Multimodal LLM Augmented Reasoning for Interpretable Visual Perception Analysis
作者: Shravan Chaudhari, Trilokya Akula, Yoon Kim, Tom Blake
分类: cs.HC, cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-04-16
💡 一句话要点
利用多模态LLM增强推理能力，实现可解释的视觉感知分析
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大型语言模型 视觉感知 可解释性 人机交互 认知科学 AI增强推理 无标注学习 偏差分析
📋 核心要点
- 现有方法主要依赖深度学习模型预测视觉复杂性，缺乏对模型推理过程的解释。
- 论文提出一种无标注分析框架，利用MLLM和认知科学原理评估视觉内容，关注可解释性。
- 研究旨在评估MLLM作为认知助手的效用，并为量化MLLM的可解释性提供方法。
📝 摘要（中文）
本文旨在推进人机交互（HCI）、心理学和认知科学领域中AI增强推理的研究，重点关注视觉感知的关键任务。具体而言，我们研究了多模态大型语言模型（MLLM）在该领域的适用性。为此，我们利用心理学和认知科学中关于人类视觉感知复杂性的既定原则和解释，作为指导MLLM比较和解释视觉内容的准则。我们的研究旨在评估MLLM在与视觉感知相关的各种可解释性原则方面的性能。与主要采用先进深度学习模型来预测视觉内容复杂性指标的最新方法不同，我们的工作并非旨在开发新的预测模型，而是提出了一种新颖的无标注分析框架，以评估MLLM作为HCI任务认知助手的效用，并将视觉感知作为一个案例研究。主要目标是为量化和评估MLLM在提高人类推理能力和揭示现有由人类标注的感知数据集中存在的偏差方面的可解释性的原则性研究铺平道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视觉感知分析中模型可解释性不足的问题。现有方法，特别是那些使用深度学习模型预测视觉复杂性的方法，通常缺乏对模型如何得出结论的解释，这限制了它们在人机交互和认知科学等领域的应用。此外，现有视觉感知数据集可能存在由人类标注引入的偏差，而这些偏差难以被发现和纠正。
核心思路：论文的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLM）的推理能力，结合心理学和认知科学中的视觉感知原理，来分析和解释视觉内容。通过将MLLM作为认知助手，可以更深入地理解视觉感知的过程，并评估MLLM在模拟人类认知方面的能力。这种方法不依赖于预先标注的数据，而是通过MLLM的推理能力来揭示视觉内容的复杂性和潜在的偏差。
技术框架：论文提出的分析框架主要包含以下几个阶段：1) 选择合适的MLLM模型；2) 确定用于指导MLLM推理的视觉感知原则（来自心理学和认知科学）；3) 将视觉内容输入MLLM，并结合选定的感知原则进行提问和引导；4) 分析MLLM的输出，评估其在解释视觉内容和识别潜在偏差方面的能力。该框架是一个迭代的过程，可以根据分析结果调整感知原则和MLLM的提问方式。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一种无标注的分析框架，用于评估MLLM在视觉感知分析中的可解释性。与传统的依赖于标注数据的监督学习方法不同，该框架利用MLLM的内在推理能力，结合认知科学原理，来分析和解释视觉内容。这种方法不仅可以提高模型的可解释性，还可以帮助发现现有视觉感知数据集中存在的偏差。
关键设计：论文的关键设计在于选择合适的视觉感知原则，并将其有效地融入到MLLM的提问和引导过程中。例如，可以使用格式塔原则（Gestalt principles）来引导MLLM识别视觉场景中的对象和关系。此外，论文还关注如何设计有效的提示（prompts），以激发MLLM的推理能力，并确保其输出具有可解释性。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的MLLM模型，但论文强调了对MLLM的输出进行仔细分析和评估的重要性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了一种新颖的无标注分析框架，用于评估MLLM在视觉感知分析中的可解释性。该框架利用MLLM的推理能力和认知科学原理，能够有效地分析和解释视觉内容，并揭示现有数据集中存在的偏差。虽然论文没有提供具体的性能数据，但其提出的方法为量化和评估MLLM的可解释性提供了一个有价值的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人机交互、认知科学、心理学等领域。例如，可以利用MLLM辅助设计更易于理解的用户界面，帮助心理学家研究人类视觉感知的过程，以及评估和改进现有的视觉感知数据集。此外，该方法还可以用于开发更智能的视觉辅助工具，帮助视力障碍者更好地理解周围环境。
📄 摘要（原文）
In this paper, we advance the study of AI-augmented reasoning in the context of Human-Computer Interaction (HCI), psychology and cognitive science, focusing on the critical task of visual perception. Specifically, we investigate the applicability of Multimodal Large Language Models (MLLMs) in this domain. To this end, we leverage established principles and explanations from psychology and cognitive science related to complexity in human visual perception. We use them as guiding principles for the MLLMs to compare and interprete visual content. Our study aims to benchmark MLLMs across various explainability principles relevant to visual perception. Unlike recent approaches that primarily employ advanced deep learning models to predict complexity metrics from visual content, our work does not seek to develop a mere new predictive model. Instead, we propose a novel annotation-free analytical framework to assess utility of MLLMs as cognitive assistants for HCI tasks, using visual perception as a case study. The primary goal is to pave the way for principled study in quantifying and evaluating the interpretability of MLLMs for applications in improving human reasoning capability and uncovering biases in existing perception datasets annotated by humans.