論文の概要: Neural Task Synthesis for Visual Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18342v2
• Date: Thu, 1 Jun 2023 14:05:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 21:06:36.275144
• Title: Neural Task Synthesis for Visual Programming
• Title（参考訳）: ビジュアルプログラミングのためのニューラルタスク合成
• Authors: Victor-Alexandru P\u{a}durean, Georgios Tzannetos, Adish Singla
• Abstract要約: 視覚的プログラミング領域のコンテキストにおいて、与えられた仕様のプログラミングタスクを自動的に生成できるニューラルモデルを設計することを模索する。 そこで我々は,NeurTaskSynというニューラルシンボリックな手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.55100382161949
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative neural models hold great promise in enhancing programming education by synthesizing new content for students. We seek to design neural models that can automatically generate programming tasks for a given specification in the context of visual programming domains. Despite the recent successes of large generative models like GPT-4, our initial results show that these models are ineffective in synthesizing visual programming tasks and struggle with logical and spatial reasoning. We propose a novel neuro-symbolic technique, NeurTaskSyn, that can synthesize programming tasks for a specification given in the form of desired programming concepts exercised by its solution code and constraints on the visual task. NeurTaskSyn has two components: the first component is trained via imitation learning procedure to generate possible solution codes, and the second component is trained via reinforcement learning procedure to guide an underlying symbolic execution engine that generates visual tasks for these codes. We demonstrate the effectiveness of NeurTaskSyn through an extensive empirical evaluation and a qualitative study on reference tasks taken from the Hour of Code: Classic Maze challenge by Code-dot-org and the Intro to Programming with Karel course by CodeHS-dot-com.
• Abstract（参考訳）: 生成型ニューラルモデルは、学生向けの新しいコンテンツを合成することで、プログラミング教育の強化に大いに貢献する。 視覚的プログラミング領域のコンテキストにおいて、与えられた仕様のプログラミングタスクを自動的に生成できるニューラルモデルを設計することを模索する。 GPT-4のような大規模生成モデルの成功にもかかわらず、初期の結果は、これらのモデルが視覚プログラミングのタスクを合成し、論理的および空間的推論に苦しむのに効果がないことを示している。 本稿では,ニューラルシンボリックな手法であるNeurTaskSynを提案し,その解法コードと視覚的タスクの制約により,所望のプログラミング概念の形で与えられた仕様のプログラミングタスクを合成する。 neurtasksynには2つのコンポーネントがある。 第一のコンポーネントは模倣学習手順でトレーニングされ、第二のコンポーネントは強化学習手順によってトレーニングされ、これらのコードに対して視覚的なタスクを生成する基盤となるシンボリック実行エンジンをガイドする。 Intro to Programming with Karel course by CodeHS-dot-com, Intro to Programming with Karel course by CodeHS-dot-com, Intro to Programming by Code-dot-org, and the Intro to Programming with Karel course by CodeHS-dot-com。

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