論文の概要: Rational Inverse Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08983v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 14:49:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.464509
• Title: Rational Inverse Reasoning
• Title（参考訳）: 合理的逆推論
• Authors: Ben Zandonati, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling,
• Abstract要約: 本稿では,階層的な行動生成モデルを用いて潜在プログラムを推論するフレームワークであるRational Inverse Reasoning(RIR)を紹介する。 RIRは、意図したタスク構造を推論し、新しい設定に一般化し、最先端のビジョン言語モデルベースラインより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.835770809482085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans can observe a single, imperfect demonstration and immediately generalize to very different problem settings. Robots, in contrast, often require hundreds of examples and still struggle to generalize beyond the training conditions. We argue that this limitation arises from the inability to recover the latent explanations that underpin intelligent behavior, and that these explanations can take the form of structured programs consisting of high-level goals, sub-task decomposition, and execution constraints. In this work, we introduce Rational Inverse Reasoning (RIR), a framework for inferring these latent programs through a hierarchical generative model of behavior. RIR frames few-shot imitation as Bayesian program induction: a vision-language model iteratively proposes structured symbolic task hypotheses, while a planner-in-the-loop inference scheme scores each by the likelihood of the observed demonstration under that hypothesis. This loop yields a posterior over concise, executable programs. We evaluate RIR on a suite of continuous manipulation tasks designed to test one-shot and few-shot generalization across variations in object pose, count, geometry, and layout. With as little as one demonstration, RIR infers the intended task structure and generalizes to novel settings, outperforming state-of-the-art vision-language model baselines.
• Abstract（参考訳）: 人間は単一の不完全なデモンストレーションを観察し、すぐに非常に異なる問題設定に一般化することができる。 対照的にロボットは何百もの例を必要とすることが多く、訓練条件を超えた一般化に苦慮している。 この制限は、知的行動の基盤となる潜伏した説明を回復できないことに起因するものであり、これらの説明は、高レベルな目標、サブタスクの分解、実行制約からなる構造化プログラムの形式をとることができる、と我々は論じている。 本稿では、階層的な行動生成モデルを用いて、これらの潜在プログラムを推論するフレームワークであるRational Inverse Reasoning(RIR)を紹介する。 RIRはベイズ計画帰納法(Bayesian program induction):視覚言語モデルは構造化された記号的タスク仮説を反復的に提案するが、プランナー・イン・ザ・ループ推論スキームは、その仮説の下で観測されたデモンストレーションの確率によってそれぞれをスコアする。 このループは、簡潔で実行可能なプログラムを後部で生成する。 我々は、オブジェクトのポーズ、カウント、ジオメトリ、レイアウトのバリエーションにまたがる1ショットと数ショットの一般化をテストするために設計された一連の連続的な操作タスクに対して、IRを評価する。 1つのデモで、RIRは意図したタスク構造を推測し、新しい設定に一般化し、最先端のビジョン言語モデルベースラインを上回っます。

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