論文の概要: Neuro-Symbolic VQA: A review from the perspective of AGI desiderata
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06365v1
- Date: Tue, 13 Apr 2021 17:23:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-14 16:16:56.580086
- Title: Neuro-Symbolic VQA: A review from the perspective of AGI desiderata
- Title(参考訳): Neuro-Symbolic VQA : AGI desiderataの立場から
- Authors: Ian Berlot-Attwell
- Abstract要約: 人工知能(AGI)の視点から見た視覚的質問応答(VQA)に対する神経シンボリック(NS)の適応について考察する。
この作業を通じて,ベンチマークのモデル評価を誘惑し,これらのシステムの性質と今後の拡張の可能性について議論できることを願っています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: An ultimate goal of the AI and ML fields is artificial general intelligence
(AGI); although such systems remain science fiction, various models exhibit
aspects of AGI. In this work, we look at neuro-symbolic (NS)approaches to
visual question answering (VQA) from the perspective of AGI desiderata. We see
how well these systems meet these desiderata, and how the desiderata often pull
the scientist in opposing directions. It is my hope that through this work we
can temper model evaluation on benchmarks with a discussion of the properties
of these systems and their potential for future extension.
- Abstract(参考訳): AIとMLの究極的な目標は、人工知能(AGI)である。
本稿では,視覚的質問応答 (VQA) に対する神経シンボル (NS) の適応について,AGI desiderata の観点から検討する。
これらのシステムがこれらのデシダラタにいかにうまく適合するか、そしてデシダラタが科学者を反対方向に引っ張り出すかを見る。
この作業を通じて,ベンチマークのモデル評価を誘惑し,これらのシステムの性質と今後の拡張の可能性について議論できることを願っています。
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