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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19546v2
• Date: Tue, 18 Feb 2025 14:38:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:04:11.180886
• 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, Inga Ibs, Wolfgang Stammer, Devendra S. Dhami, Constantin A. Rothkopf, Kristian Kersting,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)の評価を行った。 VLMは時に差別的な概念を識別することに成功したが、しばしば失敗する。 人間の視覚的推論能力とマシン認知の間には、大きなギャップが残っています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.5633138423677
• License:
• Abstract: Recently, newly developed Vision-Language Models (VLMs), such as OpenAI's o1, have emerged, seemingly demonstrating advanced reasoning capabilities across text and image modalities. However, 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 classic visual reasoning puzzles that require human-like abilities of pattern recognition and abstract reasoning. With our extensive evaluation setup, we show that while VLMs occasionally succeed in identifying discriminative concepts and solving some of the problems, they frequently falter. Surprisingly, even elementary concepts that may seem trivial to humans, such as simple spirals, pose significant challenges. Moreover, when explicitly asked to recognize ground truth 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. We compare the results of VLMs to human performance and observe that a significant gap remains between human visual reasoning capabilities and machine cognition.
• Abstract（参考訳）: 近年、OpenAIのo1のような新しいVision-Language Models (VLM) 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,古典的な視覚的推論パズルのセットである,ボナード問題(Bongard problem)のワンダーランドに参入する。 広範囲な評価設定により、VLMは時折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、それらはしばしば失敗する。 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。 さらに、具体的真理概念を明示的に認識するよう要求されると、彼らはいまだに混乱し続けており、これらの基本的な視覚概念の理解の欠如だけでなく、目に見えない概念に一般化できないことを示唆している。 VLMの結果と人間のパフォーマンスを比較し、人間の視覚的推論能力とマシン認知の間に大きなギャップが残っていることを観察する。

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