先验知识

ARC-AGI旨在将人工智能与人类智能进行比较。为此，ARC-AGI明确列出了人类拥有的先验知识，以提供比较AI系统的公平基础。这些核心知识先验是人类自幼即具备的。

• 物体性
  • 物体持续存在，不会无故出现或消失。物体可以根据情况相互作用或不作用。
• 目标导向性
  • 物体可以是有生命的或无生命的。一些物体是“代理”，它们有意图并追求目标。
• 数字与计数
  • 物体可以根据它们的形状、外观或运动被计数或排序，使用基本数学如加法、减法和比较。
• 基础几何与拓扑
  • 物体可以是矩形、三角形和圆形等形状，可以被镜像、旋转、平移、变形、组合、重复等。可以检测距离的差异。 ARC-AGI避免依赖于这些先验之外的任何信息，例如后天或文化知识，如语言。

思路概述

目标是通过定义一套简洁的语法来描述图片的属性，如尺寸、背景、人物及其动作，以实现信息的高效表达。以下是对几个示例图片属性的分析。

基本属性

• 尺寸：最大长宽为30。
• 颜色：限定颜色范围为0-9。
• 主要人物属性：
  • 颜色：纯色。
  • 对称性：包括上下、左右、对角线对称（示例），以及中心对称。
  • 形状：包括正方形和长方形。
  • 模式：特定的重复或排列模式（示例）。

典型动作

• 移动：对象在空间中的位置变化。
• 连接：对象之间的连接（示例）。
• 填充：
  • 内部填充：填充对象的内部（示例）。
  • 规律填充：按照特定规律填充空间（示例, 示例）。
  • 缺失填充：填补缺失的部分（示例）。
  • 螺旋填充：按螺旋模式填充，颜色可能会按方向变化（示例）。
• 排序：按照一定规则排列对象。
• 对角排列：对象按对角线排列（示例）。

示例分析

1. 示例链接：05a7bcf2
   • 尺寸：未定（>3x3）
   • 背景：黑色
   • 主要人物：浅蓝色正方形（1个，3x3）
   • 次要人物：多个灰色（1x1）
   • 结束尺寸：不变
   • 主要人物动作：向四个斜角度发射红色激光，四边发射黄色向右扭曲的激光，直到遇到边缘或次要人物停止

目标

找到一种方法，使用最简洁的语法描述上述属性，从而准确捕捉任务的本质。考虑使用类似AdaBoost的技术进行解决。 AdaBoost（自适应增强）指的是训练增强分类器的一种特定方法。增强分类器是这样一种分类器的形式：其中每个是一个弱学习器，它接受一个对象作为输入，并返回一个值，指示对象的类别。