面向高效社会合作的集体心智模型脑启发理论
多智能体系统
2023-11-09 v2
摘要
社会智能表现出一种常被称为心智理论（ToM）的能力，即辨别他人行为意图、信念及其他心理状态。ToM 在多智能体和人机交互环境中尤为重要，因为每个智能体都需要理解其他智能体的心理状态，以更好地响应、交互与协作。近期研究表明，ToM 模型具备推断信念、意图并预测未来观测与动作的能力；然而，其在解决复杂任务中的应用仍明显受限。当智能体数量增加、环境变得更复杂、与环境交互及相互预测心理状态变得困难且耗时，挑战便随之而来。为克服此类局限，我们受集体心智理论（ToCM）机制启发，将对所有其他智能体的观测预测为统一而多元的表示，并辨识我们自身动作如何影响该心理状态表示。在此基础上，我们构建想象空间以模拟多智能体交互过程，从而提升复杂决策环境中多智能体的合作效率。在不同智能体数量的多种合作任务中，实验结果凸显了我们的方法相较多智能体强化学习（MARL）基线具有更优的合作效率与性能。我们在基于 SNN 和 DNN 的决策网络上均取得一致提升，并证明 ToCM 对他人心理状态的推断可迁移至新任务以实现快速灵活适配。
引用
@article{arxiv.2311.03150,
title = {A Brain-inspired Theory of Collective Mind Model for Efficient Social Cooperation},
author = {Zhuoya Zhao and Feifei Zhao and Shiwen Wang and Yinqian Sun and Yi Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.03150},
year = {2023}
}