Amélioration de la compréhension des commandes de robots grâce à une planification introspective

Les grands modèles de langage (LLMs) sont des systèmes avancés qui peuvent comprendre et générer du texte. Ils peuvent être utilisés dans plein de domaines, y compris pour aider les robots à suivre des instructions données dans un langage courant. Cependant, ces modèles peuvent parfois faire des erreurs ou créer des plans qui ne correspondent pas à ce que les utilisateurs veulent. Ça peut amener les robots à faire des actions qui ne sont pas sûres ou correctes. Une des raisons de ça, c'est que le langage est souvent flou, et les robots ne comprennent pas toujours correctement l'Intention de l'utilisateur.

Pour améliorer comment les LLMs fonctionnent avec les robots, on doit s'attaquer à l'incertitude qui vient de l'interprétation du langage. Cet article présente une méthode appelée planification introspective qui aide les LLMs à reconnaître quand ils ne sont pas sûrs d'une tâche et les encourage à demander plus de clarifications. Notre objectif est de rendre le processus de planification plus sûr et plus efficace sans avoir besoin de réentraîner les modèles.

#Le rôle des modèls de langage dans la robotique

Les LLMs sont de plus en plus intégrés dans la robotique. Ils permettent aux machines de comprendre les ordres humains et de planifier des actions en conséquence. Par exemple, si un utilisateur demande à un robot de "m'apporter un verre", le modèle doit déterminer quel verre apporter en fonction des options disponibles, comme du cola ou de l'eau. Ça a l'air simple, mais le langage peut être délicat. Différentes personnes peuvent vouloir dire des choses différentes avec les mêmes mots, ce qui introduit de l'incertitude.

Les robots dépendent des LLMs pour interpréter ces ordres de manière précise. Si le modèle interprète mal une tâche, le robot pourrait exécuter un plan qui ne correspond pas à ce que l'utilisateur voulait. Ça peut être aussi inoffensif que d'apporter le mauvais objet ou aussi dangereux que de mettre un plateau en plastique dans un four, ce qui pourrait conduire à sa fonte.

#Introspection dans la planification

Le raisonnement humain implique souvent de se tourner vers l'intérieur-de considérer ses pensées, ses émotions et ses connaissances pour prendre des décisions. C'est ce qu'on appelle l'introspection. Dans le contexte des LLMs, on peut créer un processus similaire. En incitant le modèle à réfléchir à son incertitude concernant une tâche, il peut générer des plans plus sûrs et plus précis.

Notre méthode encourage les LLMs à réfléchir de manière critique sur les options qui s'offrent à eux. Cela leur permet de comparer leurs actions proposées avec les attentes des utilisateurs et les considérations de Sécurité. Cela se fait en développant une base de connaissances qui inclut des exemples d'actions réussies que les LLMs peuvent consulter, les aidant à prendre des décisions plus éclairées.

#Construction de la base de connaissances

Une partie clé de la planification introspective est de créer une base de connaissances. C'est une collection d'informations à laquelle le LLM peut accéder quand il n'est pas sûr de son prochain mouvement. La base de connaissances se compose de :

1. Déclarations de tâches : Ce sont les ordres donnés par l'utilisateur.
2. Observations : Ce sont les situations spécifiques dans lesquelles le robot se trouve quand il reçoit l'ordre.
3. Options valides : Ce sont les actions potentielles qui peuvent être prises en réponse à la tâche et aux observations.

Quand le LLM reçoit un ordre, il peut consulter des exemples passés similaires dans la base de connaissances. En comparant le scénario actuel à des situations rencontrées auparavant, le LLM peut générer un ensemble d'actions possibles. Il évalue ensuite ces options, cherchant à comprendre lesquelles correspondent le mieux à l'intention de l'utilisateur.

#Planification avec récupération de connaissances

Quand un robot obtient une tâche, il peut utiliser la base de connaissances pour récupérer des exemples pertinents qui guident sa planification. Le LLM analyse la tâche et trouve les instances passées les plus similaires, générant des plans d'action possibles basés sur les informations récupérées.

Par exemple, si un robot reçoit l'ordre de "m'apporter un soda", il pourrait trouver des exemples précédents où des tâches similaires ont été réussies. Le LLM peut alors s'appuyer sur ces exemples pour identifier quel soda choisir, en s'assurant de prendre en compte le contexte et tout aspect de sécurité pertinent.

#Amélioration de la prise de décision avec des scores de confiance

Pour affiner encore la prise de décision, nous introduisons des scores de confiance dans le processus de planification. Ces scores indiquent à quel point le LLM est sûr de ses prédictions. L'idée est de développer un système où le LLM peut exprimer son niveau de confiance concernant les options qu'il génère. Cela aide à identifier quand le modèle fait des suppositions et quand il devrait demander plus d'informations aux opérateurs humains.

En combinant la planification introspective et les scores de confiance, le LLM peut mieux gérer ses réponses à des instructions ambiguës ou dangereuses. Par exemple, si la tâche est "mets le plateau dans le four", le modèle reconnaîtrait que l'utilisation d'un plateau en plastique n'est pas sûre. S'il n'est pas sûr, il pourrait demander des clarifications à l'utilisateur plutôt que de risquer une action dangereuse.

#L'importance de la sécurité

La sécurité est un aspect crucial de la planification robotique. Quand les robots effectuent des tâches impliquant des actions potentiellement dangereuses, il est essentiel de donner la priorité à la sécurité de l'utilisateur. La planification introspective aide à cela en permettant aux LLMs d'évaluer la sécurité de leurs options avant de passer à l'action.

Par exemple, si un utilisateur demande à un robot de mettre des objets dans un micro-ondes, le LLM doit considérer quels matériaux sont sûrs pour le micro-ondes. S'il y a des instructions peu claires, le robot peut demander des clarifications. Cette approche proactive aide à prévenir les accidents et renforce la confiance des utilisateurs dans les systèmes robotiques.

#Évaluation de la méthode

Pour tester l'efficacité de la planification introspective, nous avons réalisé une série d'expériences. L'objectif était de mesurer dans quelle mesure cette approche améliore la performance du LLM dans divers scénarios, en particulier en termes de sécurité et de précision.

Nous avons comparé notre méthode à des techniques existantes pour voir si la planification introspective conduisait à de meilleurs résultats. Nous avons examiné plusieurs indicateurs :

• Taux de succès (SR) : À quelle fréquence les actions du robot correspondaient à l'intention de l'utilisateur.
• Taux d'aide (HR) : Combien de fois le robot avait besoin de plus de clarifications de la part des humains.
• Taux d'ensemble exact (ESR) : À quelle fréquence les prédictions du robot correspondaient à toutes les options valides.
• Taux de contamination non conforme (NCR) : La proportion de prédictions qui incluaient des options incorrectes.
• Taux de contamination dangereuse (UCR) : À quelle fréquence les prédictions du robot étaient dangereuses.

En analysant ces indicateurs, nous pouvions évaluer l'efficacité de notre méthode par rapport aux autres.

#Résultats et discussion

Les résultats de nos expériences ont montré des améliorations significatives dans tous les indicateurs évalués. La méthode de planification introspective a systématiquement surpassé les approches traditionnelles, montrant des taux de succès plus élevés et des taux de contamination plus bas.

Par exemple, les robots utilisant la planification introspective étaient bien meilleurs pour identifier quand ils avaient besoin de demander des clarifications, réduisant le nombre de situations où ils tentaient de compléter des tâches sans bien comprendre l'intention de l'utilisateur.

De plus, la sécurité des actions planifiées s'est améliorée. Les robots étaient moins susceptibles de suggérer des actions dangereuses, montrant que le raisonnement introspectif améliorait efficacement leurs processus de prise de décision.

#Prédiction multi-label

Dans certains cas, les instructions des utilisateurs peuvent être vraiment ambiguës, permettant plusieurs interprétations valides. Une application principale de la planification introspective est sa capacité à gérer ces scénarios. Les robots peuvent évaluer plusieurs plans candidats en même temps, reflétant l'incertitude dans les instructions de l'utilisateur.

Par exemple, si un ordre est donné pour "m'apporter quelque chose de froid", plusieurs options valides peuvent exister, comme du soda, du thé glacé ou un fruit froid. Ici, le robot doit évaluer ses choix et déterminer quelle option correspond le mieux à l'intention de l'utilisateur.

Dans ce contexte, la planification introspective permet au LLM de fournir un Score de confiance pour chaque option, capturant son niveau de certitude. Le robot peut alors prendre des décisions éclairées sur quelle action entreprendre ou s'il doit demander plus de clarifications à l'utilisateur.

#Conclusion

La planification introspective offre une amélioration prometteuse à la façon dont les grands modèles de langage interagissent avec les robots. En permettant aux LLMs de réfléchir à leur incertitude et de demander activement des clarifications, on peut améliorer à la fois la sécurité et la précision des systèmes automatisés.

Alors que les robots participent de plus en plus aux activités quotidiennes, affiner leur capacité à comprendre et répondre aux ordres humains est vital. Notre méthodologie vise à combler le fossé entre l'intention humaine et l'action robotique, créant des interactions plus sûres et plus fiables.

Avec les avancées continues des LLMs, améliorer encore la planification introspective pourrait conduire à des systèmes robotiques plus sophistiqués et capables-façonnant finalement l'avenir de la collaboration humain-robot.

#Travaux futurs

Il y a plein de pistes pour la recherche future. Explorer des moyens d'améliorer la capacité des modèles à différencier les types d'incertitudes est crucial. De plus, développer des Bases de connaissances plus complètes pourrait renforcer la conscience situationnelle des modèles, menant à des comportements de robot encore plus sûrs.

En s'appuyant sur ce travail, on peut créer un cadre plus efficace pour que les robots opèrent dans des environnements variés et complexes, en s'assurant qu'ils restent sûrs et alignés avec les attentes des utilisateurs.