The Essential Role of Causality in Foundation World Models for Embodied AI

要約

基礎モデル、特に大規模なマルチモーダル モデルや会話型エージェントの最近の進歩により、一般的に有能な身体化エージェントの可能性への関心が高まっています。
このようなエージェントには、さまざまな現実世界の環境で新しいタスクを実行する能力が必要です。
しかし、現在の基盤モデルは物理的な相互作用を正確にモデル化できていないため、身体化された AI には不十分です。
因果関係の研究は、起こり得る相互作用の結果を正確に予測するために重要な、真実の世界モデルの構築に役立ちます。
この論文は、次世代の身体化エージェントのための基礎世界モデルの構築の見通しに焦点を当て、その中の因果関係の重要性について新しい視点を提示します。
私たちは、世界との有意義な物理的相互作用を促進するには、因果関係の考慮事項を統合することが不可欠であると主張します。
最後に、この文脈における因果関係に関する誤解を解き明かし、今後の研究の見通しを示します。

要約(オリジナル)

Recent advances in foundation models, especially in large multi-modal models and conversational agents, have ignited interest in the potential of generally capable embodied agents. Such agents will require the ability to perform new tasks in many different real-world environments. However, current foundation models fail to accurately model physical interactions and are therefore insufficient for Embodied AI. The study of causality lends itself to the construction of veridical world models, which are crucial for accurately predicting the outcomes of possible interactions. This paper focuses on the prospects of building foundation world models for the upcoming generation of embodied agents and presents a novel viewpoint on the significance of causality within these. We posit that integrating causal considerations is vital to facilitating meaningful physical interactions with the world. Finally, we demystify misconceptions about causality in this context and present our outlook for future research.

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