抽象和推理语料库的图形、约束和搜索

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Graphs, Constraints, and Search for the Abstraction and Reasoning Corpus 抽象和推理语料库的图形、约束和搜索 github.com/khalil-research/ARGA-AAAI23 https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2210.09880?_immersive_translate_auto_translate=1 摘要 抽象和推理语料库（ARC）旨在评估通用人工智能算法的性能。ARC关注广泛的泛化和少样本学习，这使得使用纯机器学习很难解决。一种更有前景的方法是在适当设计的领域特定语言（DSL）中进行程序合成。然而，这些方法的成功也有限。我们提出了基于图抽象的抽象推理（ARGA），这是一个新的以对象为中心的框架，首先使用图表示图像，然后在基于抽象图空间的DSL中搜索正确的程序。通过使用约束获取、状态哈希和禁忌搜索，降低了这种组合搜索的复杂性。一系列广泛的实验证明了ARGA在高效解决ARC的一些复杂以对象为中心的任务方面的潜力，产生了正确且 ………………………………