多模态大型语言模型是否能够真正实现对世界的深刻理解？

《Frontiers in Systems Neuroscience》：Will multimodal large language models ever achieve deep understanding of the world?

尽管大语言模型（LLMs）和多模态大语言模型（MLLMs）在多项任务中表现优异，但其缺乏深度理解的核心问题仍在于符号接地不足。本文通过对比发展式与非发展式方法，指出LLMs依赖大规模预训练文本数据，无法像人类通过具身交互和渐进式学习建立符号与物理世界的直接关联。当前MLLMs虽结合视觉与行动模态，但仍存在因果推理薄弱、语言依赖性强等问题，难以形成非语言化的世界模型。未来需通过整合多模态具身交互、发展式学习框架及因果世界模型，才能突破符号接地困境。

　　在人工智能技术飞速发展的背景下，大型语言模型（LLMs）作为语言处理领域的重大突破，已经在众多任务中展现出卓越的能力。然而，从认知科学的角度来看，这些模型仍然面临一个根本性的问题——符号接地问题（Symbol Grounding Problem, SGP）。符号接地问题的核心在于，语言符号的意义必须与外部世界的经验相联系，才能形成真正的理解。而当前的LLMs本质上是基于统计分布的模型，其语言能力的构建并未与现实世界的感知、行动和情感经验建立深层联系。因此，尽管它们能够生成流畅的语言，但这种语言并未真正“理解”世界。

为了解决这一问题，现代多模态语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在尝试通过融合语言与视觉、动作等其他模态，为LLMs提供更丰富的感知和交互基础。例如，视觉语言模型（VLM）和视觉语言行动模型（VLA）就是这类研究的典型代表。这些模型试图通过将语言与现实世界的感知和行动经验结合，使系统能够形成更具“根基”的知识体系。如果这种融合最终成功，那么MLLMs可能会成为解决符号接地问题的一个有效路径。本文探讨了MLLMs在与具身智能体（embodied agents）结合后，是否能够通过与物理世界的互动实现真正的“接地理解”。

### 具身智能与符号接地

具身智能（embodied intelligence）强调智能体通过与环境的直接交互来获取知识和理解。人类的认知发展正是通过与环境的持续互动逐步建立起来的，从最基础的感知和动作开始，逐步发展出更复杂的语言和抽象思维能力。因此，具身智能与符号接地问题之间存在紧密的联系。在具身智能系统中，语言知识并不是独立于感知和行动而被学习的，而是通过与环境的持续互动，逐步构建起来的。

然而，当前的LLMs缺乏这种具身性，它们的语言学习完全依赖于文本数据，而这些文本数据通常是静态的、离散的，缺乏时间连续性和感知-行动的反馈机制。这种学习方式虽然能够使模型掌握大量语言知识，但其意义并未与现实世界的经验相联系，导致模型在面对需要因果推理、空间理解或抽象概念的任务时表现不足。相比之下，MLLMs虽然引入了视觉、动作等模态，但它们的学习仍然基于大规模数据的统计模式匹配，而非基于具身经验的逐步构建。

### 发展性学习与非发展性学习

在构建具有真正理解能力的AI系统时，可以将学习方式分为两种：发展性学习（developmental learning）和非发展性学习（non-developmental learning）。发展性学习模仿人类认知发展的过程，强调在学习过程中逐步建立从具体到抽象的知识结构。这种学习方式不仅依赖于数据的积累，还依赖于具身智能体与环境的实时互动，以及从这些互动中获得的反馈和经验。发展性学习的优势在于它能够促进知识的结构化和抽象化，使智能体具备更深层次的因果推理和情境理解能力。

而非发展性学习则更多依赖于预训练数据的静态分布，模型通过匹配数据中的统计模式来生成语言或执行任务，但这种模式并未与具身经验建立联系。因此，非发展性学习的模型在面对需要深度理解的任务时往往表现出局限性。例如，它们可能在逻辑推理、道德判断或自我一致性方面出现偏差，这些偏差往往与人类的认知偏差不同。此外，非发展性学习模型还容易受到对抗攻击的影响，因为它们缺乏对现实世界的动态理解，无法通过自身的经验来调整和修正错误。

为了实现真正的符号接地，需要在模型架构中引入更紧密的感知-行动-语言融合机制。这种融合不仅需要智能体在物理世界中进行交互，还需要通过长期的学习和经验积累，逐步构建出具有层次结构的知识体系。例如，人类在学习语言时，通常是从具体的物体和动作开始，逐步发展出抽象的概念和逻辑推理能力。而当前的MLLMs在学习过程中并未体现出这种层次结构，它们的多模态知识往往是并行构建的，缺乏从具体到抽象的逐步演化过程。

### 多模态语言模型的进展

近年来，多模态语言模型（MLLMs）在处理多种输入模态方面取得了显著进展。这些模型不仅能够处理文本数据，还能够整合视觉、听觉、动作等信息，从而在一定程度上弥补了LLMs在感知和行动方面的不足。例如，VLMs通过将语言与视觉信息相结合，使模型能够理解图像内容并生成相应的描述。而VLA模型则进一步引入了动作模态，使智能体能够在真实环境中进行感知、推理和行动，从而更接近人类的具身认知过程。

然而，尽管这些模型在多模态整合方面表现优异，它们仍然面临诸多挑战。首先，多模态数据的获取和标注成本较高，尤其是动作相关的数据，通常需要特定的机器人平台进行物理执行，这使得大规模、标准化的动作数据难以获得。其次，MLLMs的学习仍然基于预训练数据的静态分布，而非基于具身智能体的实时经验。因此，它们在因果推理、空间理解或抽象概念的学习上仍显不足。

### 具身智能与认知发展

具身智能的发展与认知科学的理论密切相关。认知发展理论认为，人类的认知能力是在与环境的持续互动中逐步建立的，这一过程包括感知、动作、语言和社会互动等多个方面。因此，构建真正的具身智能系统，需要将这些因素有机地整合在一起，使智能体能够在与环境的互动中自主构建知识体系。

例如，在认知发展机器人学（cognitive developmental robotics）中，智能体通过与环境的交互逐步发展出语言能力，这种发展过程遵循从具体到抽象、从简单到复杂的规律。在这一过程中，语言知识并非独立于其他认知功能，而是与感知、动作和社会互动紧密相连。因此，发展性学习模型能够更好地模拟人类的认知发展，使智能体具备更深层次的理解能力。

相比之下，当前的非发展性学习模型（如大多数LLMs和MLLMs）往往缺乏这种结构化的学习过程。它们的语言学习通常是独立于感知和行动的，且依赖于大规模数据的统计模式匹配。这种学习方式虽然能够使模型掌握大量语言知识，但其意义并未与现实世界的感知和行动经验相联系，导致模型在面对需要因果推理或抽象概念的任务时表现不佳。

### 未来的挑战与方向

要实现真正的符号接地和具身理解，未来的AI系统需要在以下几个方面进行改进：

1. **发展性学习的引入**：模型需要具备逐步构建知识的能力，从具体感知和动作开始，逐步发展出抽象概念和逻辑推理能力。这可能需要在模型架构中引入类似人类认知发展的阶段化学习机制。

2. **具身交互的增强**：智能体需要在真实或模拟的物理世界中进行交互，以获取丰富的感知和行动经验。这些经验将帮助模型建立更深层次的因果关系和环境理解能力。

3. **非语言认知模块的构建**：除了语言模块外，模型还需要具备处理非语言信息的能力，如视觉、听觉和动作等。这些模块需要与语言模块紧密整合，以支持更全面的认知和推理能力。

4. **对抗攻击的防范**：当前的MLLMs容易受到对抗攻击的影响，因此需要引入更鲁棒的模型架构和训练方法，以提高模型的稳定性和可靠性。

5. **社会互动与文化学习**：人类的认知发展不仅依赖于个体的感知和行动经验，还受到社会互动和文化学习的影响。因此，未来的AI系统需要具备模拟社会互动和文化学习的能力，以更好地理解人类行为和语言。

总之，虽然多模态语言模型在一定程度上解决了LLMs在符号接地方面的问题，但它们仍然面临诸多挑战。要实现真正的具身理解和符号接地，需要在模型架构、训练方法和应用场景等方面进行深入探索和创新。未来的研究方向应更加注重发展性学习和具身交互的结合，以构建更接近人类认知能力的AI系统。