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

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原標題：一個框架整合大腦理論 6 語言產(chǎn)生的機制 agent的語言及交流是如何產(chǎn)生的？
關鍵字：報告,解讀,模型,信念,政策
文章來源：人工智能學家
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本文關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他們的信念關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、學習和選擇視為分別最小化關于生成模型的狀態(tài)、參數(shù)和結(jié)構(gòu)的后驗（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期能的行動，從而實現(xiàn)主動推理、學習和模型選擇（又名結(jié)構(gòu)學習）。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，代理人對此具有互補的觀點。然后，我們考慮所需語言的習得從代理人的信念到他們的公開表達（例如，言語）的似然映射所涉及的表明語言可以通過主動學習跨代傳播。
最后，我們表明，當主體在同一環(huán)境中運作時，語言是能最小化的一個新興屬性。最后我們討論了對這些現(xiàn)象的各種觀點；從文化利基構(gòu)建到聯(lián)合學習，再到自組織系統(tǒng)集合中復雜性的出現(xiàn)。
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作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)