从咕噜声到词汇：合作性搜食中的涌现语言

语言是一种强大的沟通和认知工具。它使人类能够表达思想、分享意图并推理复杂现象。尽管我们在使用和理解语言方面表现出流畅的能力，但关于语言如何演化及其随时间变化的机制仍未得到解决。语言学和人类学中的一个主导性假设是，语言是为了满足早期人类合作的生态和社会需求而演化的。语言并非孤立产生的，而是通过共享的生存目标而产生。在此视角下，我们调查了在多智能体搜食游戏中语言的涌现。这些环境旨在反映被认为影响沟通演化的认知和生态约束。智能体在共享的网格世界中运行，仅对其他智能体和环境的部分信息具有了解，必须协调完成诸如采集高价值目标或执行有序动作等游戏。通过端到端的深度强化学习，智能体从零开始学习动作和沟通策略。我们发现，智能体发展出具有自然语言标志性特征的沟通协议：任意性、可替换性、位移、文化传递和组合性。我们量化了每种特性，并分析了不同因素——如种群规模、社交动态和时间依赖性——如何塑造涌现语言的特定方面。我们的框架将为研究如何从部分可观测性、时间推理和合作目标在具身多智能体环境中演化语言提供平台。我们将公开发布所有数据、代码和模型。