[論文レビュー] Social Practices: a Complete Formalization

Frank Dignum|arXiv (Cornell University)|May 22, 2022

Multi-Agent Systems and Negotiation被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、マルチエージェントシステムにおける社会的行動を高水準で文脈に配慮した行動指定としてモデル化する形式論理に基づくフレームワークを提示する。期待、役割、規範、文脈をモーダル論理を用いて符号化することで、事前に定義されたプロトコルに依存せずに、複雑な社会的相互作用について推論・適応可能なエージェントを可能とし、動的環境における柔軟で人間らしい意思決定を支援する。

ABSTRACT

Multi-agent models are a suitable starting point to model complex social interactions. However, as the complexity of the systems increase, we argue that novel modeling approaches are needed that can deal with inter-dependencies at different levels of society, where many heterogeneous parties (software agents, robots, humans) are interacting and reacting to each other. In this paper, we present a formalization of a social framework for agents based on the concept of Social Practices as high level specifications of normal (expected) behavior in a given social context. We argue that social practices facilitate the practical reasoning of agents in standard social interactions. Thus they can support deliberations for complex situations just like conventions and norms. However, they also come with a social context that gives handles for social planning and deliberation in top of the normal functional deliberation. The main goal of this paper is to give a formalization of social practices that can be used as a basis for implementations and defining precise structures within which social learning can take place.

研究の動機と目的

• 社会的・規範的・文脈的側面を捉える形式的で論理的な社会的行動のモデルを構築すること。
• 固定されたプロトコルに依存せず、高水準の行動パターンを用いてエージェントが社会的相互作用について推論できるようにすること。
• 人間らしい柔軟性が求められる複雑で動的な環境において、実用的推論を支援すること。
• エージェント、ロボット、人間-コンピュータシステムにおける社会的知能の正確で実装可能な基盤を提供すること。
• 社会的学習と意思決定を構造化するために、社会的文脈をエージェント計画に直接埋め込むこと。

提案手法

• 期待、能力、役割、規範、文脈のモダリティを備えた形式論理フレームワークを用いて社会的行動を表現する。
• 社会的行動を役割、行動、規範、文脈的制約の構造的構成として定義する。
• エージェントの意図、社会的期待、環境的文脈の相互作用を捉えるために、モーダル論理に基づく形式的意味論を導入する。
• エージェントが状況認識と能力の一致に基づいてインスタンス化可能な抽象的計画として社会的行動をモデル化する。
• エージェントが自らの目的と能力を用いて、行動の「穴」を埋めることが可能になるように意思決定を支援する。
• 簡素化のため、社会的行動を固定したものとして扱うが、将来的には動的発生や学習をサポートする拡張を提案する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複雑で文脈に敏感な相互作用において、エージェントの意思決定を支援する形式的表現として、社会的行動をどのように定式化できるか。
• RQ2 社会的行動内に役割、期待、規範、文脈的依存関係を符号化するために必要な論理的構成要素は何か。
• RQ3 固定されたプロトコルや完全な反応的計画に依存せずに、エージェントが社会的行動をどのように行動指針として用いることができるか。
• RQ4 従来の規範や慣習と比較して、社会的行動が人間とエージェントの間でより自然で適応的な相互作用を可能にするメカニズムは何か。
• RQ5 社会的行動を認知アーキテクチャに統合することで、社会的学習と長期的相互作用をどのように支援できるか。

主な発見

• 形式化により、認知アーキテクチャに実装可能な正確な論理的仕様として社会的行動を提供する。
• 社会的行動は、規範的期待と状況への適応の両立を可能にする柔軟な社会的文脈内での推論をエージェントに可能にする。
• エージェントが自らの能力と意図に基づいて抽象的行動をインスタンス化できるため、実用的推論を支援する。
• 社会的行動は、低レベルの行動シーケンスの詳細を抽象化することで、相互作用モデルの複雑さを軽減しつつも、社会的整合性を維持する。
• たとえば、店で売り手を探すことなど、知覚や注意の集中を促すために、社会的行動に結びついた期待を発動できる。
• 繰り返しの実践からの適応や学習をモデル化するために、確率的要素を形式的体系に拡張可能である。