論文の概要: A Challenge to Build Neuro-Symbolic Video Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13851v1
- Date: Tue, 20 May 2025 02:53:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.638415
- Title: A Challenge to Build Neuro-Symbolic Video Agents
- Title（参考訳）: ニューロシンボリックビデオエージェント開発への挑戦
- Authors: Sahil Shah, Harsh Goel, Sai Shankar Narasimhan, Minkyu Choi, S P Sharan, Oguzhan Akcin, Sandeep Chinchali,
- Abstract要約: ニューロシンボリック・パースペクティブは、どのように解釈可能性を高め、構造化推論を可能にし、システム行動に対するより強力な保証を提供するかを示す。
我々は,次世代のインテリジェントビデオエージェントの開発という,研究コミュニティに大きな課題を提示する。
これらの柱に対処することで、受動的知覚から、推論、予測、行動を行うインテリジェントなビデオエージェントへの移行が可能になります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.243155799248514
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern video understanding systems excel at tasks such as scene classification, object detection, and short video retrieval. However, as video analysis becomes increasingly central to real-world applications, there is a growing need for proactive video agents for the systems that not only interpret video streams but also reason about events and take informed actions. A key obstacle in this direction is temporal reasoning: while deep learning models have made remarkable progress in recognizing patterns within individual frames or short clips, they struggle to understand the sequencing and dependencies of events over time, which is critical for action-driven decision-making. Addressing this limitation demands moving beyond conventional deep learning approaches. We posit that tackling this challenge requires a neuro-symbolic perspective, where video queries are decomposed into atomic events, structured into coherent sequences, and validated against temporal constraints. Such an approach can enhance interpretability, enable structured reasoning, and provide stronger guarantees on system behavior, all key properties for advancing trustworthy video agents. To this end, we present a grand challenge to the research community: developing the next generation of intelligent video agents that integrate three core capabilities: (1) autonomous video search and analysis, (2) seamless real-world interaction, and (3) advanced content generation. By addressing these pillars, we can transition from passive perception to intelligent video agents that reason, predict, and act, pushing the boundaries of video understanding.
- Abstract（参考訳）: 現代のビデオ理解システムは、シーン分類、オブジェクト検出、短いビデオ検索といったタスクに優れる。
しかし、ビデオ分析が現実世界のアプリケーションの中心となるにつれて、ビデオストリームを解釈するだけでなく、イベントを推論し、インフォームドアクションを取るシステムに対して、プロアクティブなビデオエージェントの必要性が高まっている。
ディープラーニングモデルは、個々のフレームやショートクリップ内のパターン認識において顕著な進歩を遂げてきましたが、イベントのシーケンシングや依存関係の理解には時間を要するため、アクション駆動による意思決定には不可欠です。
この制限に対処するためには、従来のディープラーニングアプローチを超える必要がある。
ビデオクエリは、アトミックなイベントに分解され、コヒーレントなシーケンスに構造化され、時間的制約に対して検証される。
このようなアプローチは、解釈可能性を高め、構造化された推論を可能にし、信頼できるビデオエージェントを進化させるための全ての重要な特性である、システムの振る舞いに対するより強力な保証を提供する。
この目的のために我々は,(1)自律型ビデオ検索と分析,(2)シームレスな実世界のインタラクション,(3)高度なコンテンツ生成という,3つのコア機能を統合した次世代のインテリジェントビデオエージェントを開発するという,研究コミュニティに大きな課題を提示する。
これらの柱に対処することで、受動的知覚から、推論、予測、行動を行うインテリジェントなビデオエージェントへと移行し、ビデオ理解の境界を押し進めることができます。
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