論文の概要: Investigating the Impact of Direct Punishment on the Emergence of
Cooperation in Multi-Agent Reinforcement Learning Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08278v1
- Date: Thu, 19 Jan 2023 19:33:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-23 14:13:57.771398
- Title: Investigating the Impact of Direct Punishment on the Emergence of
Cooperation in Multi-Agent Reinforcement Learning Systems
- Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習システムにおける直接罰が協調の創発に及ぼす影響の検討
- Authors: Nayana Dasgupta, Mirco Musolesi
- Abstract要約: 本稿では,多エージェント強化学習システムにおける直接罰に関連する行動と学習のダイナミクスを包括的に分析する。
我々は、これらの重要なメカニズムが協調の出現に与える影響を広範囲かつ体系的に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5426469613007012
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The problem of cooperation is of fundamental importance for human societies,
with examples ranging from navigating road junctions to negotiating climate
treaties. As the use of AI becomes more pervasive within society, the need for
socially intelligent agents that are able to navigate these complex dilemmas is
becoming increasingly evident. Direct punishment is an ubiquitous social
mechanism that has been shown to benefit the emergence of cooperation within
the natural world, however no prior work has investigated its impact on
populations of learning agents. Moreover, although the use of all forms of
punishment in the natural world is strongly coupled with partner selection and
reputation, no existing work has provided a holistic analysis of their
combination within multi-agent systems. In this paper, we present a
comprehensive analysis of the behaviors and learning dynamics associated with
direct punishment in multi-agent reinforcement learning systems and how this
compares to third-party punishment, when both forms of punishment are combined
with other social mechanisms such as partner selection and reputation. We
provide an extensive and systematic evaluation of the impact of these key
mechanisms on the emergence of cooperation. Finally, we discuss the
implications of the use of these mechanisms in the design of cooperative AI
systems.
- Abstract（参考訳）: 協力の問題は、道路合流点の航行から気候変動交渉まで、人間の社会にとって基本的な重要性である。
社会の中でAIの利用が広まるにつれ、これらの複雑なジレンマをナビゲートできる社会的にインテリジェントなエージェントの必要性がますます顕在化しつつある。
直接的な処罰は、自然界における協力の出現に寄与することが示されているユビキタスな社会メカニズムであるが、学習エージェントの集団への影響については、先行研究が調査していない。
さらに、自然界におけるあらゆる形態の罰の使用は、パートナーの選択と評判と強く結びついているが、既存の研究は、マルチエージェントシステムにおけるそれらの組み合わせの全体的分析を提供していない。
本稿では,多エージェント強化学習システムにおける直接罰と関連する行動と学習ダイナミクスの包括的分析を行い,両者がパートナー選択や評判といった他の社会的メカニズムと組み合わされた場合の第三者罰との比較について述べる。
我々は、これらの重要なメカニズムが協調の出現に与える影響を広範囲かつ体系的に評価する。
最後に、協調型AIシステムの設計におけるこれらのメカニズムの使用の意味について論じる。
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