論文の概要: Visual Abstraction and Reasoning through Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04091v1
- Date: Tue, 7 Mar 2023 17:52:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-08 14:28:40.018263
- Title: Visual Abstraction and Reasoning through Language
- Title（参考訳）: 言語による視覚的抽象化と推論
- Authors: Giacomo Camposampiero, Loic Houmard, Benjamin Estermann, Jo\"el
Mathys, Roger Wattenhofer
- Abstract要約: Franccois Chollet氏が紹介したARC(Abstraction and Reasoning Corpus)は、人間のような認知能力にAIシステムがどの程度近いかを評価することを目的としている。
本稿では,タスクの自然言語記述に基づいてARCを解くための一般的なフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.627180519837657
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While Artificial Intelligence (AI) models have achieved human or even
superhuman performance in narrowly defined applications, they still struggle to
show signs of broader and more flexible intelligence. The Abstraction and
Reasoning Corpus (ARC), introduced by Fran\c{c}ois Chollet, aims to assess how
close AI systems are to human-like cognitive abilities. Most current approaches
rely on carefully handcrafted domain-specific languages (DSLs), which are used
to brute-force solutions to the tasks present in ARC. In this work, we propose
a general framework for solving ARC based on natural language descriptions of
the tasks. While not yet beating state-of-the-art DSL models on ARC, we
demonstrate the immense potential of our approach hinted at by the ability to
solve previously unsolved tasks.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)モデルは、狭義のアプリケーションで人間や超人的なパフォーマンスを達成したが、より広範で柔軟な知性を示すのに苦戦している。
Fran\c{c}ois Chollet氏が紹介したARC(Abstraction and Reasoning Corpus)は、AIシステムが人間のような認知能力にどの程度近いかを評価することを目的としている。
現在のアプローチのほとんどは、ARCに存在するタスクに対するブルートフォースソリューションに使用される、慎重に手作りのドメイン固有言語(DSL)に依存しています。
本研究では,タスクの自然言語記述に基づいてARCを解くための一般的なフレームワークを提案する。
ARC上ではまだ最先端のDSLモデルに勝っていないが、これまで未解決のタスクを解く能力によって示唆された我々のアプローチの巨大な可能性を実証している。
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