隠れアジェンダ:多様な学習均衡を持つ社会的演えきゲーム【JST・京大機械翻訳】

Kopparapu Kavya; Duenez-Guzman Edgar A.; Matyas Jayd; Vezhnevets Alexander Sasha; Agapiou John P.; McKee Kevin R.; Everett Richard; Marecki Janusz; Leibo Joel Z.; Graepel Thore

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212255082118 整理番号：22P0024053

隠れアジェンダ:多様な学習均衡を持つ社会的演えきゲーム【JST・京大機械翻訳】

Hidden Agenda: a Social Deduction Game with Diverse Learned Equilibria

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (10件)： , , , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

マルチエージェント協調の研究における重要課題は,効果的に協調するだけでなく,協調するかどうかを決定するために,個々のエージェントの必要性である。これは,他のエージェントが隠された場合,おそらくミスアライメントの動機と目標を持つ状況において特に重要である。社会的演繹ゲームは,個人が他者について潜在的に信頼できない情報を合成するのを学習し,それらの真の動機を解明するために,個人がどのように学習するかを研究するための道筋を提供する。本研究では,未知のチームアラインメントのシナリオにおける学習エージェントを研究するための2D環境を提供する2チームソーシャル推論ゲームであるHidden Agendaを提案した。環境は,両チームに対して豊富な戦略集合を許す。Hidden Agendaで訓練された強化学習エージェントは,エージェントが自然言語における通信を必要とせずにパートナーシップと投票を含む多様な行動を学習できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

, , , ,

前のページに戻る