洞見 - Computer Vision - # 視覺問答 (VQA) 中的可解釋推理

邁向自上而下的推理：一種用於視覺問答的可解釋多代理方法

Q: 如何將 SIRI 框架擴展到其他需要推理的視覺任務，例如圖像描述生成或視覺常識推理？

SIRI 框架的核心是利用 LLM 的知識和推理能力來增強 VLM 在需要推理的視覺任務上的表現。因此，要將 SIRI 框架擴展到其他視覺任務，關鍵在於如何將任務目標轉化為可以被 LLM 理解和處理的形式，並設計相應的提示詞和互動機制。 以下是一些針對圖像描述生成和視覺常識推理的具體思路： 圖像描述生成： 將圖像描述生成視為問答任務： 可以將圖像描述生成看作一個特殊的問答任務，其中問題是“這張圖片描述了什麼？”，答案是生成的圖像描述。 利用 LLM 生成多個候選描述： 可以利用 LLM 生成多個候選的圖像描述，並將其作為 Responder Agent 的輸出。 設計 Seeker Agent 尋找圖像中的關鍵信息： 可以設計 Seeker Agent 尋找圖像中的關鍵信息，例如物體、場景、關係等，並生成相應的相關問題。 利用 LLM 評估候選描述的準確性和流暢度： 可以利用 LLM 評估候選描述的準確性和流暢度，並選擇最佳的描述作為最終輸出。 視覺常識推理： 將視覺常識推理視為多輪問答任務： 可以將視覺常識推理看作一個多輪問答任務，其中每輪問題都基於前一輪的答案和圖像信息。 利用 LLM 建立場景模型： 可以利用 LLM 建立場景模型，並根據場景模型回答問題。 設計 Seeker Agent 尋找與問題相關的常識知識： 可以設計 Seeker Agent 尋找與問題相關的常識知識，並將其作為 Responder Agent 的輸入。 利用 LLM 評估答案的合理性和一致性： 可以利用 LLM 評估答案的合理性和一致性，並選擇最佳的答案作為最終輸出。 總之，將 SIRI 框架擴展到其他視覺任務需要根據具體任務設計相應的策略，但核心思想是相同的，即利用 LLM 的知識和推理能力來增強 VLM 的表現。

Q: 如果 VLM 本身就具備較強的推理能力，那麼 SIRI 框架是否仍然有效？

即使 VLM 本身具備較強的推理能力，SIRI 框架仍然可以發揮作用。原因如下： LLM 提供更豐富的知識： LLM 通常比 VLM 訓練數據更豐富，涵蓋更廣泛的領域和常識知識。即使 VLM 具备一定的推理能力，LLM 仍然可以提供 VLM 可能缺乏的知識，從而提升其在特定任務上的表現。 SIRI 框架提供更明確的推理路徑： SIRI 框架通過 Seeker Agent 生成相關問題，引導 VLM 關注與問題相關的信息，並通過 hypotheses 建立更明確的推理路徑。這有助於 VLM 更有效地利用其推理能力，避免在 irrelevant 的信息上浪费计算资源。 SIRI 框架提供可解释性： SIRI 框架的推理過程是透明的，可以通過 hypotheses 和 confidence scores 解释 VLM 为何做出特定预测。这对于需要解释性的应用场景非常重要，例如医疗诊断、自动驾驶等。 然而，如果 VLM 的推理能力已经非常强大，SIRI 框架带来的提升幅度可能有限。在這種情況下，可以考慮使用更强大的 LLM 或者更精细的 prompt engineering 来进一步提升 SIRI 框架的效能。

Q: 模擬人類推理過程的思路是否可以應用於其他人工智能領域，例如自然語言處理或機器翻譯？

是的，模擬人類推理過程的思路可以應用於其他人工智能領域，例如自然語言處理或機器翻譯。 自然語言處理 (NLP)： 許多 NLP 任務，例如閱讀理解、文本摘要、問答系統等，都需要模型具備一定的推理能力。模擬人類推理過程可以幫助模型更好地理解文本、提取關鍵信息、建立邏輯關係，從而提升其在這些任務上的表現。例如，可以利用类似 SIRI 的框架，使用 LLM 生成與文本相關的問題，引導模型关注关键信息，并通过多轮问答的方式逐步推导出答案。 機器翻譯： 機器翻譯不僅需要模型掌握兩種語言的詞彙和語法規則，還需要模型具備一定的语义理解和推理能力，才能準確地傳達原文的含义。模擬人類推理過程可以幫助模型更好地理解原文的邏輯和语境信息，從而生成更準確、自然的譯文。例如，可以利用 LLM 分析原文的语义结构，识别出需要推理才能理解的部分，并生成相应的解释或补充信息，帮助模型更好地进行翻译。 總之，模擬人類推理過程是一種通用的思路，可以應用於各種需要推理能力的人工智能領域。通過借鉴人类的认知机制，可以设计出更智能、更人性化的人工智能系统。

核心概念

透過模擬人類自上而下的推理過程，可以提升視覺語言模型 (VLM) 在視覺問答任務中的效能。

摘要

SIRI：一種用於視覺問答的可解釋多代理方法

這篇研究論文提出了一種名為 SIRI 的新型多代理協作框架，旨在提升視覺語言模型 (VLM) 在視覺問答 (VQA) 任務中的效能。SIRI 模擬人類自上而下的推理過程，透過引入三個代理（Seeker、Responder 和 Integrator）之間的互動來實現。

Responder 代理

Responder 代理基於 VLM，負責處理給定的圖像和問題，並生成候選答案和圖像描述。

Seeker 代理

Seeker 代理基於大型語言模型 (LLM)，利用 Responder 代理提供的候選答案和圖像描述，生成與問題相關的子問題。接著，Seeker 代理會透過 Responder 代理獲取這些子問題的候選答案，並利用 LLM 生成包含子問題與問題之間關係的假設及其置信度分數。最後，Seeker 代理會構建一個多視角知識庫 (MVKB)，其中包含這些假設及其置信度。

Integrator 代理

Integrator 代理利用 Seeker 代理構建的 MVKB，從候選答案中選出最終答案。它會評估每個假設及其置信度，並透過 Responder 代理獲得更精確的答案。Integrator 代理採用基於分數的加權投票機制，將每個假設生成的答案與其對應的子問題答案置信度配對，從而選出最終答案。

SIRI 的優勢

透過模擬人類自上而下的推理過程，提升 VLM 在 VQA 任務中的效能。
利用 LLM 生成與問題相關的子問題，並建立子問題與問題之間的關係，從而為 VLM 提供更豐富的資訊。
透過置信度分數和多視角知識庫，提供可解釋性。

實驗結果

在 ScienceQA、A-OKVQA、VQA-RAD 和 Winoground 等多個 VQA 數據集上的實驗結果表明，SIRI 在零樣本 VQA 任務上優於現有的 VLM 方法，包括單步 VQA 方法和基於問題分解的 VQA 方法。

總結

SIRI 框架透過模擬人類自上而下的推理過程，有效地提升了 VLM 在 VQA 任務中的效能，並為 VQA 任務提供了可解釋性。

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統計資料

在 VQA-RAD 數據集上，SIRI 比 Baseline 方法提升了 5.7%。
在 Winoground 數據集上，SIRI 比 Baseline 方法提升了 5.2%。
在大多數實驗中，最佳的 τ 值接近 0.5，表明大多數子問題對正確答案都有積極的影響。
在 top-2 設定下，SIRI 在多個數據集上都達到了很高的上限性能。

引述

「透過模擬人類自上而下的推理過程，可以提升視覺語言模型 (VLM) 在視覺問答任務中的效能。」
「SIRI 框架透過模擬人類自上而下的推理過程，有效地提升了 VLM 在 VQA 任務中的效能，並為 VQA 任務提供了可解釋性。」

從以下內容提煉的關鍵洞見

Towards Top-Down Reasoning: An Explainable Multi-Agent Approach for Visual Question Answering

by Zeqing Wang,... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.17331.pdf

Towards Top-Down Reasoning: An Explainable Multi-Agent Approach for Visual Question Answering

深入探究

如何將 SIRI 框架擴展到其他需要推理的視覺任務，例如圖像描述生成或視覺常識推理？

SIRI 框架的核心是利用 LLM 的知識和推理能力來增強 VLM 在需要推理的視覺任務上的表現。因此，要將 SIRI 框架擴展到其他視覺任務，關鍵在於如何將任務目標轉化為可以被 LLM 理解和處理的形式，並設計相應的提示詞和互動機制。
以下是一些針對圖像描述生成和視覺常識推理的具體思路：
圖像描述生成：

將圖像描述生成視為問答任務： 可以將圖像描述生成看作一個特殊的問答任務，其中問題是“這張圖片描述了什麼？”，答案是生成的圖像描述。
利用 LLM 生成多個候選描述： 可以利用 LLM 生成多個候選的圖像描述，並將其作為 Responder Agent 的輸出。
設計 Seeker Agent 尋找圖像中的關鍵信息： 可以設計 Seeker Agent 尋找圖像中的關鍵信息，例如物體、場景、關係等，並生成相應的相關問題。
利用 LLM 評估候選描述的準確性和流暢度： 可以利用 LLM 評估候選描述的準確性和流暢度，並選擇最佳的描述作為最終輸出。
視覺常識推理：

將視覺常識推理視為多輪問答任務： 可以將視覺常識推理看作一個多輪問答任務，其中每輪問題都基於前一輪的答案和圖像信息。
利用 LLM 建立場景模型： 可以利用 LLM 建立場景模型，並根據場景模型回答問題。
設計 Seeker Agent 尋找與問題相關的常識知識： 可以設計 Seeker Agent 尋找與問題相關的常識知識，並將其作為 Responder Agent 的輸入。
利用 LLM 評估答案的合理性和一致性： 可以利用 LLM 評估答案的合理性和一致性，並選擇最佳的答案作為最終輸出。
總之，將 SIRI 框架擴展到其他視覺任務需要根據具體任務設計相應的策略，但核心思想是相同的，即利用 LLM 的知識和推理能力來增強 VLM 的表現。

如果 VLM 本身就具備較強的推理能力，那麼 SIRI 框架是否仍然有效？

即使 VLM 本身具備較強的推理能力，SIRI 框架仍然可以發揮作用。原因如下：

LLM 提供更豐富的知識： LLM 通常比 VLM 訓練數據更豐富，涵蓋更廣泛的領域和常識知識。即使 VLM 具备一定的推理能力，LLM 仍然可以提供 VLM 可能缺乏的知識，從而提升其在特定任務上的表現。
SIRI 框架提供更明確的推理路徑： SIRI 框架通過 Seeker Agent 生成相關問題，引導 VLM 關注與問題相關的信息，並通過 hypotheses 建立更明確的推理路徑。這有助於 VLM 更有效地利用其推理能力，避免在 irrelevant 的信息上浪费计算资源。
SIRI 框架提供可解释性： SIRI 框架的推理過程是透明的，可以通過 hypotheses 和 confidence scores 解释 VLM 为何做出特定预测。这对于需要解释性的应用场景非常重要，例如医疗诊断、自动驾驶等。
然而，如果 VLM 的推理能力已经非常强大，SIRI 框架带来的提升幅度可能有限。在這種情況下，可以考慮使用更强大的 LLM 或者更精细的 prompt engineering 来进一步提升 SIRI 框架的效能。

模擬人類推理過程的思路是否可以應用於其他人工智能領域，例如自然語言處理或機器翻譯？

是的，模擬人類推理過程的思路可以應用於其他人工智能領域，例如自然語言處理或機器翻譯。

自然語言處理 (NLP)：  許多 NLP 任務，例如閱讀理解、文本摘要、問答系統等，都需要模型具備一定的推理能力。模擬人類推理過程可以幫助模型更好地理解文本、提取關鍵信息、建立邏輯關係，從而提升其在這些任務上的表現。例如，可以利用类似 SIRI 的框架，使用 LLM 生成與文本相關的問題，引導模型关注关键信息，并通过多轮问答的方式逐步推导出答案。
機器翻譯：  機器翻譯不僅需要模型掌握兩種語言的詞彙和語法規則，還需要模型具備一定的语义理解和推理能力，才能準確地傳達原文的含义。模擬人類推理過程可以幫助模型更好地理解原文的邏輯和语境信息，從而生成更準確、自然的譯文。例如，可以利用 LLM 分析原文的语义结构，识别出需要推理才能理解的部分，并生成相应的解释或补充信息，帮助模型更好地进行翻译。
總之，模擬人類推理過程是一種通用的思路，可以應用於各種需要推理能力的人工智能領域。通過借鉴人类的认知机制，可以设计出更智能、更人性化的人工智能系统。