論文の概要: Neural diversity is key to collective artificial learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16244v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 21:13:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 19:42:47.819897
• Title: Neural diversity is key to collective artificial learning
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークの多様性は、集合的機械学習の鍵となる
• Authors: Matteo Bettini, Ryan Kortvelesy, Amanda Prorok,
• Abstract要約: 集合的人工知能のいくつかの側面における行動多様性の影響について検討する。 チームの成果を改善するために、偏見のない行動の役割が出現することを示します。 また, 多様なエージェントが協調的ソリューションの発見にいかに効果的かを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.905920197601173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many of the world's most pressing issues, such as climate change and global peace, require complex collective problem-solving skills. Recent studies indicate that diversity in individuals' behaviors is key to developing such skills and increasing collective performance. Yet behavioral diversity in collective artificial learning is understudied, with today's machine learning paradigms commonly favoring homogeneous agent strategies over heterogeneous ones, mainly due to computational considerations. In this work, we employ novel diversity measurement and control paradigms to study the impact of behavioral heterogeneity in several facets of collective artificial learning. Through experiments in team play and other cooperative tasks, we show the emergence of unbiased behavioral roles that improve team outcomes; how neural diversity synergizes with morphological diversity; how diverse agents are more effective at finding cooperative solutions in sparse reward settings; and how behaviorally heterogeneous teams learn and retain latent skills to overcome repeated disruptions. Overall, our results indicate that, by controlling diversity, we can obtain non-trivial benefits over homogeneous training paradigms, demonstrating that diversity is a fundamental component of collective artificial learning, an insight thus far overlooked.
• Abstract（参考訳）: 気候変動や世界平和など、世界で最も急進的な問題の多くは、複雑な総合的な問題解決スキルを必要としている。 近年の研究では、個人の行動の多様性が、このようなスキルを発達させ、集団的パフォーマンスを高める鍵であることを示唆している。 しかし、集合的機械学習における行動の多様性は研究されており、今日の機械学習のパラダイムは、主に計算上の考慮から、異質なエージェント戦略よりも均質なエージェント戦略を好んでいる。 本研究では,新しい多様性測定と制御パラダイムを用いて,集合的機械学習のいくつかの側面における行動の不均一性の影響について検討する。 チームプレイやその他の協調作業における実験を通じて、チームの成果を改善するためのバイアスのない行動の役割の出現、ニューラルダイバーシティが形態的多様性と相乗効果する方法、多様なエージェントがスパース報酬設定での協調ソリューションを見つけるのにいかに効果的か、そして、行動に異質なチームが、反復的な破壊を克服するために潜伏スキルを学習し保持するか、などが示される。 全体として,多様性を制御することによって,多様性が集合的人工知能の基本的な構成要素であることを示す,均質なトレーニングパラダイムよりも非自明なメリットを得ることができることが示唆された。

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