Jun, 2019

新兴通讯的易教性和语言结构

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TL;DR人工智能代理器被证明在完成合作任务时可以学习交流，发现在学习的通信协议中存在某种语言结构（例如组合性），这种结构通常是训练过程中特定环境压力的结果。通过定期引入新的代理器来替换旧的，我们探索了一种新的压力 —— 教学的便捷性，并展示了其对结果语言结构的影响。
artificial agentscooperative tasklanguage structurecommunication protocolsease of teaching
发现论文，激发创造
  • 内在动机的组合语言生成

    本篇论文提出一种内在奖励框架，通过强化学习设置两个代理，以在三个不同的指称游戏环境下将有限通道容量与内在奖励相结合，提高新颖环境下组合性得分约 1.5-2 倍。

    Dec, 2020

  • 学习合作：多智能体导航中的新兴通信

    本研究探讨了人工智能代理的紧急沟通现象以了解其语言演化，发展出能够与人类有效沟通的人工智能系统，发现代理人在不同网格环境下进行合作导航任务时，学习了解释性的沟通协议，使其能够高效地解决任务，分析了代理人的策略，发现紧急信号在空间上聚集在一起，信号指向特定的位置和空间方向，如 “左”，“上” 或 “左上房间”，使用代理人群体，我们展示了出现的协议具有基本组合结构，从而表现出自然语言的核心属性。

    Apr, 2020

  • 紧急沟通：了解人类语言演化还缺什么？

    探讨了人类和神经网络代理之间新兴通信协议的三个重要现象，包括学习容易性、泛化和群体规模影响，强调了认知和交际限制对语言结构的影响，在神经仿真中引入此类限制将促进更语言上可信的行为。

    Apr, 2022

  • 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

  • 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

  • 深度学习时代的紧急多智能体交流

    研究表明，随着深度人工网络的感知、移动和规划能力的增强，研究人员正在研究它们是否也能发展出共享语言来相互交互，并探讨语言在深度代理人群体中演化及紧急特性的条件，这既有助于理解人类语言进化的过程，也可以让深度网络在日常生活中更加灵活和有用。本文概述了各角度最具代表性的语言演化研究。

    Jun, 2020

  • 多智体对话中自然语言并非 ' 自然 ' 出现

    通过 “任务 & 告诉” 游戏，本文证明了虽然大多数机器发明的语言是有效的，但它们并不可解释或复合。由此发现自然语言并不会自然产生，为了达到人类一样的语言理解，需要增加通信的限制。

    Jun, 2017

  • 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

  • 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

  • 语言模型中的紧迫沟通与学习压力：语言演化透视

    通过对自发交流模型的文献综述，我们确定了塑造语言模型的关键压力：交流成功、效率、易学性和其他心理 / 社会语言因素，并认为这可以为语言习得和语言演化研究的语言模型设计提供启示。

    Mar, 2024