論文の概要: ARC-NCA: Towards Developmental Solutions to the Abstraction and Reasoning Corpus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08778v1
- Date: Tue, 13 May 2025 17:55:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.70101
- Title: ARC-NCA: Towards Developmental Solutions to the Abstraction and Reasoning Corpus
- Title（参考訳）: ARC-NCA:抽象・推論コーパスの発展に向けて
- Authors: Etienne Guichard, Felix Reimers, Mia Kvalsund, Mikkel Lepperød, Stefano Nichele,
- Abstract要約: ARC-NCAはARC-AGIベンチマークに取り組むための開発手法である。
開発ソリューションは、AIの問題解決能力を高めるための有望な道を提供するかもしれない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Abstraction and Reasoning Corpus (ARC), later renamed ARC-AGI, poses a fundamental challenge in artificial general intelligence (AGI), requiring solutions that exhibit robust abstraction and reasoning capabilities across diverse tasks, while only few (with median count of three) correct examples are presented. While ARC-AGI remains very challenging for artificial intelligence systems, it is rather easy for humans. This paper introduces ARC-NCA, a developmental approach leveraging standard Neural Cellular Automata (NCA) and NCA enhanced with hidden memories (EngramNCA) to tackle the ARC-AGI benchmark. NCAs are employed for their inherent ability to simulate complex dynamics and emergent patterns, mimicking developmental processes observed in biological systems. Developmental solutions may offer a promising avenue for enhancing AI's problem-solving capabilities beyond mere training data extrapolation. ARC-NCA demonstrates how integrating developmental principles into computational models can foster adaptive reasoning and abstraction. We show that our ARC-NCA proof-of-concept results may be comparable to, and sometimes surpass, that of ChatGPT 4.5, at a fraction of the cost.
- Abstract（参考訳）: ARC (Abstraction and Reasoning Corpus) は、後にARC-AGIと改名され、様々なタスクにまたがる堅牢な抽象化と推論能力を示すソリューションを必要とする。
ARC-AGIは人工知能システムでは依然として非常に難しいが、人間にとっては比較的容易である。
本稿では,標準的なニューラルセルオートマタ(NCA)と隠れメモリ(EngramNCA)を併用した開発手法であるARC-NCAを紹介し,ARC-AGIベンチマークに対処する。
NCAは、生物学的システムで観察される発達過程を模倣し、複雑な力学と創発的パターンをシミュレートする固有の能力のために使用される。
開発ソリューションは、単なるトレーニングデータ外挿以上のAIの問題解決能力を向上するための有望な道を提供するかもしれない。
ARC-NCAは、開発原理を計算モデルに統合することで、適応的推論と抽象化をいかに促進するかを示す。
ARC-NCAによる概念実証の結果は,ChatGPT 4.5と同程度であり,時には上回っている可能性が示唆された。
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