Language improves learning in artificial networks
学生反馈根据效用函数改变语言嵌入。信用:自然通讯(2024)。DOI:10.1038/s41467-024-51887-5

在所有物种中,关键技能都是通过沟通从父母传递给后代的。波恩大学医院 (UKB) 和波恩大学的研究人员表明,有效的沟通取决于发送者和接收者如何表示信息。他们的研究揭示了这个过程如何成为训练效果和任务绩效的基础。他们的结果是发表在日记中自然通讯

沟通——无论是通过声音、气味还是动作——对于生存至关重要。它是是认知的基础,因为我们大脑中的任务描述不仅取决于感官体验,还取决于传达给我们的信息。

实验癫痫学研究所的 Tatjana Tchumatchenko 教授表示:“我们从日常生活中知道,社交沟通对于我们在现实世界中的学习能力至关重要,这可以用‘教学是第二次学习’来概括。”UKB 的认知研究和认知研究,以及波恩大学跨学科研究领域 (TRA)“建模”的成员。

在一项新颖的研究中,波恩的研究人员使用人工网络作为代理来扮演教师和学生的角色。教师网络学会了如何解决迷宫,然后通过传输消息来指导学生网络完成任务。这种设置使研究人员能够研究人工代理之间的类似语言的通信如何改善学习和

大脑为我们的现实世界创建抽象以供共享

结果表明,这两种角色都可以发展出一种使学生能够向老师学习的语言。有趣的是,这种语言受到手头任务和学习者表现的影响。

“我们的发现与我们对动物语言形成的了解是一致的,”共同通讯作者、博士生卡洛斯·沃特-卡瓦哈尔 (Carlos Wert-Carvajal) 说。波恩大学 Tchumatchenko 教授研究小组的学生。他强调,我们的大脑编码世界的方式不仅取决于我们自己的经历,而且还创建了其他人可以理解的抽象:

“例如,我们不会说‘甜、脆、圆形的红色或绿色水果’,而是使用单个词‘苹果’。这样一个词的存在是因为我们的语言已经进化为代表一种提供愉快奖励的共享体验,”沃特-卡瓦哈尔说。换句话说,每种语言都必须尽可能有效地描述世界。

这种效率意味着简洁的消息包含尽可能多的信息。好的语言必须结合教师和学员对任务的内部描述以及现实世界的实际特征。

“当我们对受训者完成任务的情况提供反馈时,老师改变了他的语言以传达更多有用的信息,”第一作者 Tobias Wieczorek 解释道,他直到最近还是波恩大学 Tchumatchenko 小组的硕士生。。

这个过程表明,有效的沟通是一个双向的过程。“发送者和接收者都必须共同努力,以确保交换的信息清晰、准确且真正有用,”领导这项研究的 Tchumatchenko 教授说。

语言作为一种共同的经历关闭了沟通的循环

值得注意的是,通过“闭环”——即通过将学习者的语言反馈回自身——波恩的研究人员能够使学习者能够互相教学。尽管缺乏明确的教学技能,特工们仍然有效地传达了重要信息,并展示了他们所开发的语言的稳健性。

“虽然他们不知道如何‘教学’,但他们仍然能够用自己的语言传达重要的信息。”,共同通讯作者 Maximilian Eggl 博士说道,他直到最近还是波恩大学 Tchumatchenko 教授在 UKB 研究小组的博士后。

这项研究强调了类似沟通作为一种共享的认知体验,并证明了其对于学习和泛化的至关重要性。研究结果为生物和人工的设计提供了宝贵的见解。沟通更多信息:

Tobias J. Wieczorek 等人,社会学习代理中语言的出现和分析的框架,自然通讯(2024)。DOI:10.1038/s41467-024-51887-5引文:

研究发现,类似语言的交流可以改善人工网络中的学习(2024 年 9 月 5 日)检索日期:2024 年 9 月 5 日来自 https://techxplore.com/news/2024-09-language-communication-artificial-networks.html

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