ARC関連で後で見返せる用にメモです。
以下はchatgptでの出力まんまです。
ARC（Abstraction & Reasoning Corpus）に挑む最新ニューラルアプローチ解説🧩
こんにちは。今回は2024年2月発表の論文
「Neural Networks for Abstraction and Reasoning – Towards Broad Generalisation」（著：Mikel Bober‑Irizar & Soumya Banerjee）を紹介します。
📄 論文概要（arXiv:2402.03507）
🎯 背景：ARCへの挑戦とニューラルネットワークの限界
- ARCは、少数の入出力ペアから抽象変換を推論するタスク群です。
- 過去に3回の賞金付き競技にもかかわらず、高い性能を出せるのは手動設計ルール中心の手法が主流。MLベースではお手上げ状態でした。
- 本論文では、ニューラルネットワークやLLM混合戦略でARCに挑む成果を報告しています :contentReference[oaicite:1]{index=1}。
✅ 提案手法：ニューラル＆記号（Neuro-Symbolic）アプローチ
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DreamCoder＋PeARL
- DreamCoder（Neurosymbolicプログラム誘導器）をARC用に最適化。
- 専用DSL PeARL（Perceptual Abstraction and Reasoning Language）を定義し、 既存手法より多くのタスクを解決 :contentReference[oaicite:2]{index=2}。
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LLMによるテキスト変換と強化学習
- ARCの可視グリッドタスクをテキスト化し、LLM（自然言語モデル）でアプローチ。
- LLM＋強化学習補助で、一部タスクにおいて人手設計に匹敵する結果を獲得。
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タスク群アンサンブル
- それぞれの得意領域で協調するアンサンブル構成。
📊 評価と成果
- ARC-Easy／Hardでベンチマーク評価。ニューラル単一モデルでは未だ苦戦しますが…
- DreamCoder+PeARLは、既存のpure-neuro手法を上回るタスク解決数に到達。
- LLM＋強化学習は、いくつかのARCタスクで手動ルール手法と競うレベルの性能に:contentReference[oaicite:3]{index=3}。
⚙️ 提案アーキテクチャ構成まとめ
| モジュール | 説明 |
|---|---|
| PeARL | ARC用DSL、ジオメトリ／オブジェクト操作に強い |
| DreamCoder | Neural + Symbolic プログラム誘導 |
| LLM + 強化学習 | グリッドをテキスト化 + テキスト推論 & fine-tuning |
| アンサンブル | モジュールごとに得意範囲で連携 |
🌟 意義と今後の展望
- ニューラル手法単独ではARCの高精度には不十分だが、Symbolic融合で突破可能性あり。
- ARCの課題は人間の抽象思考能力に迫るAI構築の指標。本論文はその第一歩と言えます。
- 「ニューラル vs 記号」ではなく、**両者の最適な協調（Neuro-Symbolic）**が今後の主流になりそうです。
🔗 論文・資料リンク
- 📄 arXiv:2402.03507（Neural Networks for Abstraction and Reasoning）:contentReference[oaicite:4]{index=4}
- ARC公式サイト（Chollet）