論文の概要: Characterizing tradeoffs between teaching via language and demonstrations in multi-agent systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11374v1
• Date: Fri, 19 May 2023 01:27:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 16:40:30.161974
• Title: Characterizing tradeoffs between teaching via language and demonstrations in multi-agent systems
• Title（参考訳）: マルチエージェントシステムにおける言語教育と実演のトレードオフ
• Authors: Dhara Yu, Noah D. Goodman, and Jesse Mu
• Abstract要約: 我々はニューラルネットワークエージェントを訓練し、接地されたコミュニケーションタスクで言語や実演を通して教える。 実演による授業は、最も簡単な設定ではより効果的であるが、タスクの難易度が増大するにつれて、言語の方がより効果的であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.520028005933234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans teach others about the world through language and demonstration. When might one of these modalities be more effective than the other? In this work, we study the factors that modulate the effectiveness of language vs. demonstration using multi-agent systems to model human communication. Specifically, we train neural network agents to teach via language or demonstration in a grounded communication task, manipulating 1) the inherent difficulty of the task and 2) the competence of the teacher. We find that teaching by demonstration is more effective in the simplest settings, but language is more effective as task difficulty increases, due to its ability to generalize more effectively to unseen scenarios. Overall, these results provide converging evidence for a tradeoff between language and demonstration as teaching modalities in humans, and make the novel predictions that demonstration may be optimal for easy tasks, while language enables generalization in more challenging settings.
• Abstract（参考訳）: 人間は言語とデモンストレーションを通じて世界について他の人に教えます。 これらのモダリティの一方が他方よりも効果的になるのはいつでしょうか? 本研究では,人間のコミュニケーションをモデル化するマルチエージェントシステムを用いて,言語の有効性と実演の効果を調節する要因について検討する。 具体的には,ニューラルネットワークエージェントを訓練して,言語や実演を通じて,基礎的なコミュニケーションタスクで教示し,操作する。 1)タスクの固有の難しさと課題 2)教師の能力。 実演による指導は、最も簡単な設定でより効果的であることがわかったが、タスクの難しさが増すにつれ、言語はより効果的であることが判明した。 全体として、これらの結果は、人間のモダリティを教えることとしての言語と実演のトレードオフの確固たる証拠を提供し、そして、実演は簡単なタスクに最適であり、言語はより困難な環境での一般化を可能にする、という新しい予測を与える。

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