Analogiskt resonemang har varit ett huvudfokus för olika vågor av AI-forskning. Analogi är särskilt utmanande för maskiner eftersom det kräver att relationsstrukturer representeras så att de kan tillämpas flexibelt inom olika erfarenhetsområden. Här studerar vi hur analogiskt resonemang kan induceras i neurala nätverk som lär sig att uppfatta och resonera om rå visuell data. Vi anser att den kritiska faktorn för att framkalla en sådan kapacitet inte är en utarbetad arkitektur, utan snarare en noggrann uppmärksamhet på valet av data och det sätt på vilket den presenteras för modellen. Den mest robusta kapaciteten för analogiskt resonemang framkallas när nätverk lär analogier genom att kontrastera abstrakta relationsstrukturer i sina inmatningsområden, en utbildningsmetod som endast använder inmatningsdata för att tvinga modeller att lära sig om viktiga abstrakta funktioner. Med hjälp av denna teknik visar vi kapacitet för komplext, visuellt och symboliskt analogt skapande och generalisering även i de enklaste neurala nätverksarkitekturerna.
Hill och Al. I Ref föreslogs en utbildningsstrategi för att lära sig analogier genom att jämföra abstrakt relationsstruktur (LABC).
Learning to Make Analogies by Contrasting Abstract Relational Structure
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}