論文の概要: Moravec's Paradox: Towards an Auditory Turing Test

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23091v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 20:45:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.724105
• Title: Moravec's Paradox: Towards an Auditory Turing Test
• Title（参考訳）: Moravecのパラドックス:聴覚チューリングテストに向けて
• Authors: David Noever, Forrest McKee,
• Abstract要約: この研究は、現在のAIシステムが、人間が力ずくで行う聴覚的タスクで破滅的に失敗することを示しています。 重なり合う音声,音声の雑音,時間的歪み,空間音声,コーヒーショップノイズ,電話の歪み,知覚錯覚の7つのカテゴリーにまたがる917の課題を含む聴覚チューリングテストを導入する。 GPT-4の音声機能やOpenAIのWhisperを含む最先端オーディオモデルの評価では,93%を超える顕著な故障率を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This research work demonstrates that current AI systems fail catastrophically on auditory tasks that humans perform effortlessly. Drawing inspiration from Moravec's paradox (i.e., tasks simple for humans often prove difficult for machines, and vice versa), we introduce an auditory Turing test comprising 917 challenges across seven categories: overlapping speech, speech in noise, temporal distortion, spatial audio, coffee-shop noise, phone distortion, and perceptual illusions. Our evaluation of state-of-the-art audio models including GPT-4's audio capabilities and OpenAI's Whisper reveals a striking failure rate exceeding 93%, with even the best-performing model achieving only 6.9% accuracy on tasks that humans solved at 7.5 times higher success (52%). These results expose focusing failures in how AI systems process complex auditory scenes, particularly in selective attention, noise robustness, and contextual adaptation. Our benchmark not only quantifies the human-machine auditory gap but also provides insights into why these failures occur, suggesting that current architectures lack fundamental mechanisms for human-like auditory scene analysis. The traditional design of audio CAPTCHAs highlights common filters that humans evolved but machines fail to select in multimodal language models. This work establishes a diagnostic framework for measuring progress toward human-level machine listening and highlights the need for novel approaches integrating selective attention, physics-based audio understanding, and context-aware perception into multimodal AI systems.
• Abstract（参考訳）: この研究は、現在のAIシステムが、人間が力ずくで行う聴覚的タスクで破滅的に失敗することを示しています。 モーラベックのパラドックスからインスピレーションを得た(つまり、人間にとって簡単なタスクは機械にとって難しいことがしばしばあり、その逆もまた)。我々は、音声の重なり合い、雑音の音声、時間的歪み、空間音声、コーヒーショップノイズ、電話の歪み、知覚錯覚の7つのカテゴリにまたがる917の課題を含む聴覚チューリングテストを導入する。 GPT-4の音声機能やOpenAIのWhisperを含む最先端オーディオモデルの評価では、最高のパフォーマンスモデルでさえ、7.5倍の精度(52%)で解決されたタスクに対してわずか6.9%の精度しか達成できないという顕著な失敗率を示した。 これらの結果は、AIシステムが複雑な聴覚シーンをどのように処理するか、特に選択的注意、ノイズロバスト性、文脈適応において焦点を絞った失敗を浮き彫りにする。 本ベンチマークでは, 人間の聴覚的ギャップの定量化だけでなく, これらの障害の発生要因を考察し, 現状の建築には人間のような聴覚シーン解析の基本メカニズムが欠如していることが示唆された。 従来のオーディオCAPTCHAの設計では、人間が進化した一般的なフィルタが強調されるが、マシンはマルチモーダル言語モデルでは選択できない。 この研究は、人間レベルのマシンリスニングに向けた進捗を測定するための診断フレームワークを確立し、選択された注意、物理ベースの音声理解、コンテキスト認識をマルチモーダルAIシステムに統合する新しいアプローチの必要性を強調している。

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