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

AIGC動態2年前 (2023)發布 人工智能學家
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一個框架整合大腦理論 6 語言產生的機制 agent的語言及交流是如何產生的?

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原標題:一個框架整合大腦理論 6 語言產生的機制 agent的語言及交流是如何產生的?
關鍵字:報告,解讀,模型,信念,政策
文章來源:人工智能學家
內容字數:63433字

內容摘要:


來源:CreateAMind
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?摘要(2.7萬字)
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的分布式智能或聯合推理。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生。我們使用數值研究來模擬合成代理中語言的生成、獲取和出現。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、參數和結構的后驗(即貝葉斯)信念的變分能。這些優化過程的共同主題是選擇最小化預期能的行動,從而實現主動推理、學習和模型選擇(又名結構學習)。我們首先說明通信在解決部分觀察世界的潛在狀態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象的各種觀點;從文化利基構建到聯合學習,再到自組織系統集合中復雜性的出現。
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