AI対決：言語モデルvs.神経シンボリック推論
研究者たちは、ラベンの進行マトリックスを解く際にLLMと神経シンボリックシステムを比較してる。
Michael Hersche, Giacomo Camposampiero, Roger Wattenhofer, Abu Sebastian, Abbas Rahimi
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目次
人工知能の世界では、推論はすべてを機能させるための秘密のソースみたいなもんだ。特に、レイヴンの進化的行列（RPM）のようなパズルを解くときにそう言える。これらのパズルは論理と数学のミックスを要求するから、機械にとっては本当に難しい挑戦なんだよね。最近、研究者たちは、GPT-4のような大規模言語モデル（LLM）が、神経-シンボリック推論と呼ばれる別のアプローチとどれだけ競えるかをじっくり見てみた。ネタバレ注意：結果はかなり面白いよ！
レイヴンの進化的行列とは？
レイヴンの進化的行列は、形状のパターンや関係を理解する能力をテストするための一連の頭の体操みたいなもの。ユニークなパターンで埋められた箱がいくつかあって、1つの箱が空っぽ。仕事は？ 空いている箱にどのパターンが一番合うかを見つけること。これらのパズルは流動的知性を測るためにデザインされていて、つまり、未知の問題を解くために人が論理や推論をどう使うかを見るんだ。
AIにとっての挑戦
人間はこれらのパズルを管理可能だと思うかもしれないけど、AIにはトリッキーなんだ。LLMのような従来のモデルは、大量のテキストを使って学習するから、RPMのような視覚的パズルに直面すると、視覚要素を言語に変換しなきゃいけない。でも、これはいつもスムーズにはいかない。この研究は、こうした課題をAIがどのくらいうまく扱えるか、特に数学的推論についてとことん探求したんだ。
大AI対決
この研究では、研究者たちはLLMと神経-シンボリックシステムという2つの異なるAI手法の対決を開催することにした。LLMはテキストを大量に学習した知ったかぶりのAIで、意味のある文を生成できる。一方、神経-シンボリックシステムは構造化データと関係性を扱うために設計されているから、推論タスクにはより適しているかもしれない。
セットアップ：モデルをテストする
2つのAI手法を比較するために、研究者たちはレイヴンの進化的行列を使ったテストを作成した。彼らはこれらのモデルにさまざまな視覚パズルを提示し、どれだけうまく解けるかを測定した。目的は、どちらのアプローチが他を上回るか、またはどちらも抽象的な推論に苦しむかを見ることだった。
結果：一番賢いAIは誰だ？
テストの結果、GPT-4やLlama-3のようなLLMは、算術ルールを理解して適用するのに深刻な問題を抱えていることがわかった。明確なガイドラインや整理されたデータを与えられても、RPMで正しい答えを出すのが難しかった。例えば、I-RAVENの中心星座と呼ばれる特定のテストセットでは、LLMは驚くほど不正確だった。
対照的に、神経-シンボリックモデルはパターンを認識し、算術ルールを効果的に適用する才能を見せた。彼らはほぼ全問正解を出すほど高得点を記録した。だから、このAIの戦いでは、神経-シンボリックアプローチが推論タスクでの王冠を手に入れたようだ。
算術の苦労
LLMにとっての大きな問題は、算術ルールの扱いにあった。複雑なテキストや言語ベースのタスクを処理できるけど、数字を扱ったり論理的な推論をする際にはつまずく。ちょうど、数学の天才に名画を描かせるようなもんだ—うまくいかない！
チャレンジを広げる
さらに面白くするために、研究者たちは難易度を上げることにした。彼らはRPMパズルを大きくして、広いグリッドを作成し、より大きな数字の範囲を許容した。これはLLMにとって特に厳しい挑戦で、結果は目を見張るものだった。グリッドのサイズと数字の範囲が大きくなるにつれて、LLMの算術問題に対する正確さは10%未満にまで落ち込んだ。その一方で、神経-シンボリックシステムは素晴らしいパフォーマンスを維持していた。
LLMが苦しんでいる理由は？
じゃあ、LLMに何が問題を引き起こしているのか？研究者は、多くのLLMが表面的なパターン認識に強く依存しているから短命の推論につながっていると推測している。ルールを深く掘り下げる代わりに、パズルの最後の行を見て、いくつかの手がかりから答えを推測する傾向がある。この種の推論は簡単な問題にはうまくいくかもしれないけど、パズルが難しくなると通用しなくなる。
結果を理解する
この研究の結果は、LLMと神経-シンボリックアプローチの違った強みと弱みを明らかにしている。LLMは言語やコンテキストが重要なタスクでは優れているかもしれないけど、構造化された推論や算術論理に直面するとつまずくことがある。一方、複雑な関係やパターンを処理する能力を持つ神経-シンボリックシステムは、こうした推論タスクのより信頼できる選択肢として浮上した。
AI推論の未来
結果を手にしたことで、神経-シンボリックシステムの強みを理解することがLLMの改善につながることを期待している。まるでスーパーヒーローたちが力を合わせてさらに強力な存在を作り出すみたいに！神経-シンボリックアプローチの構造的推論能力をLLMに統合することで、複雑な推論をより成功裏にこなせる機械への道が開けるかもしれない。
結論
より良いAI推論の探求は続く。研究者たちがさまざまなモデルのパフォーマンスをもっと明らかにしていく中で、私たちは人間に似た方法で推論し、考えることができる機械の創造に近づいている。AIの世界では、ただテキストを生成したりデータを処理するだけじゃなく、推論して、パズルを解いて、世界の複雑さをナビゲートする方法を学ぶことが大事なんだ。そして、もしかしたらいつか、私たちのゲームで私たちを超えるAIが出てくるかもしれない！
考える帽子をかぶっておこう—結局、頭脳（または回路）のレースでは、学びと発見は常にもっとあるんだから！
オリジナルソース
タイトル: Towards Learning to Reason: Comparing LLMs with Neuro-Symbolic on Arithmetic Relations in Abstract Reasoning
概要: This work compares large language models (LLMs) and neuro-symbolic approaches in solving Raven's progressive matrices (RPM), a visual abstract reasoning test that involves the understanding of mathematical rules such as progression or arithmetic addition. Providing the visual attributes directly as textual prompts, which assumes an oracle visual perception module, allows us to measure the model's abstract reasoning capability in isolation. Despite providing such compositionally structured representations from the oracle visual perception and advanced prompting techniques, both GPT-4 and Llama-3 70B cannot achieve perfect accuracy on the center constellation of the I-RAVEN dataset. Our analysis reveals that the root cause lies in the LLM's weakness in understanding and executing arithmetic rules. As a potential remedy, we analyze the Abductive Rule Learner with Context-awareness (ARLC), a neuro-symbolic approach that learns to reason with vector-symbolic architectures (VSAs). Here, concepts are represented with distributed vectors s.t. dot products between encoded vectors define a similarity kernel, and simple element-wise operations on the vectors perform addition/subtraction on the encoded values. We find that ARLC achieves almost perfect accuracy on the center constellation of I-RAVEN, demonstrating a high fidelity in arithmetic rules. To stress the length generalization capabilities of the models, we extend the RPM tests to larger matrices (3x10 instead of typical 3x3) and larger dynamic ranges of the attribute values (from 10 up to 1000). We find that the LLM's accuracy of solving arithmetic rules drops to sub-10%, especially as the dynamic range expands, while ARLC can maintain a high accuracy due to emulating symbolic computations on top of properly distributed representations. Our code is available at https://github.com/IBM/raven-large-language-models.
著者: Michael Hersche, Giacomo Camposampiero, Roger Wattenhofer, Abu Sebastian, Abbas Rahimi
最終更新: 2024-12-07 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2412.05586
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2412.05586
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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