周围环境中感知、学习并采取行动，这使得它们相较于非具身化的代理更接近人类的学习和交互方式。我们认为，世界模型的构建对于具身AI代理的推理和规划至关重要，它使这些代理能够理解并预测环境，把握用户的意图和社会情境，从而增强其自主执行复杂任务的能力。世界模型涵盖了多模态感知、通过推理进行行动计划与控制、以及记忆等多个方面，旨在对物理世界形成全面的理解。除了物理世界之外，我们还提出应学习用户的心理世界模型，以实现更高效的人机协作。

论文试图解决AI代理（agent）在视觉、虚拟或物理环境中与用户和环境进行有效交互的问题。当前大多数AI系统是“无实体”的，缺乏对物理世界和人类社会情境的深入理解和适应能力。该研究希望验证一个假设：通过构建“世界模型”（包括物理世界模型和用户心理模型），可以提升AI代理的推理、规划和自主执行复杂任务的能力。

论文的核心思想是将“世界建模”作为实现具身AI代理（embodied AI agents）智能行为的关键，强调其应具备感知、学习、记忆和推理能力，并在此基础上理解用户意图和社会背景。相比现有工作，本文提出不仅要建模外部物理环境，还要建模用户的“心智”，从而实现更自然的人机协作。

{提出了统一的世界建模框架，涵盖多模态感知、推理规划、记忆机制等模块,引入了用户心智建模的概念，以增强人机协作的理解与预测能力,实验设计可能涉及多模态数据集（如RGB-D、语音、动作轨迹等）,若开源代码或发布新数据集，将对后续研究有重要推动作用}

{"DeepMind: 'Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model' (2020)","Meta AI: 'Building an Embodied Agent Grounded in Physical Interactions' (2021)","Google Research: 'Visual Reinforcement Learning with Imagined Goals' (2018)","CMU: 'Sim-to-Real via Neural Rendering for Embodied Agents' (2022)","MIT CSAIL: 'Learning to Understand Multi-Agent Communication in Dynamic Environments' (2023)"}