論文の概要: Using Program Synthesis and Inductive Logic Programming to solve Bongard
Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09947v1
- Date: Tue, 19 Oct 2021 13:13:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-20 18:03:37.174621
- Title: Using Program Synthesis and Inductive Logic Programming to solve Bongard
Problems
- Title（参考訳）: プログラム合成と帰納論理プログラミングを用いたbongard問題の解法
- Authors: Atharv Sonwane, Sharad Chitlangia, Tirtharaj Dash, Lovekesh Vig,
Gautam Shroff, Ashwin Srinivasan
- Abstract要約: 本稿では,Dreamcoderによって構築されたプログラムが,ボンガード問題の解法として類似推論に利用できるかどうかを予備検討する。
位置情報を用いて状態を自動でデコレートし、結果のシーケンスをPrologの論理的事実にエンコードする。
人工的に生成した「上/下」や「時計回り/下」といった概念に対するボンガード問題の実験は、我々のエンドツーエンドシステムがそのような問題を解決することを実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.864990877667296
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The ability to recognise and make analogies is often used as a measure or
test of human intelligence. The ability to solve Bongard problems is an example
of such a test. It has also been postulated that the ability to rapidly
construct novel abstractions is critical to being able to solve analogical
problems. Given an image, the ability to construct a program that would
generate that image is one form of abstraction, as exemplified in the
Dreamcoder project. In this paper, we present a preliminary examination of
whether programs constructed by Dreamcoder can be used for analogical reasoning
to solve certain Bongard problems. We use Dreamcoder to discover programs that
generate the images in a Bongard problem and represent each of these as a
sequence of state transitions. We decorate the states using positional
information in an automated manner and then encode the resulting sequence into
logical facts in Prolog. We use inductive logic programming (ILP), to learn an
(interpretable) theory for the abstract concept involved in an instance of a
Bongard problem. Experiments on synthetically created Bongard problems for
concepts such as 'above/below' and 'clockwise/counterclockwise' demonstrate
that our end-to-end system can solve such problems. We study the importance and
completeness of each component of our approach, highlighting its current
limitations and pointing to directions for improvement in our formulation as
well as in elements of any Dreamcoder-like program synthesis system used for
such an approach.
- Abstract（参考訳）: 類似を認識・生成する能力は、人間の知能の尺度またはテストとしてしばしば用いられる。
ボンガード問題を解く能力は、そのようなテストの例である。
また、新しい抽象概念を迅速に構築する能力は、類推的な問題を解くために重要であるとも推測されている。
イメージが与えられた場合、そのイメージを生成するプログラムを構築する能力は、dreamcoderプロジェクトで例示されるように、抽象化の一形態である。
本稿では,Dreamcoderによって構築されたプログラムが,ボンガード問題の解法として類似推論に利用できるかどうかを予備検討する。
我々はDreamcoderを用いて、ボンガード問題における画像を生成するプログラムを発見し、それらのそれぞれを状態遷移のシーケンスとして表現する。
位置情報を用いて状態を自動的にデコレーションし,結果のシーケンスをprologの論理的事実にエンコードする。
我々は、インダクティブ論理プログラミング(ILP)を用いて、ボンガード問題のインスタンスに関わる抽象概念の(解釈可能な)理論を学習する。
above/below' や 'clockwise/counterclockwise' といった概念を合成的に生成したbongard問題の実験は、エンド・ツー・エンドのシステムがこのような問題を解決できることを示しています。
我々は,我々のアプローチにおける各コンポーネントの重要性と完全性について検討し,その限界を浮き彫りにして,このアプローチで使用されるドリームコーダライクなプログラム合成システムの各要素の定式化における改善の方向性を指摘する。
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