从零开始的具可解释性的智能体通信（附带一个通用的视觉处理器自发涌现）
计算与语言
2021-10-18 v3 人工智能
机器学习
多智能体系统
摘要
随着深度网络开始被部署为自主智能体，它们之间如何通信的问题变得重要。在此，我们从零开始训练两个深度网络，通过无监督涌现通信来完成真实的指称识别。我们表明，这种很大程度上可解释的涌现协议使网络即使在训练时未见过的对象类型上也能成功通信。此外，作为我们训练机制副产物所诱导的视觉表示，在作为通用视觉特征复用时，其质量可与近期的一种自监督学习模型相媲美。我们的结果提供了具体证据，表明（可解释的）深度网络涌现通信在比先前所考虑更真实的场景中具有可行性，同时也在此领域与自监督视觉学习之间建立了引人入胜的联系。
引用
@article{arxiv.2106.04258,
title = {Interpretable agent communication from scratch (with a generic visual processor emerging on the side)},
author = {Roberto Dessì and Eugene Kharitonov and Marco Baroni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.04258},
year = {2021}
}
备注
Accepted at NeurIPS 2021