論文の概要: Dark, Beyond Deep: A Paradigm Shift to Cognitive AI with Humanlike Common Sense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09044v1
• Date: Mon, 20 Apr 2020 04:07:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 17:36:51.614342
• Title: Dark, Beyond Deep: A Paradigm Shift to Cognitive AI with Humanlike Common Sense
• Title（参考訳）: Dark, Beyond Deep:人間のような常識を持つ認知AIへのパラダイムシフト
• Authors: Yixin Zhu, Tao Gao, Lifeng Fan, Siyuan Huang, Mark Edmonds, Hangxin Liu, Feng Gao, Chi Zhang, Siyuan Qi, Ying Nian Wu, Joshua B. Tenenbaum, Song-Chun Zhu
• Abstract要約: 我々は、次世代のAIは、新しいタスクを解決するために、人間のような「暗黒」の常識を取り入れなければならないと論じている。 我々は、人間のような常識を持つ認知AIの5つの中核領域として、機能、物理学、意図、因果性、実用性(FPICU)を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 142.53911271465344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in deep learning is essentially based on a "big data for small tasks" paradigm, under which massive amounts of data are used to train a classifier for a single narrow task. In this paper, we call for a shift that flips this paradigm upside down. Specifically, we propose a "small data for big tasks" paradigm, wherein a single artificial intelligence (AI) system is challenged to develop "common sense", enabling it to solve a wide range of tasks with little training data. We illustrate the potential power of this new paradigm by reviewing models of common sense that synthesize recent breakthroughs in both machine and human vision. We identify functionality, physics, intent, causality, and utility (FPICU) as the five core domains of cognitive AI with humanlike common sense. When taken as a unified concept, FPICU is concerned with the questions of "why" and "how", beyond the dominant "what" and "where" framework for understanding vision. They are invisible in terms of pixels but nevertheless drive the creation, maintenance, and development of visual scenes. We therefore coin them the "dark matter" of vision. Just as our universe cannot be understood by merely studying observable matter, we argue that vision cannot be understood without studying FPICU. We demonstrate the power of this perspective to develop cognitive AI systems with humanlike common sense by showing how to observe and apply FPICU with little training data to solve a wide range of challenging tasks, including tool use, planning, utility inference, and social learning. In summary, we argue that the next generation of AI must embrace "dark" humanlike common sense for solving novel tasks.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの最近の進歩は、基本的に「小さなタスクのための大きなデータ」パラダイムに基づいており、そこでは1つの狭いタスクの分類器を訓練するために大量のデータが使用される。 本稿では,このパラダイムを逆転させるシフトを求める。 具体的には、単一の人工知能(AI)システムが「常識」を発達させることを課題とし、学習データが少なくて幅広いタスクを解決できる「ビッグデータのための小さなデータ」パラダイムを提案する。 我々は、機械と人間の視覚の両方において最近のブレークスルーを合成する常識のモデルをレビューすることで、この新しいパラダイムの潜在能力を説明する。 我々は、機能、物理学、意図、因果性、実用性(fpicu)を、人間のような常識を持つ認知aiの5つのコアドメインとして識別する。 統一概念として考えると、FPICUは、視覚を理解するための支配的な「何」と「どこに」の枠組みを超えた「なぜ」と「どのように」という問いに悩まされる。 ピクセルは見えないが、それでも視覚的なシーンの作成、維持、開発を推進している。 したがって、私たちはそれらを「暗黒の物質」と呼ぶ。 我々の宇宙は単に観測可能な物質を研究するだけでは理解できないので、FPICUを勉強しなければ視覚が理解できないと主張する。 我々は、ツールの使用、計画、ユーティリティ推論、社会学習を含む幅広い課題を解決するために、FPICUを少ないトレーニングデータで観察し、適用する方法を示すことによって、人間のような常識を持つ認知AIシステムを開発するためのこの視点の力を実証する。 まとめると、私たちは、次世代AIは、新しいタスクを解くために「暗く」人間のような常識を取り入れなければならないと論じます。

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