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Theory of Mind Using Active Inference: A Framework for Multi-Agent Cooperation

Created by
  • Haebom

作者

Riddhi J. Pitliya, Ozan \c{C}atal, Toon Van de Maele, Corrado Pezzato, Tim Verbelen

概要

この論文は、アクティブ推論フレームワーク内に理論的心（Toory）を実装することによって、マルチエージェント協力のための新しいアプローチを提示します。従来のマルチエージェント連携に対するアクティブな推論アプローチとは異なり、課題固有の共有生成モデルや明示的なコミュニケーションには依存しません。 ToMエージェントは、自分と他のエージェントの信念と目標を区別して表現し、拡張および修正された洗練された推論ツリーベースの計画アルゴリズムを使用して、再帰的推論を通じて共同政策空間を体系的に探索します。衝突回避と餌付けシミュレーションによるアプローチを評価した結果、ToMエージェントは衝突を回避し、重複労力を減らすことによってToMを持たないエージェントよりも優れた協力を得ています。重要なことは、ToMエージェントが観察可能な行動だけで他のエージェントの信念を推論し、自分の行動を計画するときにこれを考慮することです。このアプローチは、一般化可能でスケーラブルなマルチエージェントシステムの可能性を示すと同時に、ToMメカニズムに関する計算的洞察を提供します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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アクティブ推論フレームワーク内でToMを実装することで、マルチエージェント連携のための新しい方法を提示します。
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課題特定の共有モデルや明示的なコミュニケーションなしにエージェント間の協力性​​を示します。
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観察可能な行動だけで他のエージェントの信念を推論し、協力行動を計画するToMエージェントの効率性を実証
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一般化可能でスケーラブルなマルチエージェントシステム開発の可能性の提示
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ToM機構の計算的理解の促進
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Limitations：
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提示したシミュレーション環境の制限による一般化の難しさ
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実際の複雑な環境でのパフォーマンス検証が必要です。
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ToMエージェントの計算コストと複雑さの追加分析が必要
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さまざまな種類のエージェントと対話の適用性検証が必要です。
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