摘要

神经网络在众多感知任务中取得了显著成功，但在涉及感知与高层推理相结合的任务上却常常表现不佳。对于这些更具挑战性的任务，以往通常采用针对特定任务设计的专用方法（如模块化符号组件、独立的动力学模型或语义解析器），这些方法往往能取得更优的表现。然而，这类专用方法的缺点在于其鲁棒性较差，往往需要根据具体任务进行大量调整甚至重新设计，灵活性不足。 本文提出了一种更为通用的基于神经网络的方法，用于解决动态视觉推理问题。该方法在三个不同领域均取得了当前最优的性能，且在每种情况下均超越了专门针对该任务定制的模块化方法。我们的方法依赖于可学习的以对象为中心的表征、自注意力机制以及自监督的动力学学习，这三者协同作用，共同构成了高性能的基础——缺一不可。 这一组合的成功表明，在涉及时空关系或因果推理的问题中，我们无需在灵活性与性能之间做出权衡。只要在神经网络中引入合适的软先验（soft biases）和学习目标，我们或许能够实现灵活性与高性能的兼得，真正达成“两者兼得”的理想状态。