論文の概要: Communicating Natural Programs to Humans and Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07824v1
• Date: Tue, 15 Jun 2021 01:05:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 15:15:04.644511
• Title: Communicating Natural Programs to Humans and Machines
• Title（参考訳）: 自然プログラムを人間や機械に伝える
• Authors: Samuel Acquaviva, Yewen Pu, Marta Kryven, Catherine Wong, Gabrielle E Ecanow, Maxwell Nye, Theodoros Sechopoulos, Michael Henry Tessler, Joshua B. Tenenbaum
• Abstract要約: 我々は、ARCタスクの解決における人間同士のコミュニケーションの仕方について研究する。 「収集した命令を自然プログラムとして分析する」 人間は、効果的にコミュニケーションするために、予想と搾取の両方を期待している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.74456195104007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) is a set of tasks that tests an agent's ability to flexibly solve novel problems. While most ARC tasks are easy for humans, they are challenging for state-of-the-art AI. How do we build intelligent systems that can generalize to novel situations and understand human instructions in domains such as ARC? We posit that the answer may be found by studying how humans communicate to each other in solving these tasks. We present LARC, the Language-annotated ARC: a collection of natural language descriptions by a group of human participants, unfamiliar both with ARC and with each other, who instruct each other on how to solve ARC tasks. LARC contains successful instructions for 88\% of the ARC tasks. We analyze the collected instructions as `natural programs', finding that most natural program concepts have analogies in typical computer programs. However, unlike how one precisely programs a computer, we find that humans both anticipate and exploit ambiguities to communicate effectively. We demonstrate that a state-of-the-art program synthesis technique, which leverages the additional language annotations, outperforms its language-free counterpart.
• Abstract（参考訳）: ARC(Abstraction and Reasoning Corpus)は、エージェントが新しい問題を柔軟に解く能力をテストする一連のタスクである。 ほとんどのARCタスクは人間にとって簡単だが、最先端のAIでは難しい。 ARCのような領域において、新しい状況に一般化し、人間の指示を理解するインテリジェントシステムをどのように構築するか。 我々は,これらの課題を解決する上で,人間同士のコミュニケーションの方法を研究することによって,その答えを見出すことができると仮定する。 LARC(Language-annotated ARC: 自然言語記述のコレクション)は、ARCと相互になじみのない、ARCタスクの解法を互いに教える、人間のグループによる自然言語記述のコレクションである。 LARC には 88 % の ARC タスクを成功させる命令が含まれている。 収集した命令を「自然プログラム」として解析し、ほとんどの自然なプログラム概念が典型的なコンピュータプログラムに類似していることを示す。 しかし、コンピュータを正確にプログラムする方法とは違って、人間はあいまいさを予測し、効果的にコミュニケーションする。 追加の言語アノテーションを利用する最先端のプログラム合成技術が、言語に依存しない言語よりも優れていることを示す。

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