CRAFT：一种关于力与交互的因果推理基准
人工智能
2022-03-02 v3 计算与语言
计算机视觉与模式识别
摘要
人类能够感知、理解并推理因果事件。开发具有类似物理与因果理解能力的模型是人工智能的长期目标。作为朝此方向的一步，我们提出 CRAFT，一个新的视频问答数据集，需要对物理力与物体交互进行因果推理。它包含 58K 个视频与问题对，由来自 20 个不同虚拟环境的 10K 个视频生成，其中包含各种运动并与彼此及场景交互的物体。CRAFT 中的两类问题包括先前研究的描述性与反事实问题。此外，受认知语言学中的力动态理论启发，我们引入了一种新的因果问题类别，涉及通过 cause、enable 和 prevent 等概念理解物体间的因果交互。我们的结果表明，尽管 CRAFT 中的问题对人类而言很容易，但所测试的基线模型（包括现有最先进方法）尚未能应对我们基准中提出的挑战。
引用
@article{arxiv.2012.04293,
title = {CRAFT: A Benchmark for Causal Reasoning About Forces and inTeractions},
author = {Tayfun Ates and M. Samil Atesoglu and Cagatay Yigit and Ilker Kesen and Mert Kobas and Erkut Erdem and Aykut Erdem and Tilbe Goksun and Deniz Yuret},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.04293},
year = {2022}
}
备注
Accepted to Findings of ACL 2022