通过自监督实现可扩展的语用通信

上下文敏感通信的模型常使用理性言语行为框架（RSA；Frank & Goodman, 2012），该框架将听者与说者表述为一个协作推理过程。然而，标准 RSA 表述仅能应用于小规模领域，大规模应用一直依赖于对人类行为的模仿。在此，我们提出一种可扩展语用学的新方法，建立在近期理论成果（Zaslavsky 等, 2020）之上，该成果从一般信息论原理的角度刻画了语用推理。具体而言，我们提出一种架构与学习过程，其中智能体通过自监督而非模仿人类数据来获得语用策略。本工作提出了一种新且有原则的方法，通过自监督赋予人工智能体语用技能，该方法既立足于语用理论，也立足于信息论。