論文の概要: Emergent Dominance Hierarchies in Reinforcement Learning Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12258v6
• Date: Tue, 23 Apr 2024 15:08:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 19:25:53.126587
• Title: Emergent Dominance Hierarchies in Reinforcement Learning Agents
• Title（参考訳）: 強化学習エージェントにおける創発的支配階層
• Authors: Ram Rachum, Yonatan Nakar, Bill Tomlinson, Nitay Alon, Reuth Mirsky,
• Abstract要約: 現代の強化学習(RL)アルゴリズムは、様々なタスクにおいて人間より優れている。 我々は、RLエージェントの集団が、新しい集団に支配階層を発明し、学習し、強制し、伝達できることを示します。 支配的な階層構造は、鶏、マウス、魚、その他の種で研究されるものと類似した構造を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.451419559128312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern Reinforcement Learning (RL) algorithms are able to outperform humans in a wide variety of tasks. Multi-agent reinforcement learning (MARL) settings present additional challenges, and successful cooperation in mixed-motive groups of agents depends on a delicate balancing act between individual and group objectives. Social conventions and norms, often inspired by human institutions, are used as tools for striking this balance. In this paper, we examine a fundamental, well-studied social convention that underlies cooperation in both animal and human societies: dominance hierarchies. We adapt the ethological theory of dominance hierarchies to artificial agents, borrowing the established terminology and definitions with as few amendments as possible. We demonstrate that populations of RL agents, operating without explicit programming or intrinsic rewards, can invent, learn, enforce, and transmit a dominance hierarchy to new populations. The dominance hierarchies that emerge have a similar structure to those studied in chickens, mice, fish, and other species.
• Abstract（参考訳）: 現代の強化学習(RL)アルゴリズムは、様々なタスクにおいて人間より優れている。 マルチエージェント強化学習(MARL)の設定には新たな課題があり、エージェントの混合モチベーションにおける協調の成功は、個人とグループ間の微妙なバランスをとる行為に依存する。 社会慣習や規範は、しばしば人間の制度にインスパイアされ、このバランスを打つための道具として使用される。 本稿では,動物社会と人間社会の連携の基盤となる,基礎的でよく研究された社会慣行,支配階層について考察する。 我々は、支配階層の倫理理論を人工エージェントに適用し、確立された用語と定義を可能な限り少ない修正で借用する。 明示的なプログラミングや本質的な報酬なしに活動するRLエージェントの集団は、新しい集団に支配階層を発明し、学習し、強制し、伝達することができることを実証する。 支配的な階層構造は、鶏、マウス、魚、その他の種で研究されるものと類似した構造を持つ。

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