一個(gè)框架整合大腦理論 6 語言產(chǎn)生的機(jī)制 agent的語言及交流是如何產(chǎn)生的？

AIGC動(dòng)態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：一個(gè)框架整合大腦理論 6 語言產(chǎn)生的機(jī)制 agent的語言及交流是如何產(chǎn)生的？
關(guān)鍵字：報(bào)告,解讀,模型,信念,政策
文章來源：人工智能學(xué)家
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：63433字

內(nèi)容摘要：

來源：CreateAMind
?
?摘要（2.7萬字）
本文關(guān)注共享共同世界和世界模型的主體之間的信念共享下出現(xiàn)的分布式智能或聯(lián)合推理。例如，想象一下，有幾只動(dòng)物在警惕捕食者。他們的集體監(jiān)視依賴于能夠在彼此之間傳達(dá)他們的信念關(guān)于他們所看到的東西。但是，這怎么可能呢？在這里，我們展示了所有必要的組成部分如何通過最小化能而產(chǎn)生。我們使用數(shù)值研究來模擬合成代理中語言的生成、獲取和出現(xiàn)。具體來說，我們將推理、學(xué)習(xí)和選擇視為分別最小化關(guān)于生成模型的狀態(tài)、參數(shù)和結(jié)構(gòu)的后驗(yàn)（即貝葉斯）信念的變分能。這些優(yōu)化過程的共同主題是選擇最小化預(yù)期能的行動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)推理、學(xué)習(xí)和模型選擇（又名結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)）。我們首先說明通信在解決部分觀察世界的潛在狀態(tài)的不確定性方面的作用，代理人對(duì)此具有互補(bǔ)的觀點(diǎn)。然后，我們考慮所需語言的習(xí)得從代理人的信念到他們的公開表達(dá)（例如，言語）的似然映射所涉及的表明語言可以通過主動(dòng)學(xué)習(xí)跨代傳播。
最后，我們表明，當(dāng)主體在同一環(huán)境中運(yùn)作時(shí)，語言是能最小化的一個(gè)新興屬性。最后我們討論了對(duì)這些現(xiàn)象的各種觀點(diǎn)；從文化利基構(gòu)建到聯(lián)合學(xué)習(xí)，再到自組織系統(tǒng)集合中復(fù)雜性的出現(xiàn)。
關(guān)鍵詞：

原文鏈接：一個(gè)框架整合大腦理論 6 語言產(chǎn)生的機(jī)制 agent的語言及交流是如何產(chǎn)生的？

聯(lián)系作者

文章來源：人工智能學(xué)家
作者微信：AItists
作者簡(jiǎn)介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機(jī)構(gòu)