論文の概要: Vision Language Models Know Law of Conservation without Understanding More-or-Less

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00332v2
• Date: Sat, 14 Dec 2024 02:38:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:49:41.021040
• Title: Vision Language Models Know Law of Conservation without Understanding More-or-Less
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルによる保存法則の理解
• Authors: Dezhi Luo, Haiyun Lyu, Qingying Gao, Haoran Sun, Yijiang Li, Hokin Deng,
• Abstract要約: 保存は、量的概念の理解によって支えられると考えられる認知発達の重要なマイルストーンである。 我々は、データ集約型認知実験ベンチマークであるCogDevelop2KのConserveBenchを利用して、マシンインテリジェンスの発達軌跡を計測する。 VLMは一般に保存できるが、一般的に成功は保存する能力によって引き起こされると考えられる非変換タスクでは失敗する傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.268588981925234
• License:
• Abstract: Conservation is a critical milestone of cognitive development considered to be supported by both the understanding of quantitative concepts and the reversibility of mental operations. To assess whether this critical component of human intelligence has emerged in Vision Language Models, we leverage the ConserveBench from CogDevelop2K, a data-intensive cognitive experiment benchmark for assaying the developmental trajectory of machine intelligence. The battery includes over 350 questions across four dimensions of physical quantities: volume, solid quantity, length, and number. The former two involve only transformational tasks, whereas the latter two also involve non-transformational tasks assessing the understanding of quantitative concepts alone. Surprisingly, we find that while VLMs are generally capable of conserving, they tend to fail at non-transformational tasks which success is typically considered to be entailed by the ability to conserve. This implies that the law of conservation, at least in concrete domains, may exist without corresponding conceptual understanding of quantity. $\href{https://growing-ai-like-a-child.github.io/pages/Conservation/}{Website}$
• Abstract（参考訳）: 保存は、量的概念の理解と精神的操作の可逆性の両方によって支えられると考えられる認知発達の重要なマイルストーンである。 視覚言語モデルにおいて、この人間の知性の重要な要素が出現したかどうかを評価するために、我々は、機械学習の発達軌跡を評価するためのデータ集約型認知実験ベンチマークであるCogDevelop2KのConserveBenchを利用する。 バッテリーには4次元の物理量(体積、固体量、長さ、数)に350以上の質問が含まれている。 後者の2つは、量的概念のみの理解を評価する非変換的タスクも含む。 驚いたことに、VLMは一般的に保存できるが、一般的に成功は保存する能力によって引き起こされると考えられる非変換タスクでは失敗する傾向にある。 これは、少なくとも具体的な領域において、保存の法則が、量の概念的な理解なしに存在することを示唆している。 $\href{https:// growing-ai-like-a-child.github.io/pages/Conservation/}{Website}$

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