論文の概要: Bongard in Wonderland: Visual Puzzles that Still Make AI Go Mad?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19546v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 13:19:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:37:34.274742
• Title: Bongard in Wonderland: Visual Puzzles that Still Make AI Go Mad?
• Title（参考訳）: ボナード・イン・ワンダーランド:まだAIをマッドにするビジュアルパズル
• Authors: Antonia Wüst, Tim Tobiasch, Lukas Helff, Devendra S. Dhami, Constantin A. Rothkopf, Kristian Kersting,
• Abstract要約: 近年、VLM(Vision-Language Models)が登場し、テキストと画像のモダリティの高度な推論能力を示している。 本研究は,従来の視覚的推論パズルの集合であるボナード問題(Bongard problem)のワンダーランドに進入する。 驚くべきことに、単純なスパイラルのような人間にとって自明な基本的な概念でさえ、重大な課題を生んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.345280863013983
• License:
• Abstract: Recently, newly developed Vision-Language Models (VLMs), such as OpenAI's GPT-4o, have emerged, seemingly demonstrating advanced reasoning capabilities across text and image modalities. Yet, the depth of these advances in language-guided perception and abstract reasoning remains underexplored, and it is unclear whether these models can truly live up to their ambitious promises. To assess the progress and identify shortcomings, we enter the wonderland of Bongard problems, a set of classical visual reasoning puzzles that require human-like abilities of pattern recognition and abstract reasoning. While VLMs occasionally succeed in identifying discriminative concepts and solving some of the problems, they frequently falter, failing to understand and reason about visual concepts. Surprisingly, even elementary concepts that may seem trivial to humans, such as simple spirals, pose significant challenges. Moreover, even when asked to explicitly focus on and analyze these concepts, they continue to falter, suggesting not only a lack of understanding of these elementary visual concepts but also an inability to generalize to unseen concepts. These observations underscore the current limitations of VLMs, emphasize that a significant gap remains between human-like visual reasoning and machine cognition, and highlight the ongoing need for innovation in this area.
• Abstract（参考訳）: 近年,OpenAI の GPT-4o など,新たに開発された Vision-Language Models (VLMs) が登場し,テキストや画像のモダリティの高度な推論能力を示している。 しかし、言語指導による認識と抽象的推論におけるこれらの進歩の深さは未解明のままであり、これらのモデルが真に彼らの野心的な約束に応えられるかどうかは不明である。 そこで我々は,パターン認識と抽象的推論の人間的な能力を必要とする,古典的視覚推論パズルの集合である,ボナード問題(Bongard problem)のワンダーランドに参入する。 VLMは時に差別的な概念を識別し、問題のいくつかを解決することに成功したが、視覚的概念について理解と推論を怠り、しばしば混乱した。 驚くべきことに、単純なスパイラルのような人間にとって自明な基本的な概念でさえ、重大な課題を生んでいる。 さらに、これらの概念に明示的に焦点を絞って分析するよう依頼されたとしても、これら基本的な視覚概念の理解が欠如しているだけでなく、目に見えない概念に一般化できないことを示唆し続けています。 これらの観察は、VLMの現在の限界を強調し、人間のような視覚的推論とマシン認知の間に大きなギャップが残っており、この分野におけるイノベーションの継続的な必要性を強調している。

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