Aug, 2018

智能体视角下的视觉表征：一种新兴语言游戏研究

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TL;DR探究 Lazaridou 等人（2017）的指称游戏中，代理人在相互作用过程中建立起的视觉表示，结果发现代理人成功建立沟通是通过引导几乎完全一致的视觉表示来实现的，但却没有捕捉到输入图像所描述的概念特性，因此我们应该更关注代理人将其使用的符号关联的视觉语义，才能更好地开发出类似于语言的沟通系统。
发现论文，激发创造
  • 使用符号和像素输入的指称博弈中的语言交流的出现

    研究算法在学习语言进化中起到的作用，通过深度学习方法和 RL 神经网络代理进行了提高，并开发出代理能够从原始像素数据中学习的能力，研究表明输入数据中的结构程度影响出现的协议的性质，并证实当代理感知到世界的结构时，结构化的组合性语言很可能会出现。

    Apr, 2018

  • 避免使用 hash，并在引用的新兴语言游戏中鼓励视觉语义

    本研究考虑了 Havrylov 和 Titov 的信令游戏设置，并研究了特征提取器的权重和解决的任务对模型所学习或捕捉的视觉语义的影响。通过对输入图像的各种增强和游戏中的附加任务的引入，实现了在完全自监督的情况下学习捕捉图像概念属性的视觉表征的通信系统。

    Nov, 2019

  • 注重信息，忽略不重要的：指称游戏中的沟通策略

    本文研究了多代理协作，发现当人工智能代理学习玩简单参考游戏的同时，也能够建立共享的词汇表。通过分析神经网络代理在简单的参考游戏中使用符号进行对象映射的策略，发现对于非均匀分布的环境，代理人将忽略无用特征并更好地利用其他特征进行通信，这为语言的形成提供了新的启示。

    Nov, 2019

  • 多智能体合作与（自然）语言的出现

    本文提出了一种基于多智能体交互通信的语言学习框架，在指代游戏的上下文中研究了这种学习方法，通过联系人工智能代理人彼此通信以识别随机图像，在通过调整游戏环境来提高代理人交流的自适应语言结构，并为代理人的代码提出简单的系统，从而使其更好地恰当地通信，并能更有效地与人类沟通。

    Dec, 2016

  • 指涉游戏中语言和智能体的共同演化

    通过模拟代理人群体的文化和架构演进，研究发现，当语言习得者的学习偏好被考虑在内时，语言和代理人的共同进化可以得到最优解，这一发现强调了研究代理人架构的重要性，并为语言的起源研究铺平了道路。

    Jan, 2020

  • 多智能体通讯游戏中的紧急语言现象

    本文提出了使用深度强化学习进行训练的带有通信能力的智能体在同时进行一系列指称游戏的计算框架，证明了框架反映了自然语言中观察到的语言现象，即语言演化的复杂属性可以不依赖于复杂的语言能力而是可以从视觉感知智能体之间的简单社交交流中产生。

    Jan, 2019

  • 多智能体游戏中语言的出现：学习使用符号序列进行沟通

    通过玩转指代博弈，研究者们发现使用可微分方式（ST Gumbel-softmax estimator）的强化学习方法能够有效地解决学习沟通的问题，从而使得交互遵循自然语言的组成性和可变性。

    May, 2017

  • 多智能体协作促进书写系统的出现

    本文研究了两个智能体通过协作游戏学习建立一种书写语言系统，通过统一的一致性评估规则实现协同沟通。

    Oct, 2019

  • 关注力下的紧急通讯

    研究计算代理人的注意机制如何更好地使用自己的新兴语言，展示注意力机制如何带来更组合和可解释的新兴语言，同时提高理解学习后的代理人间通信协议的途径。

    May, 2023

  • 多智能体通信中的突现式翻译

    本文提出了一种基于多模态视觉的交互式语言学习模型，无需平行语料库即可实现语言的相互理解和翻译，并表明使用该模型的多语言社区实现了更好和更快的翻译结果。

    Oct, 2017