論文の概要: A Feature-based Generalizable Prediction Model for Both Perceptual and Abstract Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05641v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 19:26:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 13:01:31.341713
• Title: A Feature-based Generalizable Prediction Model for Both Perceptual and Abstract Reasoning
• Title（参考訳）: 知覚的・抽象的推論のための特徴ベース一般化予測モデル
• Authors: Quan Do, Thomas M. Morin, Chantal E. Stern, Michael E. Hasselmo
• Abstract要約: 人間の知性の目印は、限られた経験から抽象的なルールを推論する能力である。 ディープラーニングの最近の進歩は、複数の人工知能ニューラルネットワークモデルが、人間のパフォーマンスにマッチしたり、超えたりしている。 本稿では,特徴検出,アフィン変換推定,探索を用いたルール検出と応用のためのアルゴリズム的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0650780147044159
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A hallmark of human intelligence is the ability to infer abstract rules from limited experience and apply these rules to unfamiliar situations. This capacity is widely studied in the visual domain using the Raven's Progressive Matrices. Recent advances in deep learning have led to multiple artificial neural network models matching or even surpassing human performance. However, while humans can identify and express the rule underlying these tasks with little to no exposure, contemporary neural networks often rely on massive pattern-based training and cannot express or extrapolate the rule inferred from the task. Furthermore, most Raven's Progressive Matrices or Raven-like tasks used for neural network training used symbolic representations, whereas humans can flexibly switch between symbolic and continuous perceptual representations. In this work, we present an algorithmic approach to rule detection and application using feature detection, affine transformation estimation and search. We applied our model to a simplified Raven's Progressive Matrices task, previously designed for behavioral testing and neuroimaging in humans. The model exhibited one-shot learning and achieved near human-level performance in the symbolic reasoning condition of the simplified task. Furthermore, the model can express the relationships discovered and generate multi-step predictions in accordance with the underlying rule. Finally, the model can reason using continuous patterns. We discuss our results and their relevance to studying abstract reasoning in humans, as well as their implications for improving intelligent machines.
• Abstract（参考訳）: 人間の知性の特徴は、限られた経験から抽象的なルールを推論し、これらのルールを未知の状況に適用する能力である。 この能力は、Raven's Progressive Matricesを用いて視覚領域で広く研究されている。 ディープラーニングの最近の進歩により、複数のニューラルネットワークモデルが人間のパフォーマンスにマッチする、あるいは超えている。 しかし、人間はこれらのタスクの基礎となるルールをほとんど露出することなく識別し表現することができるが、現代のニューラルネットワークはしばしば巨大なパターンベースのトレーニングに依存し、タスクから推論されたルールを表現または外挿することはできない。 さらに、ニューラルネットワークトレーニングに使用されるラヴェンのプログレッシブ行列やラヴェンのようなタスクの多くは象徴的表現を使用していたが、人間は記号的表現と連続的な知覚的表現を柔軟に切り替えることができる。 本稿では,特徴量検出,アフィン変換推定,探索を用いたルール検出と応用に関するアルゴリズム的アプローチを提案する。 我々は、これまで人間の行動検査や神経イメージングのために設計されていた、RavenのProgressive Matricesタスクに、我々のモデルを応用した。 モデルはワンショット学習を示し,単純化タスクの象徴的推論条件においてほぼ人間レベルの性能を達成した。 さらに、モデルが検出した関係を表現でき、基礎となるルールに従って多段階予測を生成することができる。 最後に、モデルは継続的パターンを使って推論できる。 我々は,人間における抽象的推論の研究と,その知的機械改善への意義について考察した。

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