論文の概要: Toward Collaborative Reinforcement Learning Agents that Communicate Through Text-Based Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09356v1
• Date: Tue, 20 Jul 2021 09:19:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-21 15:10:03.395911
• Title: Toward Collaborative Reinforcement Learning Agents that Communicate Through Text-Based Natural Language
• Title（参考訳）: テキストベース自然言語を通してコミュニケーションする協調強化学習エージェントを目指して
• Authors: Kevin Eloff, Herman Engelbrecht
• Abstract要約: 本稿では,テキストベースの自然言語を,強化学習で訓練されたエージェント間のコミュニケーションの新たな形態とみなす。 Blind Leadsのゲームに触発されて、あるエージェントが自然言語を使って迷路を案内する環境を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Communication between agents in collaborative multi-agent settings is in general implicit or a direct data stream. This paper considers text-based natural language as a novel form of communication between multiple agents trained with reinforcement learning. This could be considered first steps toward a truly autonomous communication without the need to define a limited set of instructions, and natural collaboration between humans and robots. Inspired by the game of Blind Leads, we propose an environment where one agent uses natural language instructions to guide another through a maze. We test the ability of reinforcement learning agents to effectively communicate through discrete word-level symbols and show that the agents are able to sufficiently communicate through natural language with a limited vocabulary. Although the communication is not always perfect English, the agents are still able to navigate the maze. We achieve a BLEU score of 0.85, which is an improvement of 0.61 over randomly generated sequences while maintaining a 100% maze completion rate. This is a 3.5 times the performance of the random baseline using our reference set.
• Abstract（参考訳）: 協調的なマルチエージェント設定におけるエージェント間の通信は一般的に暗黙的あるいは直接データストリームである。 本稿では,テキストベースの自然言語を,強化学習で訓練された複数のエージェント間のコミュニケーションの新たな形態とみなす。 これは、限られた命令セットや人間とロボットの自然な協調を定義することなく、真に自律的なコミュニケーションへの第一歩と考えることができる。 ブラインドリードのゲームに触発されて,あるエージェントが自然言語命令を使って,別のエージェントを迷路で案内する環境を提案する。 強化学習エージェントが個別の単語レベルのシンボルを通して効果的にコミュニケーションできることをテストし、限られた語彙で自然言語を介して十分にコミュニケーションできることを示す。 コミュニケーションは常に完璧であるとは限らないが、エージェントは迷路をナビゲートすることができる。 BLEUスコアは0.85で、100%迷路完了率を維持しつつランダムに生成されたシーケンスよりも0.61向上している。 これは、基準セットを用いたランダムベースラインのパフォーマンスの3.5倍です。

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