論文の概要: Emergence of Pragmatics from Referential Game between Theory of Mind Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07752v2
• Date: Thu, 30 Sep 2021 23:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 23:18:11.985573
• Title: Emergence of Pragmatics from Referential Game between Theory of Mind Agents
• Title（参考訳）: 思考エージェントの理論間の参照ゲームからのプラグマティクスの出現
• Authors: Luyao Yuan, Zipeng Fu, Jingyue Shen, Lu Xu, Junhong Shen, Song-Chun Zhu
• Abstract要約: エージェントが手書きのルールを指定せずに「行間を読む」能力を自発的に学習するアルゴリズムを提案する。 協調型マルチエージェント教育状況における心の理論(ToM)を統合し,適応型強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.25696237463397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pragmatics studies how context can contribute to language meanings. In human communication, language is never interpreted out of context, and sentences can usually convey more information than their literal meanings. However, this mechanism is missing in most multi-agent systems, restricting the communication efficiency and the capability of human-agent interaction. In this paper, we propose an algorithm, using which agents can spontaneously learn the ability to "read between lines" without any explicit hand-designed rules. We integrate the theory of mind (ToM) in a cooperative multi-agent pedagogical situation and propose an adaptive reinforcement learning (RL) algorithm to develop a communication protocol. ToM is a profound cognitive science concept, claiming that people regularly reason about other's mental states, including beliefs, goals, and intentions, to obtain performance advantage in competition, cooperation or coalition. With this ability, agents consider language as not only messages but also rational acts reflecting others' hidden states. Our experiments demonstrate the advantage of pragmatic protocols over non-pragmatic protocols. We also show the teaching complexity following the pragmatic protocol empirically approximates to recursive teaching dimension (RTD).
• Abstract（参考訳）: プラグマティクスは文脈がどのように言語の意味に寄与するかを研究する。 人間のコミュニケーションでは、言語は文脈から解釈されることはなく、文は通常、文字通りの意味よりも多くの情報を伝えることができる。 しかし、このメカニズムは多くのマルチエージェントシステムでは欠如しており、通信効率とヒューマンエージェントインタラクションの能力を制限する。 本稿では,エージェントが明示的なルールを使わずに「行間読み」能力を自発的に学習できるアルゴリズムを提案する。 本稿では,協調型マルチエージェント教育環境における心の理論(tom)の統合と,コミュニケーションプロトコル構築のための適応強化学習(rl)アルゴリズムを提案する。 ToMは深い認知科学の概念であり、人々は競争、協力、連立においてパフォーマンス上の優位性を得るために、信念、目標、意図を含む、他人の精神状態について定期的に推論すると主張している。 この能力により、エージェントは言語をメッセージだけでなく、他人の隠れた状態を反映する合理的な行動と見なす。 本実験は,非実用的プロトコルに対する実用的プロトコルの利点を示す。 また,経験的にRTD(recursive teaching dimension)に近似した実用的プロトコルに基づく授業の複雑さを示す。

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