PACS：物理视听常识推理数据集

为了在现实世界场景中安全部署人工智能，如医院、学校和工作场所，AI必须能够稳健地对物理世界进行推理。这种推理的基础是物理常识：理解可用物体的物理属性和功能，它们如何被操作以及与其他物体的相互作用。物理常识推理本质上是一个多感官任务，因为物理属性通过多种模态表现出来——其中两种为视觉和听觉。我们的论文朝着现实世界的物理常识推理迈出了重要一步，贡献了PACS：首个标注有物理常识属性的视听基准数据集。PACS包含13,400个问答对，涉及1,377个独特的物理常识问题和1,526个视频。我们的数据集为推进物理推理研究领域提供了新的机会，通过将听觉作为这一多模态问题的核心组成部分。利用PACS，我们评估了多个最先进模型在这一新挑战任务上的表现。尽管某些模型显示出令人鼓舞的结果（70%准确率），但它们均未达到人类的表现水平（95%准确率）。我们在论文结尾部分展示了多模态推理的重要性，并提出了未来研究的可能方向。