大規模言語・ビジョンモデルにおける創造的問題解決 - 何が必要か?

核心概念

大規模言語・ビジョンモデルの主要な限界である創造的問題解決を解決するためには、計算創造性の原理を統合することが不可欠である。

要約

本論文では、大規模言語・ビジョンモデル(LLVM)の創造的問題解決能力を向上させるために、計算創造性(CC)の原理を適用する方法について議論している。
まず、LLVMの典型的なタスク計画アプローチを概説し、創造的問題解決の限界を指摘する。次に、Boden's 3つの創造性の形態(探索的、組合せ的、変換的)をLLVMに適用する方法について議論する。探索的アプローチはLLVMの潜在空間を直接探索することで、組合せ的アプローチは異なる概念の組み合わせによって、変換的アプローチはタスクの再定式化によって創造的問題解決を実現する可能性がある。
さらに、これらの原理を適用するために、LLVMの潜在空間にどのような情報を組み込むべきかについて検討する。特に、物体の置換に関する予備実験を通じて、物体の機能的特性(アフォーダンス)に関する情報が創造的問題解決に有効であることを示す。
最後に、創造的問題解決と汎用人工知能(AGI)の関係について議論し、CCの原理がAGIの実現にも重要であることを指摘する。

統計

オブジェクト置換テストでは、アフォーダンス情報を含むプロンプトを使用することで、モデルの正解率が向上した。

引用

なし

抽出されたキーインサイト

Creative Problem Solving in Large Language and Vision Models -- What Would it Take?

by Lakshmi Nair... 場所 arxiv.org 05-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.01453.pdf

深掘り質問

創造的問題解決を実現するためには、LLVMの潜在空間にどのような情報を組み込むべきか、さらに詳しく検討する必要がある

LLVMの潜在空間に情報を組み込む際に考慮すべき重要な点は、Bodenの3つの創造性形式に基づいています。まず、探索的創造性を拡張するために、LLVMの埋め込み空間内での探索を重視する必要があります。これにより、LLVMが生成できる出力に制約されることなく、より広範囲な概念空間を探索できます。次に、組み合わせ的創造性を考慮する際には、LLVM内の概念を組み合わせて新しい概念を生成する方法を検討する必要があります。これにより、新しいアイデアやアプローチを生み出す可能性が高まります。最後に、変換的創造性を拡張するためには、LLVMの埋め込み空間を微調整やトレーニングによって変換する方法を検討することが重要です。これにより、従来解決困難だった問題を新しい情報を活用して解決できるようになります。

LLVMの創造的問題解決能力を評価するための標準的なベンチマークはまだ存在しないが、どのようなベンチマークが有効であるか検討する必要がある

LLVMの創造的問題解決能力を評価するための効果的なベンチマークには、問題が解決されたかどうかではなく、問題がどのように解決されたかを評価することが重要です。既存のアプローチによると、実世界の問題を解決するための1600の問題データセットやOnly-Connect-Wall（OCW）データセットなどが有効なベンチマークとして使用されています。これらのベンチマークは、LLVMの創造的問題解決能力を測定するための手法を提供し、問題解決方法を評価することが可能です。将来的には、創造的問題解決能力を測定するための標準的なベンチマークの開発が重要です。

創造的問題解決と汎用人工知能(AGI)の関係をより深く理解するために、両者の関係をさらに探求する必要がある

創造的問題解決と汎用人工知能（AGI）の関係を探求することは重要です。既存の文献によると、創造性とAGIの間には強い相関が存在し、AGIを達成するためには創造的能力が不可欠であるとされています。創造的問題解決は、新しい情報を活用して以前に解決できなかった課題を解決するプロセスであり、AGIの概念においても重要な要素となります。従って、AGIの実現に向けた有望な展望には、創造的問題解決能力が欠かせないと言えるでしょう。AGIに関する議論において、創造的問題解決や計算機創造性についての考察をさらに深めることが重要です。