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Erschienen in:

2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Tackling the Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) with Object-Centric Models and the MDL Principle

verfasst von : Sébastien Ferré

Erschienen in: Advances in Intelligent Data Analysis XXII

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

The Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) is a challenging benchmark, introduced to foster AI research towards human-like intelligence. It is a collection of unique tasks about generating colored grids, specified by a few examples only. In contrast to the transformation-based programs of existing work, we introduce object-centric models that are in line with the natural programs produced by humans. Our models can not only perform predictions, but also provide joint descriptions for input/output pairs. The Minimum Description Length (MDL) principle is used to efficiently search the large model space. A diverse range of tasks are solved, and the learned models are similar to natural programs.

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Data and testing interface at https://github.com/fchollet/ARC.

https://www.kaggle.com/c/abstraction-and-reasoning-challenge.

https://lab42.global/past-challenges/arcathon-2022/.

Open source available at https://github.com/sebferre/ARC-MDL.

Acquaviva, S., et al.: Communicating natural programs to humans and machines. Adv. Neural. Inf. Process. Syst. 35, 3731–3743 (2022)

Ainooson, J., Sanyal, D., Michelson, J.P., Yang, Y., Kunda, M.: An approach for solving tasks on the abstract reasoning corpus. arXiv preprint arXiv:2302.09425 (2023)

Alford, S., et al.: Neural-guided, bidirectional program search for abstraction and reasoning. CoRR abs/2110.11536 (2021)

Chollet, F.: A definition of intelligence for the real world. J. Artif. Gen. Intell. 11(2), 27–30 (2020)

Ellis, K., et al.: DreamCoder: bootstrapping inductive program synthesis with wake-sleep library learning. In: PLDI 2021: Proceedings of the 42nd ACM SIGPLAN International Conference on Programming Language Design and Implementation, pp. 835–850 (2021)

Ferré, S.: Tackling the abstraction and reasoning corpus (ARC) with object-centric models and the MDL principle. arXiv preprint arXiv:2311.00545 (2023)

Fischer, R., Jakobs, M., Mücke, S., Morik, K.: Solving abstract reasoning tasks with grammatical evolution. In: LWDA, pp. 6–10. CEUR-WS 2738 (2020)

Goertzel, B.: Artificial general intelligence: concept, state of the art, and future prospects. J. Artif. Gen. Intell. 5(1), 1 (2014)CrossRef

Grünwald, P., Roos, T.: Minimum description length revisited. Int. J. Math. Ind. 11(01), 1930001 (2019)MathSciNetCrossRef

10.

Johnson, A., Vong, W.K., Lake, B., Gureckis, T.: Fast and flexible: human program induction in abstract reasoning tasks. arXiv preprint arXiv:2103.05823 (2021)

11.

Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G.E.: ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Adv. Neural. Inf. Process. Syst. 25, 1097–1105 (2012)

12.

Lieberman, H.: Your Wish is My Command. The Morgan Kaufmann series in interactive technologies, Morgan Kaufmann / Elsevier (2001)

13.

Menon, A., Tamuz, O., Gulwani, S., Lampson, B., Kalai, A.: A machine learning framework for programming by example. In: International Conference on Machine Learning, pp. 187–195. PMLR (2013)

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Rissanen, J.: Modeling by shortest data description. Automatica 14(5), 465–471 (1978)CrossRef

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Vreeken, J., Van Leeuwen, M., Siebes, A.: Krimp: mining itemsets that compress. Data Min. Knowl. Disc. 23(1), 169–214 (2011). https://doi.org/10.1007/s10618-010-0202-xMathSciNetCrossRef

17.

Xu, Y., Khalil, E.B., Sanner, S.: Graphs, constraints, and search for the abstraction and reasoning corpus. arXiv preprint arXiv:2210.09880 (2022)

Titel: Tackling the Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) with Object-Centric Models and the MDL Principle
verfasst von: Sébastien Ferré
Verlag: Springer Nature Switzerland
Buch: Advances in Intelligent Data Analysis XXII
Print ISBN: 978-3-031-58546-3

Electronic ISBN: 978-3-031-58547-0

Copyright-Jahr: 2024
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-58547-0_1

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