Language improves learning in artificial networks
学生のフィードバックにより、ユーティリティ関数に従って言語の埋め込みが変更されます。クレジット:ネイチャーコミュニケーションズ(2024年)。DOI: 10.1038/s41467-024-51887-5

すべての種において、重要なスキルはコミュニケーションを通じて親から子に受け継がれます。ボン大学病院 (UKB) の研究者とボン大学の研究者は、効果的なコミュニケーションは送信者と受信者の両方が情報をどのように表現するかに依存していることを示しました。彼らの研究は、このプロセスがトレーニングの有効性とタスクのパフォーマンスの根底にどのように存在するかを明らかにしています。彼らの結果は次のとおりです出版された日記でネイチャーコミュニケーションズ

音、匂い、動きなどによるコミュニケーションは、生き残るために非常に重要です。その脳内のタスクの説明は感覚経験だけでなく、私たちに伝えられる情報によっても形成されるため、これは認知の基本です。

実験てんかん研究所のタチアナ・チュマッチェンコ教授は、「私たちは日常生活から、現実世界での学習能力には社会的コミュニケーションが不可欠であることを知っています。これは『教えることは二度目の学習である』という言葉に集約されます」と語る。UKB で認知研究を担当し、ボン大学の学際的研究領域 (TRA)「モデリング」のメンバーです。

ボンの研究者らは新しい研究で、教師と生徒の役割を担うエージェントとして人工ネットワークを使用した。教師のネットワークは迷路の解き方を学習し、メッセージを送信して生徒のネットワークを課題を通して導きました。この設定により、研究者らは人工エージェント間の言語に似たコミュニケーションがどのように学習と学習を改善するかを調査することができました。

脳は現実世界を共有するための抽象概念を作成します

結果は、どちらの役割も、生徒が教師から学ぶことを可能にする言語を開発できることを示しました。興味深いことに、この言語は目の前の課題と学習者のパフォーマンスの両方に影響を受けました。

「私たちが発見したことは、動物の言語形成について知られているものと一致しています」と、共著者で博士のカルロス・ヴェルト=カルバハルは言う。ボン大学のUKBのチュマッチェンコ教授の研究グループの学生。私たちの脳が世界をコード化する方法は、私たち自身の経験によって決定されるだけでなく、他の人が理解できる抽象化も生み出すことを彼は強調します。

「たとえば、私たちは『甘くてカリカリとした丸い赤や緑の果物』とは言わず、『リンゴ』という単一の単語を使います。このような言葉が存在するのは、私たちの言語が心地よい報酬をもたらす共有体験を表すように進化してきたからです」とヴェルト=カルバハル氏は言う。言い換えれば、すべての言語は世界を可能な限り効率的に記述しなければなりません。

この効率性は、可能な限り多くの情報を含む簡潔なメッセージを意味しました。優れた言語では、教師と研修生の課題に関する内面の説明と現実世界の実際の特徴の両方を組み合わせる必要がありました。

「研修生が課題をどれだけうまくやったかについてフィードバックを与えると、教師はより有益な情報を伝えるために言葉遣いを変えた」と筆頭著者のトビアス・ヴィエゾレック氏は説明する。彼はつい最近までUKBのチュマッチェンコ・グループのボン大学の修士課程の学生だった。。

このプロセスは、効果的なコミュニケーションが双方向のプロセスであることを示しています。「送信者と受信者の両方が協力して、交換される情報が明確で正確で、真に役立つものであることを確認する必要があります」と研究を主導したチュマッチェンコ教授は言う。

言語は共有経験としてコミュニケーションの輪を閉じる

驚くべきことに、ボンの研究者たちは、「ループを閉じる」ことによって、つまり学習者の言語を自分自身にフィードバックすることによって、学習者が互いに教え合うことができるようにすることができました。明確な指導スキルが欠けていたにもかかわらず、エージェントは重要な情報を効果的に伝達し、自分たちが開発した言語の堅牢さを実証しました。

「彼らは『教える』方法を知らなかったが、それでも自分たちの言語を使って重要なことを伝えることができた」」と共著者のマクシミリアン・エッグル博士は言う。彼は最近までボン大学のUKBのチュマッチェンコ教授の研究グループの博士研究員だった。

この研究は、の基本的な役割を強調しています。共有の認知経験としてのコミュニケーションに似ており、学習と一般化にとってその重要性が実証されています。その結果は、生物学的および人工的なものの設計に関する貴重な洞察を提供します。コミュニケーション詳細情報:

Tobias J. Wieczorek 他、社会学習エージェントにおける言語の出現と分析のためのフレームワーク、ネイチャーコミュニケーションズ(2024年)。DOI: 10.1038/s41467-024-51887-5引用:

言語のようなコミュニケーションは人工ネットワークでの学習を改善、研究を発見 (2024年9月5日)2024 年 9 月 5 日に取得https://techxplore.com/news/2024-09- language-communication-artificial-networks.html より

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