[論文レビュー] Computational approach to the emergence and evolution of language - evolutionary naming game model

Adam Lipowski, Dorota Lipowska|arXiv (Cornell University)|Jan 10, 2008

Language and cultural evolution参考文献 9被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、バイロン・エフェクトを通じて学習能力を進化させるマルチエージェント進化的名前ゲームモデルを提案する。制御パラメータのわずかな変化によって、劣悪な通信からほぼ完璧な通信への急激な遷移が生じる。このモデルは、文化的伝達速度が言語進化に影響を与える追加の時間スケールを導入することを示しており、言語的および生物学的プロセスの強い相互作用を強調している。

ABSTRACT

Computational modelling with multi-agent systems is becoming an important technique of studying language evolution. We present a brief introduction into this rapidly developing field, as well as our own contributions that include an analysis of the evolutionary naming-game model. In this model communicating agents, that try to establish a common vocabulary, are equipped with an evolutionarily selected learning ability. Such a coupling of biological and linguistic ingredients results in an abrupt transition: upon a small change of the model control parameter a poorly communicating group of linguistically unskilled agents transforms into almost perfectly communicating group with large learning abilities. Genetic imprinting of the learning abilities proceeds via Baldwin effect: initially unskilled communicating agents learn a language and that creates a niche in which there is an evolutionary pressure for the increase of learning ability. Under the assumption that communication intensity increases continuously with finite speed, the transition is split into several transition-like changes. It shows that the speed of cultural changes, that sets an additional characteristic timescale, might be yet another factor affecting the evolution of language. In our opinion, this model shows that linguistic and biological processes have a strong influence on each other and this effect certainly has contributed to an explosive development of our species.

研究の動機と目的

• 言語発達における言語的および生物学的進化の共進化がどのように起こるかを調査すること。
• エージェント間の通信と学習を通じて共通語彙がどのように出現するかをモデル化すること。
• バイロン・エフェクトが学習能力の向上を促す役割を検討すること。
• 文化的変化の速度が言語進化の進化的経路に与える影響を分析すること。
• 通信効率と学習能力の間の共進化フィードバックを実証すること。

提案手法

• エージェントが繰り返し相互作用することで、共有語彙を確立するための名前ゲームに参加する。
• 学習能力は遺伝的に符号化され、通信の成功に基づく自然選択によって進化する。
• モデルにはバイロン・エフェクトが組み込まれている：初期段階では未熟なエージェントが学習し、それによってより優れた先天的学習能力への選択的圧力が生じる。
• 通信効率を制御するパラメータが存在し、そのわずかな変化によってグループのパフォーマンスに急激な遷移が生じる。
• 文化的変化に有限の速度が想定されており、生物学的進化とは別個の時間スケールが導入される。
• シミュレーションは、エージェントの相互作用、語彙の収束、学習能力の進化的変化を時間経過とともに追跡する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生物学的進化と言語的学習の結合が、エージェント集団における通信の向上にどのように寄与するか。
• RQ2 バイロン・エフェクトが通信システムにおける学習能力の進化に果たす役割は何か。
• RQ3 文化的伝達速度の有限性が言語進化のダイナミクスに与える影響は何か。
• RQ4 非効果的から高効率な通信への急激な遷移を引き起こす条件は何か。
• RQ5 言語的および生物学的プロセスが言語進化においてどのように相互に影響し合うか。

主な発見

• 制御パラメータのわずかな変化によって、エージェント間で劣悪な通信からほぼ完璧な通信への急激な遷移が生じる。
• この遷移はバイロン・エフェクトによって駆動されており、学習された通信が、より優れた先天的学習能力への進化的圧力を生じさせる。
• 文化的変化の有限な速度が、言語進化の進化的ダイナミクスに影響を与える新たな特徴的な時間スケールを導入する。
• モデルは、言語的および生物学的プロセスが相互に依存しており、急速な言語進化に共同で寄与することを示している。
• 学習能力の遺伝的インプリンティングにより、エージェント集団において安定した高通信状態が達成される。
• このシステムは、文化的伝達速度が言語進化の進行速度と方向を形作る重要な要因となり得ることを示している。