EMNLP 2022 最佳论文揭晓！这脑洞绝了….

读文章之前，我们先来思考人工智能中一个核心而底层的问题：什么是抽象以及它能够给我们带来什么？

我们这里说的“抽象”是一个认知学上的概念，著名学者 ChatGPT 说：“抽象是指不依赖于具体事物或实例，而是指抽取共同点或基本特征的思维过程。”

在人类智能中，抽象是一个很底层很基本的能力，在某种程度上，可以认为是人类智能的源头之一。因为人在对主客观世界进行观察的过程中，抽象出了无数种概念(concept)，对这些概念的模块化(modularity)、组合式(compositionality)的理解，很大程度上刺激了人类语言的诞生，从而最终导致了人类智能、人类文明的产生。

举个例子，万年前的“猴子们”观察了大量的物理对象(object)、实体(entity)以及他们之间的关系(relation)等，逐渐在脑子里面形成了“石头”、“家庭”、“在...之间”、“因果”等概念，经过很长一段时间之后，“猴子们”把这些存在脑海里面的概念用“字”和“词”表示了出来，这些蕴含着抽象概念的字和词经过复杂的、有规则的组合，形成了各种各样的语言，而语言能够表达、演绎、推理一切！就这样，人类智能诞生了~

在认知科学上，七巧板就是这个智能过程的一个简单的重现：七巧板的每个板板就是上面说的一个类似“概念”的存在, 这些代表“概念”的板板模块经过组合，形成了多种多样的形状(shape)，而人类如何理解这些形状，又如何理解这些板板，在某种程度上，就是某个人抽象能力的衡量。而抽象能力，就是人类进行推理(reasoning)以及泛化(generalization)的底层能力。

今天介绍的这篇文章荣获了EMNLP 2022 Best Long Paper, 巧妙地借鉴了七巧板这个童年游戏，评估了当前多模态模型的抽象理解能力。可以说，至少在人类级别智能的评测上，推进了一步！

论文标题：
Abstract Visual Reasoning with Tangram Shapes

论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2211.16492.pdf

首先给大家展示一下童年回忆之七巧板：

一套七巧板由 7 个颜色各异的板板组成，可以根据想法自由组合成各种各种的形状。

这篇论文首先收集了 1004 个七巧板图像，又从七巧板的研究文献中找了另外12种将其扩充到了 1016 个，然后在 Amazon Mechanical Turk 平台上雇了 297 个数据标注员，花了两千多美刀让他们标注了这么两个任务：

1. 七巧板整体形状的预测：这部分数据集叫做 FULL “This shape as whole looks like ___”

2. 部分预测：形容某个单独的部分是干啥的，因为细节标注比较密，所以把这部分数据集叫做 DENSE "The part you selected looks like___"

作者还从 DENSE 里面挑出来一些标注不那么密的子集，叫做 DENSE10.

在这个数据集当中，包含了类人形状(比如舞者)、动物形状(比如狗狗)还有物体形状(比如房屋)等等。可以从下面两张图中大概了解长什么样儿~

▲“头”用七巧板可以怎么展现

看了这些图，不难发现七巧板这个任务过于抽象，对人工数据集构建来说，这就导致了一个关键的问题：不同标注员之间存在较大的主观差异，“你说这是个鸟头，我却说那是个风中的美女头巾”(参考 Figure 1)，这样数据集不就乱套了吗？好在作者给出了衡量这类数据集质量的三种指标：

1. 形状命名差异（shape naming divergence，SND）：用来衡量不同标注员进行不同七巧板图像的形状标注时的总体差异；

2. 部分命名差异（part naming divergence PND）：用来衡量不同标注员进行不同七巧板图像的局部标注时的总体差异，计算方式和 SND 大致相同；

3. 分块分割一致性（part segmentation agreement，PSA）：用来衡量不同标注员划分局部时的总体差异，也就是不同的人可能将不同的板板组合划分成某个部分。作者把这个看作是“使用最大权重匹配的线性和分配问题”，并使用成本矩阵计算（快去复习算法[旺柴]）

总之这么衡量下来，数据集质量还是不错滴~ 符合真实分布~

具体的计算公式以及得到结论的细节，感兴趣的读者可以移步原文~

作者把构建的数据集叫做 KILOGRAM，主要衡量了两类代表性多模态模型的视觉抽象能力：

• 以 CLIP 为代表的双塔模型：视觉和语言模态采用不同的 encoder;

• 以 ViLT 为代表的单塔模型：视觉和语言拼接成一长串输入，喂给同一个 encoder.

1. 任务形式化

2. 输入和输出

3. 模型训练

• PT: 仅使用预训练模型，不精调，以 zero-shot 的方式在 KILOGRAM 上测试；
• FT: 使用预训练模型，并使用对比训练在 KILOGRAM 精调并测试。

在精调的基础上，还可以进行上文提到的数据增强(AUG)

4. 实验结果

1. 仅仅看 zero-shot (i.e., PT)的表现，CLIP略优于ViLT；
2. 添加局部信息并没有太大的作用，说明预训练模型并不能很好地推理文本和七巧板局部之间的关联；
3. WHOLE+BLACK 上的 zero-shot 的实验表现说明，预训练模型并不能很好地将熟悉的概念泛化到抽象的形状当中去（它知道现实世界中狗狗是什么样子的，但是并不能将七巧板抽象狗和真实狗狗联系在一起）
4. 精调可以大幅改进性能；
5. 在精调设定下，在文本描述中添加局部信息可以提升性能，但是在七巧板图像中添加局部信息并没有用；当两者都提供时，改善很明显。
6. 在精调设定下的实验结果与人工评测结果规律相似；
7. 数据增强只对 CLIP 有用，但对 ViLT 没用；
8. 在PARTS+COLOR条件下，ViLT的表现明显优于人类的平均表现。

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