WSPÓLNOTA KOMUNIKACYJNA AGENTÓW



Podobne dokumenty
DLACZEGO JEST TAK MAŁO SYNONIMÓW?

Gra w nazywanie jako model ewolucji języka

Systemy agentowe. Uwagi organizacyjne i wprowadzenie. Jędrzej Potoniec

Powstawanie i samoorganizacja języka pomiędzy agentami

Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania

Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Algorytmy genetyczne

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Tomasz Pawlak. Zastosowania Metod Inteligencji Obliczeniowej

Modelowanie wieloskalowe. Automaty Komórkowe - podstawy

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

2012/2013. Nazwa przedmiotu: ROZWÓJ I PRZENIKANIE SIĘ JĘZYKÓW EUROPEJSKICH. Ilość godzin 30 ECTS 3. Semestr: zimowy. Typ zajęć: do wyboru

Kurs z NetLogo - część 4.

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)

Sieci neuronowe i algorytmy uczenia Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s.

Sztuczna Inteligencja i Systemy Doradcze

NAUKA JĘZYKÓW OBCYCH. JĘZYKOZNAWSTWO

Sztuczna inteligencja

Nauczanie języków obcych wobec reformy podstawy programowej

mgr inż. Sebastian Meszyński

Field of study: Computer Science Study level: First-cycle studies Form and type of study: Full-time studies. Auditorium classes.

Przegląd 4 Aerodynamika, algorytmy genetyczne, duże kroki i dynamika pozycji. Modelowanie fizyczne w animacji komputerowej Maciej Matyka

Algorytm memetyczny w grach wielokryterialnych z odroczoną preferencją celów. Adam Żychowski

Modele umysłu rok akademicki 2014/2015. Temat 3. Model modularny jako narzędzie badawcze. Argumenty na rzecz modularnego charakteru analizy językowej

Algorytmy ewolucyjne NAZEWNICTWO

Współczesna problematyka klasyfikacji Informatyki

MODEL ŚRODOWISKA WIELOAGENTOWEGO W NEUROEWOLUCYJNYM STEROWANIU STATKIEM

Inżynieria danych I stopień Praktyczny Studia stacjonarne Wszystkie specjalności Katedra Inżynierii Produkcji Dr Małgorzata Lucińska

Strategie ewolucyjne (ang. evolu4on strategies)

O-MaSE Organization-based Multiagent System Engineering. MiASI2, TWO2,

MAGICIAN. czyli General Game Playing w praktyce. General Game Playing

Przejścia fazowe w uogólnionym modelu modelu q-wyborcy na grafie zupełnym

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Teoria gier a ewolucja. Paweł Kliber (UEP)

Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s. 230/C-3

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze

Wstęp do sieci neuronowych laboratorium 01 Organizacja zajęć. Perceptron prosty

Badania w sieciach złożonych

Przedsiębiorstwo zwinne. Projektowanie systemów i strategii zarządzania

Wykład organizacyjny

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego

KOMPUTEROWE MODELOWANIE EWOLUCJI JĘZYKA

Matematyka Stosowana na Politechnice Wrocławskiej. Komitet Matematyki PAN, luty 2017 r.

Dodatkowo planowane jest przeprowadzenie oceny algorytmów w praktycznym wykorzystaniu przez kilku niezależnych użytkowników ukończonej aplikacji.

Język to podstawa Ucz się języków! Akcja przyznawania bezpłatnych etykiet

Z punktu widzenia kognitywisty: język naturalny

Application of the multi-agent systems in the context of the multi-commodity market model M 3

Autonomia maszyn z punktu widzenia klasycznego i biosemiotycznego podejścia do sztucznej inteligencji

Projekt edukacyjny Tydzień języków obcych. Autorki: Justyna Krawczyk Anita Morawska Wasielak. Granice mojego języka są granicami mojego świata

Punkty równowagi w grach koordynacyjnych

oceny moralne dylematy moralne teoria podstaw moralno ci diadyczna teoria moralno ci potocznej

[1] [2] [3] [4] [5] [6] Wiedza

SYMULACJA PROGRAMÓW KOMPUTEROWEGO WSPOMAGANIA BEZPIECZEŃSTWA TRANSPORTU MORSKIEGO

Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s.

OpenAI Gym. Adam Szczepaniak, Kamil Walkowiak

Nazwa przedmiotu: METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W ZAGADNIENIACH EKONOMICZNYCH Artificial intelligence methods in economic issues Kierunek:

Dwujęzyczna Szkoła Podstawowa z Oddziałami Przedszkolnymi Smart School w Zamościu.

Algorytm indukcji klasyfikatora za pomocą EA z automatycznym przełączaniem ukierunkowań

WYKAZ PUBLIKACJI I. Artykuły Ia. Opublikowane przed obroną doktorską

Drzewa decyzyjne i lasy losowe

Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze

Algorytm Genetyczny. zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych


Projekty Marie Curie Actions w praktyce: EGALITE (IAPP) i ArSInformatiCa (IOF)

Systemy zdarzeniowe - opis przedmiotu

2. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności oraz kompetencji społecznych (jeśli obowiązują): BRAK

Weronika Radziszewska IBS PAN

Algorytmy ewolucyjne `

Karta (sylabus) modułu/przedmiotu ELEKTROTECHNIKA (Nazwa kierunku studiów)

Semiotyka logiczna (1)

Summary in Polish. Fatimah Mohammed Furaiji. Application of Multi-Agent Based Simulation in Consumer Behaviour Modeling

Nowe modele zakupowe usług IT w obszarze ochrony zdrowia.

1. Wstęp do językoznawstwa Wstęp do etnologii i antropologii

Auditorium classes. Lectures

Rola i znaczenie biblioteki szkolnej w systemie oświaty. Sulejówek, 21 marca 2017 r.

Plan. Zakres badań teorii optymalizacji. Teoria optymalizacji. Teoria optymalizacji a badania operacyjne. Badania operacyjne i teoria optymalizacji

Umysł-język-świat 2012

ŁĄCZONA LOGIKA EPISTEMICZNA I DEONTYCZNA W MODELOWANIU PROCESÓW BIZNESOWYCH

Sztuczna inteligencja - wprowadzenie

2. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności oraz kompetencji społecznych (jeśli obowiązują)

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Books edited by professor Ryszard Tadeusiewicz

Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze

Obliczenia inspirowane Naturą

Metody Sztucznej Inteligencji Methods of Artificial Intelligence. Elektrotechnika II stopień ogólno akademicki. niestacjonarne. przedmiot kierunkowy

Życiorys. Wojciech Paszke. 04/2005 Doktor nauk technicznych w dyscyplinie Informatyka. Promotor: Prof. Krzysztof Ga lkowski

Konstrukcja dopasowana do potrzeb dziecka

Ciemność, widzę ciemność, ciemność widzę

Teoria ewolucji. Podstawowe pojęcia. Wspólne pochodzenie.

Sprzężenia na rynku edukacyjnym próba weryfikacji symulacyjnej

Dwujęzyczność w klasach I-VI

Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów

Algorytmy genetyczne

Algorytmy genetyczne. Dariusz Banasiak. Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki

Dialogowe akty mowy w modelach sztucznej inteligencji

Transkrypt:

WSPÓLNOTA KOMUNIKACYJNA AGENTÓW Modelowanie ewolucji języka DOROTA LIPOWSKA Zakład Logiki Stosowanej Instytut Językoznawstwa UAM

symulacje komputerowe a problem powstania i ewolucji języka symulacje wieloagentowe gry językowe wspólnota komunikacyjna? www.logic.amu.edu.pl 2

język to złożony system adaptacyjny, powstający na bazie lokalnych interakcji między jego użytkownikami, stopniowo komplikujący się w trakcie rozwoju zgodnego z zasadami ewolucji i samoorganizacji. wspólnota komunikatywna jako złożony system adaptacyjny www.logic.amu.edu.pl 3

Techniki algorytmy genetyczne sieci neuronowe teoria gier metody statystyczne techniki uczenia się modelowanie wieloagentowe Podejście bottom-up najlepsze dla badania dynamicznych systemów złożonych www.logic.amu.edu.pl 4

Dwie grupy modeli wieloagentowych 1) Iterowany model uczenia się (Kirby 2002) wymiana międzypokoleniowa 2) Gry językowe (Steels 1995) populacja otwarta interakcje w ramach jednego pokolenia egalitarnych agentów gra w nazywanie www.logic.amu.edu.pl 5

Ewolucyjny model gry w nazywanie Biolinguistic transition and Baldwin effect in an evolutionary naming-game model Naming Game and Computational Modelling of Language Evolution Trzy podstawowe aspekty wpływające na rozwój języka: uczenie się kultura ewolucja Efekt Baldwina (asymilacja genetyczna) www.logic.amu.edu.pl 6

Ewolucyjny model gry w nazywanie Zbiór n agentów (rozmieszczonych na węzłach sieci kwadratowej) Jeden obiekt Akt komunikacji: mówca używa jednego słowa ze swojego słownika sukces - o ile słuchacz zna to słowo porażka - w przeciwnym przypadku www.logic.amu.edu.pl 7

Ewolucyjny model gry w nazywanie Słowa mają określone (dodatnie) wagi Agenty mają określone (liczbowo) zdolności uczenia się języka Sukces oba zwiększają wagi danego słowa każdy o swoją zdolność językową Porażka Mówca zmniejsza wagę danego słowa i ewentualnie usuwa je ze słownika, gdy waga staje się ujemna Słuchacz dodaje dane słowo do słownika www.logic.amu.edu.pl 8

Ewolucyjny model gry w nazywanie Elementarny krok symulacji: albo akt komunikacji (z prawdopodobieństwem komunikacji p) albo aktualizacja stanu populacji (z pr. 1-p) albo agent umiera (z pr. 1-p surv ) albo agent przeżywa (z pr. p surv ) p surv = exp(-at) [1-exp(-b j w j /<w>)] agent rozmnaża się (o ile ma wolny sąsiadujący węzeł) z pr. p mut następuje mutacja zdolności z pr. 1-p mut potomek dziedziczy zdolności W obu powyższych przypadkach: z pr. p mut następuje mutacja języka z pr. 1-p mut potomek dziedziczy język www.logic.amu.edu.pl 9

Ewolucyjny model gry w nazywanie JĘZYKI p=0.15 p=0.30 p prawdopodobieństwo komunikacji www.logic.amu.edu.pl 10

Ewolucyjny model gry w nazywanie ZDOLNOŚCI UCZENIA SIĘ JĘZYKÓW p=0.15 p=0.30 p prawdopodobieństwo komunikacji www.logic.amu.edu.pl 11

Ewolucyjny model gry w nazywanie Zależność : s średniego sukcesu komunikacyjnego (po lewej) i l średnich zdolności językowych (po prawej) od p prawdopodobieństwa komunikacji www.logic.amu.edu.pl 12

Czy populacja agentów to wspólnota komunikatywna? Wspólnota komunikatywna grupa ludzi dążących do wymiany informacji, bez względu na rodzaj użytych w tym celu środków możliwych wiele sposobów komunikowania (Zabrocki, 1963) www.logic.amu.edu.pl 15

Ewolucyjny model gry w nazywanie Potrzeba wzajemnego porozumienia się stanowi o podstawie i istocie wspólnoty komunikatywnej. prawdopodobieństwo komunikacji jako miara owej potrzeby www.logic.amu.edu.pl 16

Ewolucyjny model gry w nazywanie Każda wspólnota komunikatywna dąży do tego, by wytworzyć wspólny środek porozumiewawczy. Każda wspólnota komunikatywna dążyć musi do niszczenia różnic w zakresie środków porozumiewawczych. www.logic.amu.edu.pl 17

Ewolucyjny model gry w nazywanie wspólnota luźna wspólnota ścisła wspólnota językowa www.logic.amu.edu.pl 18

Ewolucyjny model gry w nazywanie wspólnoty nadrzędne podrzędne współrzędne wspólnoty główna uboczne wspólnoty żywe martwe procesy integracyjne dezintegracyjne www.logic.amu.edu.pl 19

Ewolucyjny model gry w nazywanie L. Zabrocki opis l u d z k i c h grup społecznych symulowany komputerowo zbiór nieożywionych a g e n t ó w Przyczyny powstawania języków i ich zanikania [ ] są wynikiem powstawania, życia i zanikania odpowiednich wspólnot komunikatywnych. Nie ma tu żadnych praw immanentnojęzykowych. www.logic.amu.edu.pl 20

Ewolucyjny model gry w nazywanie proces przekazywania języka dynamika modelu oparta na elementarnym akcie komunikacji pasywne agenty vehicles (Ritt, 2004) www.logic.amu.edu.pl 21

Wielo-obiektowa gra w nazywanie Homonyms and synonyms in the n-object naming game Gra w nazywanie dwa agenty (mówca i słuchacz na zmianę) wiele obiektów Wspólnota komunikatywna zaistnieje wtedy, gdy między dwiema chociażby jednostkami powstanie konieczność porozumienia się. www.logic.amu.edu.pl 22

Wielo-obiektowa gra w nazywanie W językach naturalnych synonimy nie są zbyt liczne homonimy występują stosunkowo często synonimia nie powinna wpływać na efektywność komunikacji a homonimia musi ją pogarszać W językach komputerowych brak homonimów synonimy dopuszczalne www.logic.amu.edu.pl 23

Wielo-obiektowa gra w nazywanie Humans evolved to be well adapted as senders of messages; accurate reception of messages was less important We may be primarily speakers, and secondarily listeners. James R. Hurford (2003) Why synonymy is rare: Fitness is in the speaker www.logic.amu.edu.pl 24

Wielo-obiektowa gra w nazywanie Ta wyraźna asymetria wydaje się być ważną cechą charakterystyczną dla języków naturalnych można ją wykorzystywać jako test komputerowych modeli rozwoju języka www.logic.amu.edu.pl 26

Wielo-obiektowa gra w nazywanie Homonimia i synonimia homonimia z upływem czasu nie znika ( dynamiczna pułapka ) rola synonimii wyraźnie maleje (cecha przemijająca) Rola szumu korzystny wpływ na rozseparowanie wyrazów www.logic.amu.edu.pl 27

Wielo-obiektowa gra w nazywanie Asymetria między homonimią a synonimią może być więc wytłumaczona w ramach dość prostego modelu gry w nazywanie, bez odwoływania się do argumentu ewolucyjnego Hurforda (mówca czerpie większe korzyści z konwersacji niż słuchacz). www.logic.amu.edu.pl 28

BAŃCZEROWSKI J., 1980, Ludwik Zabrocki as a theorist of language, w: L.Zabrocki, U podstaw struktury i rozwoju języka. At the Foundation of Language Structure and Development, Warszawa-Poznań: PWN, s. 9-22. BORAWSKI S., 2005, Podstawy idei poznawczej studiów nad dziejami używania języka polskiego. Esej o diachronii, w: S. Borawski (red.), Rozprawy o historii języka polskiego, Zielona Góra: Oficyna Wydawnicza Uniwersytetu Zielonogórskiego, s. 13-61. HURFORD J. R., 2003, Why Synonymy is Rare: Fitness is in the Speaker, w: W. Banzhaf et al. (red.) Advances in Artificial Life Proceedings of the Seventh European Conference on Artificial Life (ECAL), Lecture Notes in Artificial Intelligence vol. 2801, Berlin: Springer-Verlag, s. 442-451. KIRBY S., 2002, Natural language from Artificial Life, Artificial Life 8 (2), 185-215. LIPOWSKI A. i LIPOWSKA D., 2008, Bio-linguistic transition and Baldwin effect in an evolutionary naming-game model, International Journal of Modern Physics C 19, 399-407. LIPOWSKI A. i LIPOWSKA D., 2009, Language structure in the n-object naming game, Physical Review E 80(5), 056107-1 056107-8. LIPOWSKA D. (w druku) Naming game and computational modelling of language evolution, Computational Methods in Science and Technology 17 (1). www.logic.amu.edu.pl 36

PINKER S. i BLOOM P., 1990, Natural language and natural selection, Behavioral and Brain Sciences 13(4), 707 784. RITT N., 2004, Selfish Sounds and Linguistic Evolution: A Darwinian Approach to Language Change. Cambridge: Cambridge University Press. RITT N., 2010, Agents or Vehicles? The role of speakers in directing linguistic evolution. Talk delivered at 41st Poznań Linguistic Meeting PLM2010, 23 26 September 2010, Gniezno. STEELS L., 1995, A self-organizing spatial vocabulary, Artificial Life 2(3), 319-332. STEELS L., 1997, The synthetic modeling of language origins, Evolution of Communication 1(1), 1 34. WEBER B. H. i DEPEW D. J. (eds.), 2003, Evolution and Learning The Baldwin Effect reconsidered, Cambridge: MIT Press. ZABROCKI L., 1963, Wspólnoty komunikatywne w genezie i rozwoju języka niemieckiego. Część I Prehistoria języka niemieckiego, Wrocław-Warszawa- Kraków: Zakład Narodowy im. Ossolińskich. www.logic.amu.edu.pl 37

DZIĘKUJĘ