Den nuvarande vanliga metoden för att utbilda naturliga språksystem är att utsätta dem för stora mängder text. Detta passiva lärande är problematiskt om vi är intresserade av att utveckla interaktiva maskiner, till exempel samtalsagenter. Vi föreslår en ram för språkinlärning som bygger på kommunikation med flera aktörer. Vi studerar detta lärande i samband med referentiella spel. I dessa spel, en avsändare och en mottagare se ett par bilder. Avsändaren får höra att en av dem är målet och får skicka ett meddelande från en fast, godtycklig vokabulär till mottagaren. Mottagaren måste förlita sig på detta meddelande för att identifiera målet. Därför utvecklar agenterna sitt eget språk interaktivt av behovet av att kommunicera. Vi visar att två nätverk med enkla konfigurationer kan lära sig att samordna i referensspelet. Vi utforskar vidare hur man gör förändringar i spelmiljön för att få de "ordbetydelser" som induceras i spelet att bättre återspegla intuitiva semantiska egenskaper hos bilderna. Dessutom presenterar vi en enkel strategi för grundläggning av agenternas kod till naturligt språk. Båda dessa är nödvändiga steg mot att utveckla maskiner som kan kommunicera med människor produktivt.
REF visade att med tanke på två neurala nätverksagenter och ett referensspel lär sig agenterna att samordna.
Multi-Agent Cooperation and the Emergence of (Natural) Language
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}