論文の概要: Successful Misunderstandings: Learning to Coordinate Without Being Understood

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24660v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 12:08:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.959035
• Title: Successful Misunderstandings: Learning to Coordinate Without Being Understood
• Title（参考訳）: 誤解の解決に成功: 理解されずに協調することを学ぶ
• Authors: Nikolaos Kondylidis, Anil Yaman, Frank van Harmelen, Erman Acar, Annette ten Teije,
• Abstract要約: 信号ゲームでは、個人は通信信号と相互作用の結果以外の共通の観察をしない。 この設定は、異なる環境を知覚するエージェントの集団におけるコミュニケーションの出現を研究するためのプロキシとして使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.766725541925648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The main approach to evaluating communication is by assessing how well it facilitates coordination. If two or more individuals can coordinate through communication, it is generally assumed that they understand one another. We investigate this assumption in a signaling game where individuals develop a new vocabulary of signals to coordinate successfully. In our game, the individuals do not have common observations besides the communication signal and outcome of the interaction, i.e. received reward. This setting is used as a proxy to study communication emergence in populations of agents that perceive their environment very differently, e.g. hybrid populations that include humans and artificial agents. Agents develop signals, use them, and refine interpretations while not observing how other agents are using them. While populations always converge to optimal levels of coordination, in some cases, interacting agents interpret and use signals differently, converging to what we call successful misunderstandings. However, agents of population that coordinate using misaligned interpretations, are unable to establish successful coordination with new interaction partners. Not leading to coordination failure immediately, successful misunderstandings are difficult to spot and repair. Having at least three agents that all interact with each other are the two minimum conditions to ensure the emergence of shared interpretations. Under these conditions, the agent population exhibits this emergent property of compensating for the lack of shared observations of signal use, ensuring the emergence of shared interpretations.
• Abstract（参考訳）: コミュニケーションを評価する主なアプローチは、それがいかにコーディネーションを促進するかを評価することである。 2人以上の個人がコミュニケーションを通じて協調できる場合、一般的には互いに理解していると仮定される。 我々は,この仮定を,個人が信号の新たな語彙を発達させて協調を成功させるシグナリングゲームにおいて検討する。 我々のゲームでは、コミュニケーション信号と相互作用の結果、すなわち報酬を受け取ること以外に、個人は共通の観察をしていない。 この設定は、人間や人工エージェントを含むハイブリッドな集団など、環境を非常に異なる形で知覚するエージェントの集団におけるコミュニケーションの出現を研究するためのプロキシとして使用される。 エージェントはシグナルを発生させ、それらを使用し、解釈を洗練し、他のエージェントがそれをどのように使っているかを観察しない。 集団は常に最適な調整レベルに収束するが、場合によっては、相互作用するエージェントが信号の解釈と使用を異なる方法で行い、私たちが「成功した誤解」と呼ぶものに収束する。 しかし、不整合解釈を用いて協調する集団のエージェントは、新しい相互作用パートナーとの協調を成功させることができない。 コーディネーションの失敗はすぐには起こらないが、成功している誤解を見つけることは困難である。 互いに相互作用する少なくとも3つのエージェントを持つことは、共有解釈の出現を保証するための2つの最小条件である。 これらの条件下では、エージェントの集団は、信号使用の共有観察の欠如を補うこの創発的な性質を示し、共有解釈の出現を確実にする。

関連論文リスト

• Learning to Coordinate without Communication under Incomplete Information [37.91176272524196]
  本稿では,お互いの行動を観察することのみに頼って,言語コミュニケーションを使わずに効果的なコーディネーションを実現する方法について検討する。 本手法では, エージェントの動作シーケンスを目的信号として解釈し, 決定論的有限オートマトンから構築した有限状態トランスデューサを, エージェントが実行可能なアクション毎に構築することにより, エージェントの戦略開発を可能にする。 実験の結果,これらの戦略は非協調的手法よりも有意に優れており,直接通信による協調処理の性能と密に一致していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T01:41:41Z)
• Over-communicate no more: Situated RL agents learn concise communication protocols [78.28898217947467]
  互いに効果的に効率的にコミュニケーションできる人工エージェントをいかに設計するかは、不明である。 強化学習(RL)を用いたコミュニケーションの出現に関する研究 エージェントがコミュニケーションを行うための環境行為を強制しなければならない多段階タスクにおける位置的コミュニケーションについて検討する。 テストされたすべてのプレッシャーは過剰なコミュニケーションを阻害する可能性があるが、位置通信は最も効果的であり、努力のコストとは異なり、発生に悪影響を及ぼさない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T21:08:14Z)
• Distributed Adaptive Learning Under Communication Constraints [54.22472738551687]
  本研究では,コミュニケーション制約下での運用を目的とした適応型分散学習戦略について検討する。 我々は,ストリーミングデータの連続的な観察から,オンライン最適化問題を解決しなければならないエージェントのネットワークを考える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-03T19:23:48Z)
• Preference Communication in Multi-Objective Normal-Form Games [3.8099752264464883]
  マルチオブジェクト環境において,複数のエージェントが同時に学習する問題について検討する。 協調型および自己関心型のコミュニケーションのための4つの新しい嗜好通信プロトコルを導入する。 嗜好コミュニケーションは学習過程を劇的に変化させ,循環的ナッシュ均衡の出現につながることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-17T15:30:41Z)
• Interpretation of Emergent Communication in Heterogeneous Collaborative Embodied Agents [83.52684405389445]
  本稿では,コラボレーティブな多目的ナビゲーションタスクCoMONを紹介する。 この課題において、オラクルエージェントは、地図の形式で詳細な環境情報を有する。 視覚的に環境を知覚するナビゲーターエージェントと通信し、目標のシーケンスを見つけるのが任務である。 創発的コミュニケーションはエージェントの観察と3次元環境の空間構造に基礎を置くことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T06:56:11Z)
• Learning Proxemic Behavior Using Reinforcement Learning with Cognitive Agents [1.0635883951034306]
  プロキシミクス(英: Proxemics)は、人や動物の空間行動を研究する非言語コミュニケーションの一分野である。 本研究では, エージェントが環境中でどのように振る舞うかを, 確率的行動に基づいて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-08T20:45:34Z)
• Few-shot Language Coordination by Modeling Theory of Mind [95.54446989205117]
  我々は、数ショット$textit language coordinate$のタスクについて研究する。 リードエージェントは、言語能力の異なるエージェントの$textitpopulation$と調整する必要があります。 これは、人間のコミュニケーションの重要な構成要素であるパートナーの信念をモデル化する能力を必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-12T19:26:11Z)
• Learning to Communicate and Correct Pose Errors [75.03747122616605]
  本稿では、V2VNetで提案された設定について検討し、近くにある自動運転車が共同で物体検出と動き予測を協調的に行う方法を提案する。 本稿では,コミュニケーションを学習し,潜在的な誤りを推定し,それらの誤りについてコンセンサスを得るための新しいニューラルネットワーク推論フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-10T18:19:40Z)
• Learning to cooperate: Emergent communication in multi-agent navigation [49.11609702016523]
  本稿では,協調ナビゲーションタスクを行うエージェントが,解釈可能な通信プロトコルを学ぶことを示す。 エージェントのポリシーの分析により、創発的信号が状態空間を空間的にクラスタリングすることが明らかになった。 エージェントの集団を用いて,創発的プロトコルは基本構成構造を持つことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-02T16:03:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。