[論文レビュー] Meaning Negotiation as Inference

Elisa Burato, Matteo Cristani+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 23, 2011

Multi-Agent Systems and Negotiation参考文献 48被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、任意の数のエージェントに対して一般化された意味交渉（MN）のモデルを提案する。MNを、エージェントが用語の意味に関する共通の制約（角度）を交渉する推論プロセスとして扱う。ゲーム理論的モデル—二重交渉のための交渉ゲームと、複数者交渉のためのイングランドオークション—を用い、一貫性と十分性を保証する推論系（MND）を通じて合意を形式化することで、完全な合意や外部機関への信頼を必要とせずに、エージェントが受け入れ可能な共有の見解に到達できるようにする。

ABSTRACT

Meaning negotiation (MN) is the general process with which agents reach an agreement about the meaning of a set of terms. Artificial Intelligence scholars have dealt with the problem of MN by means of argumentations schemes, beliefs merging and information fusion operators, and ontology alignment but the proposed approaches depend upon the number of participants. In this paper, we give a general model of MN for an arbitrary number of agents, in which each participant discusses with the others her viewpoint by exhibiting it in an actual set of constraints on the meaning of the negotiated terms. We call this presentation of individual viewpoints an angle. The agents do not aim at forming a common viewpoint but, instead, at agreeing about an acceptable common angle. We analyze separately the process of MN by two agents (\emph{bilateral} or \emph{pairwise} MN) and by more than two agents (\emph{multiparty} MN), and we use game theoretic models to understand how the process develops in both cases: the models are Bargaining Game for bilateral MN and English Auction for multiparty MN. We formalize the process of reaching such an agreement by giving a deduction system that comprises of rules that are consistent and adequate for representing MN.

研究の動機と目的

• 分散システムにおけるエージェントが用語の意味について対立する見解を持つ状況における意味交渉（MN）の課題に対処すること。
• 外部機関や固定プロトコルに依存しない、任意の数のエージェントに適応可能な一般化されたMNモデルの開発。
• 対話によって受け入れ可能な共通の角度を導く論理的推論系として、交渉プロセスを形式化すること。
• 二重交渉と複数者交渉の両方を、それぞれ交渉ゲームとイングランドオークションというゲーム理論的枠組みでモデル化すること。
• 形式的システムが、エージェントの信頼性や真実性を仮定しない状況でも、現実の交渉ダイナミクスを正しく表現できるように、妥当性と十分性を保証すること。

提案手法

• 各エージェントの見解を、用語の意味に関する制約として表現し、これを「角度」と呼ぶ。これは個々の知識の形式化である。
• 二重交渉MNを交渉ゲームでモデル化し、エージェントが互いに受け入れ可能な提案に段階的に調整するプロセスを実現する。
• 複数者交渉MNをイングランドオークションの枠組みでモデル化し、最初のエージェントが角度を提示し、他のエージェントが順次受け入れるか拒否するプロセスを定義する。
• 合意または不一致で終わる対話ストリームを導出する推論規則を備えた推論系MNDを定義する。
• （RD-Ag）のような規則を用い、提案者に対する信頼に基づいて、完全には共有していない提案を信用的に受容できるようにする。
• エージェントの知識間の論理的関係に基づき、絶対的、本質的、相対的、整合性の4種類の不一致タイプを定義する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 意味交渉を、任意の数のエージェントにスケーラブルな論理的推論プロセスとしてどのようにモデル化できるか？
• RQ2 二重交渉と複数者交渉のダイナミクスを最も適切に表現するゲーム理論的メカニズムは何か？
• RQ3 交渉対話の導出において一貫性と十分性を保証するように、推論系をどのように設計できるか？
• RQ4 信頼性の高い実世界応用に適するため、システムが満たすべき形式的性質（例：妥当性、完全性）は何か？
• RQ5 信頼と戦略的行動は意味交渉の結果にどのように影響し、それらを形式的にモデル化するにはどうすればよいか？

主な発見

• 提案されたMND推論系は、意味交渉を論理的推論プロセスとして形式的かつ一貫的かつ十分な枠組みを提供する。
• 交渉ゲームは、エージェントが互いに受け入れ可能な方向へ段階的に角度を精錬できるようにすることで、二重交渉MNを効果的にモデル化する。
• イングランドオークションは、エージェントが順次提案を評価することで共通の受け入れ可能な角度に到達するスケーラブルなメカニズムを提供する。
• システムは、完全な合意や全見解の統合を必要とせず、個々の見解を保持したまま合意に到達できる。
• 不一致は、エージェントの知識間の論理的関係に基づき、絶対的、本質的、相対的、整合性の4種類に正式に分類される。
• 本モデルは、提案者に対する信頼に基づいて提案を信用的に受容できるようにし、エージェントが完全に合意していない状況でも交渉を可能にする。