論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning as a Computational Tool for Language Evolution Research: Historical Context and Future Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08878v2
• Date: Tue, 27 Oct 2020 13:54:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 07:06:49.635087
• Title: Multi-Agent Reinforcement Learning as a Computational Tool for Language Evolution Research: Historical Context and Future Challenges
• Title（参考訳）: 言語進化研究のための計算ツールとしてのマルチエージェント強化学習:歴史的文脈と今後の課題
• Authors: Cl\'ement Moulin-Frier and Pierre-Yves Oudeyer
• Abstract要約: エージェント集団における創発的コミュニケーションの計算モデルは、近年MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)の進歩により、機械学習コミュニティへの関心が高まっている。 本研究の目的は、言語進化研究の歴史的文脈における最近のMARL貢献の位置づけと、この理論と計算の背景から、今後の研究におけるいくつかの課題を抽出することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.021451344428716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computational models of emergent communication in agent populations are currently gaining interest in the machine learning community due to recent advances in Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL). Current contributions are however still relatively disconnected from the earlier theoretical and computational literature aiming at understanding how language might have emerged from a prelinguistic substance. The goal of this paper is to position recent MARL contributions within the historical context of language evolution research, as well as to extract from this theoretical and computational background a few challenges for future research.
• Abstract（参考訳）: エージェント集団における創発的コミュニケーションの計算モデルは、近年MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)の進歩により、機械学習コミュニティへの関心が高まっている。 しかしながら、現在のコントリビューションは、前言語学的な物質から言語がどのように生まれたかを理解することを目的とした、初期の理論と計算の文献から、いまだに比較的切り離されている。 本研究の目的は、言語進化研究の歴史的文脈における最近のMARL貢献の位置づけと、この理論と計算の背景から将来の研究の課題を抽出することである。

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