ESCELL：涌现符号细胞语言
人工智能
2020-07-21 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
细胞行为
摘要
我们提出 ESCELL，一种用于开发多个智能体之间关于细胞推理的涌现符号通信语言的方法。我们展示了智能体如何以类似于人类语言的符号形式成功协作与通信，以参考游戏（Lewis 信号游戏）的形式完成任务。在游戏的一种形式中，发送者和接收者观察来自 5 种不同细胞表型的一组细胞。发送者被告知一个细胞是目标，并允许从固定任意词汇量中向接收者发送一个符号。接收者依靠符号中的信息来识别目标细胞。我们训练发送者和接收者网络以开发它们之间的内在涌现语言来完成此任务。我们观察到网络能够以 93.2% 的准确率成功识别来自 5 种不同表型的细胞。我们还引入了信号游戏的一种新形式，其中向发送者展示一张图像，而不是接收者看到的所有图像。网络成功开发了涌现语言，获得了 77.8% 的识别准确率。
引用
@article{arxiv.2007.09469,
title = {ESCELL: Emergent Symbolic Cellular Language},
author = {Aritra Chowdhury and James R. Kubricht and Anup Sood and Peter Tu and Alberto Santamaria-Pang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.09469},
year = {2020}
}
备注
IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (IEEE ISBI 2020)