面向基于块的视觉编程任务合成渐进式子任务序列
人工智能
2023-05-30 v1 计算机与社会
摘要
基于块的视觉编程环境在向K-12学生介绍计算概念方面发挥着越来越重要的作用。近年来，它们在神经符号AI中也颇受欢迎，作为评估通用问题解决与逻辑推理能力的基准。这些视觉编程任务的开放性与概念性本质使其具有挑战性，无论对最先进的AI智能体还是新手程序员皆如此。为问题解决提供辅助的一种自然方法是将复杂任务分解为渐进式的更简单子任务；然而，鉴于解代码通常嵌套且具有非线性执行行为，这并非易事。本文中，我们形式化了为给定参考基于块的视觉编程任务合成此种渐进序列的问题。我们提出了一种新颖的合成算法，生成高质量、在复杂度上间隔良好且求解该序列即可求解参考任务的子任务渐进序列。我们展示了我们的合成算法在提升AI智能体（此处为神经程序合成器）于Karel编程环境中任务求解效能方面的效用。随后，我们进行了一项用户研究，证明我们所合成的子任务渐进序列可协助新手程序员在Code-dot-org的编程一小时：迷宫挑战中完成任务。
引用
@article{arxiv.2305.17518,
title = {Synthesizing a Progression of Subtasks for Block-Based Visual Programming Tasks},
author = {Alperen Tercan and Ahana Ghosh and Hasan Ferit Eniser and Maria Christakis and Adish Singla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.17518},
year = {2023}
}