Fugu-MT 論文翻訳(概要): Understanding in Artificial Intelligence

論文の概要: Understanding in Artificial Intelligence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06573v1
Date: Sun, 17 Jan 2021 02:29:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-27 20:18:31.122971
Title: Understanding in Artificial Intelligence
Title（参考訳）: 人工知能の理解
Authors: Stefan Maetschke and David Martinez Iraola and Pieter Barnard and Elaheh ShafieiBavani and Peter Zhong and Ying Xu and Antonio Jimeno Yepes
Abstract要約: 我々は,AI手法の理解能力を測定するため,ベンチマーク開発における進歩を示す。現在のメソッドが理解能力を開発する方法も検討します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.113757840350727
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Current Artificial Intelligence (AI) methods, most based on deep learning, have facilitated progress in several fields, including computer vision and natural language understanding. The progress of these AI methods is measured using benchmarks designed to solve challenging tasks, such as visual question answering. A question remains of how much understanding is leveraged by these methods and how appropriate are the current benchmarks to measure understanding capabilities. To answer these questions, we have analysed existing benchmarks and their understanding capabilities, defined by a set of understanding capabilities, and current research streams. We show how progress has been made in benchmark development to measure understanding capabilities of AI methods and we review as well how current methods develop understanding capabilities.
Abstract（参考訳）: 現在の人工知能(AI)手法は、主にディープラーニングに基づいており、コンピュータビジョンや自然言語理解など、いくつかの分野で進歩を促している。これらのAI手法の進歩は、視覚的質問応答などの課題を解決するために設計されたベンチマークを用いて測定される。これらの方法によってどの程度の理解が活用されているか、現在のベンチマークが理解能力を測定するのにどの程度適切か、といった疑問が残る。これらの疑問に答えるために、既存のベンチマークとその理解能力を、一連の理解能力と現在の研究ストリームで定義した。我々は、AI手法の理解能力を測定するためのベンチマーク開発における進歩と、現在の手法が理解能力をいかに発展させるかをレビューする。

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