集体行为的熵基础

在本文中，我们提出了关于智能体群体集体行为的一个全新视角。首先，我们构建了一个高度通用的抽象模型，用于描述这些代理因决策而可能遭遇的未来生命轨迹。在这些可能未来的背景下，我们表明因果熵原理（即智能体遵循使其在未来所有路径上的熵最大化的行为规则）预测了人类和动物群体中个体间社会互动的许多观测特征。我们的结果表明，智能体通常能够通过保持群体凝聚性来最大化其未来路径熵，且这种凝聚性导致了集体智能结果，这些结果强烈依赖于可能未来路径数量的分布。我们推导出了适用于离散和连续决策空间且与最大熵群体行为一致的社会互动规则。我们的分析进一步预测，社会互动可能从根本上基于韦伯定律（Weber's law）对比例刺激的响应，这支持了许多发现该刺激 - 响应机制神经基础的研究，并为集体行为模拟研究中线性可加“社会力”的常见假设提供了新颖的基础。