Think before You Simulate: 符号推理协调神经计算以回答反事实问题
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论文信息
原始标题：Think before You Simulate: Symbolic Reasoning to Orchestrate Neural Computation for Counterfactual Question Answering
作者：Adam Ishay, Zhun Yang, Joohyung Lee, Ilgu Kang, Dongjae Lim
主题：Artificial Intelligence
摘要
视频动态中的因果和时间推理是一个具有挑战性的问题。虽然结合符号推理与基于神经网络的感知和预测的神经符号模型已经展现出潜力，但它们在回答反事实问题时仍存在局限性。
本文介绍了一种增强神经符号模型进行反事实推理的方法，利用符号推理来分析事件间的因果关系。我们定义了因果图的概念来表示这些关系，并使用Answer Set Programming (ASP)这种声明式逻辑编程方法来协调感知和模拟模块。
关键问答
Q: 论文的核心创新点是什么？
论文提出了通过构建因果图和使用Answer Set Programming (ASP)来增强神经符号模型的反事实推理能力。主要创新包括：
- 定义因果图来表示视频中事件间的因果关系
- 使用ASP实现因果推理和模块协调
- 开发增强模拟模块(Mes)仅在必要时启动模拟
Q: 实验有哪些重要发现？
CLEVRER数据集：
- CRCGapprox NSDR: 选项准确率90.7%，问题准确率78.3%
- CRCG VRDP: 选项准确率96.1%，问题准确率87.8%
- 显著优于之前最佳模型(VRDP和ODDN-Aloe)
CRAFT数据集：
- 使用GPT-3.5/GPT-4作为代理模拟器
- CRCGapprox GPT-3.5准确率65.32%(easy)和68.48%(hard)
- CRCGapprox GPT-4准确率79.68%(easy)和83.64%(hard)
Q: 有哪些值得探索的未来方向？
- 复杂因果关系：多步因果推理和动态因果关系
- 模拟器改进：更精确的物理模拟器和泛化能力
- 模型结合：与大型语言模型和强化学习的深度结合
- 应用扩展：多模态数据和真实世界应用
