論文の概要: An active inference model of collective intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01066v1
• Date: Fri, 2 Apr 2021 14:32:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 16:59:01.588300
• Title: An active inference model of collective intelligence
• Title（参考訳）: 集団知能のアクティブ推論モデル
• Authors: Rafael Kaufmann, Pranav Gupta, Jacob Taylor
• Abstract要約: 本稿では,局所的な個人レベルの相互作用と集団的知性の関係をシミュレートする最小エージェントモデルを提案する。 その結果, エージェントの局所的最適とグローバル的最適の整合性の相補的なメカニズムを提供することにより, 段階的認知遷移がシステム性能を向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To date, formal models of collective intelligence have lacked a plausible mathematical description of the relationship between local-scale interactions between highly autonomous sub-system components (individuals) and global-scale behavior of the composite system (the collective). In this paper we use the Active Inference Formulation (AIF), a framework for explaining the behavior of any non-equilibrium steady state system at any scale, to posit a minimal agent-based model that simulates the relationship between local individual-level interaction and collective intelligence (operationalized as system-level performance). We explore the effects of providing baseline AIF agents (Model 1) with specific cognitive capabilities: Theory of Mind (Model 2); Goal Alignment (Model 3), and Theory of Mind with Goal Alignment (Model 4). These stepwise transitions in sophistication of cognitive ability are motivated by the types of advancements plausibly required for an AIF agent to persist and flourish in an environment populated by other AIF agents, and have also recently been shown to map naturally to canonical steps in human cognitive ability. Illustrative results show that stepwise cognitive transitions increase system performance by providing complementary mechanisms for alignment between agents' local and global optima. Alignment emerges endogenously from the dynamics of interacting AIF agents themselves, rather than being imposed exogenously by incentives to agents' behaviors (contra existing computational models of collective intelligence) or top-down priors for collective behavior (contra existing multiscale simulations of AIF). These results shed light on the types of generic information-theoretic patterns conducive to collective intelligence in human and other complex adaptive systems.
• Abstract（参考訳）: 現在までに、集団知能の形式的モデルには、高度自律的なサブシステムコンポーネント(個人)間の局所的な相互作用と複合システム(集団)のグローバルな挙動の関係に関する、妥当な数学的記述が欠けている。 本稿では、任意のスケールで非平衡定常状態系の挙動を説明するためのフレームワークであるActive Inference Formulation(AIF)を用いて、局所的な個人レベルの相互作用と集団知能(システムレベルのパフォーマンスとして操作)の関係をシミュレートする最小限のエージェントベースモデルを提案する。 本稿では,心の理論(モデル2),目標アライメント(モデル3),目標アライメントを用いた心の理論(モデル4)という,特定の認知能力を備えたベースラインaifエージェント(モデル1)の提供の効果について検討する。 認知能力の高度化におけるこれらの段階的な遷移は、aifエージェントが他のaifエージェントが居住する環境で持続し繁栄するために必要な進歩の種類に動機付けられており、最近は人間の認知能力の標準的ステップに自然にマッピングすることが示されている。 その結果, エージェントの局所的最適とグローバル的最適の整合性の相補的なメカニズムを提供することにより, 段階的認知遷移がシステム性能を向上させることが示された。 アライメントは、エージェントの行動(集団知能の既存の計算モデル)や集団行動のためのトップダウン事前(aifの既存のマルチスケールシミュレーション)へのインセンティブによって外因的に課されるのではなく、相互作用するaifエージェント自体のダイナミクスから内在的に発生する。 これらの結果は、人間や他の複雑な適応システムにおける集団知性に寄与する汎用情報理論のパターンの種類に光を当てた。

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