論文の概要: The Hive Mind is a Single Reinforcement Learning Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17517v3
• Date: Sat, 21 Jun 2025 21:04:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 17:01:35.23363
• Title: The Hive Mind is a Single Reinforcement Learning Agent
• Title（参考訳）: Hive Mindはシングル強化学習エージェントである
• Authors: Karthik Soma, Yann Bouteiller, Heiko Hamann, Giovanni Beltrame,
• Abstract要約: 本論文はミツバチの群集における巣場選択の集団決定モデルから導いたものである。 本研究は, オンライン強化学習(RL)エージェントが複数の並列環境と相互作用し, 創発的分散認知が等価であることを示す。 我々の分析は、認知に制限された有機体群が、より複雑で強化可能な存在と同等である可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.347362865770279
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decision-making is an essential attribute of any intelligent agent or group. Natural systems are known to converge to optimal strategies through at least two distinct mechanisms: collective decision-making via imitation of others, and individual trial-and-error. This paper establishes an equivalence between these two paradigms by drawing from the well-established collective decision-making model of nest-site selection in swarms of honey bees. We show that the emergent distributed cognition (sometimes referred to as the hive mind ) arising from individual bees following simple, local imitation-based rules is equivalent to a single online reinforcement learning (RL) agent interacting with many parallel environments. The update rule through which this macro-agent learns is a bandit algorithm that we coin Maynard-Cross Learning. Our analysis implies that a group of cognition-limited organisms can be on-par with a more complex, reinforcement-enabled entity, substantiating the idea that group-level intelligence may explain how seemingly simple and blind individual behaviors are selected in nature.
• Abstract（参考訳）: 意思決定は知的エージェントやグループの本質的な属性である。 自然のシステムは、少なくとも2つの異なるメカニズム、すなわち、他人の模倣による集団的な意思決定、そして個々の試行錯誤を通じて最適な戦略に収束することが知られている。 本論文は,ミツバチの群集における巣場選択の集団決定モデルから,これらの2つのパラダイムの等価性を確立した。 本研究は, 単純かつ局所的な模倣に基づくルールに従って, ミツバチから生じる創発的分散認知(しばしばハイブマインドと呼ばれる)が, 多数の並列環境と相互作用する1つのオンライン強化学習(RL)エージェントと等価であることを示す。 このマクロエージェントが学習する更新ルールは、Maynard-Cross Learningというバンディットアルゴリズムです。 我々の分析によると、認知に制限された有機体群は、より複雑で強化可能な存在と同等であり、集団レベルの知性は、自然の中でいかに単純で盲目な個人行動が選択されるかを説明することができる。

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