[논문 리뷰] Meaning Negotiation as Inference

Elisa Burato, Matteo Cristani외 1명|arXiv (Cornell University)|2011. 01. 23.

Multi-Agent Systems and Negotiation참고 문헌 48인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 임의의 수의 에이전트를 위한 의미 협상(MN)의 일반 모델을 제안하며, MN을 에이전트들이 용어 의미에 대한 공통 제약조건(각도)을 협상하는 추론 과정으로 간주한다. 게임 이론 모델—이중 협상의 경우 협상 게임, 다중 협상의 경우 영국 경매—을 사용하여 합의를 추론 체계(MND)를 통해 형식화함으로써 일관성과 충분성을 확보하고, 외부 기관에 대한 신뢰나 완전한 합의가 필요 없이도 에이전트들이 수용 가능한 공통된 시각에 도달할 수 있도록 한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 분산 시스템에서 에이전트들이 용어 의미에 대해 대립적인 견해를 가질 때 의미 협상(MN)의 과제를 해결하기 위해.
• 모든 수의 에이전트에 대해 작동하는 일반적인 MN 모델을 개발하여 외부 기관이나 고정된 프로토콜에 의존하지 않도록 하기 위해.
• 대화를 통해 수용 가능한 공통 각도를 유도하는 논리적 추론 체계로서 협상 과정을 형식화하기 위해.
• 이중 협상과 다중 협상을 각각 협상 게임과 영국 경매 프레임워크를 사용하여 모델링하기 위해.
• 형식적 체계가 실제 협상 동적 과정을 표현하는 데 있어 타당성과 충분성을 갖추고 있으며, 에이전트의 신뢰성이나 진실성을 전제로 하지 않도록 보장하기 위해.

제안 방법

• 각 에이전트의 견해를 용어 의미에 대한 제약조건으로서의 '각도'로 표현함—개별 지식의 형식화.
• 이중 협상을 협상 게임으로 모델링하여, 에이전트들이 상호 수용 가능한 제안으로 각도를 반복적으로 조정하도록 함.
• 다중 협상을 영국 경매 프레임워크로 모델링하여, 첫 번째 에이전트가 각도를 제안하고 나머지 에이전트들이 순차적으로 수락 또는 기각함.
• 대화 스트림이 합의 또는 불일치로 끝나는 추론 규칙을 갖는 추론 체계 MND를 정의함.
• 예를 들어 (RD-Ag) 규칙을 사용하여, 제안자에 대한 신뢰 기반으로 완전히 공유하지는 않지만 수용 가능한 제안을 신뢰적으로 수용할 수 있도록 허용함.
• 에이전트 지식 간 논리적 관계에 기반해 절대적, 본질적, 상대적, 호환성 등 네 가지 유형의 불일치를 정의함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 의미 협상을 임의의 수의 에이전트로 확장 가능한 논리적 추론 과정으로 모델링할 수 있는가?
• RQ2 이중 협상과 다중 협상의 역동성을 가장 잘 표현하는 게임 이론적 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 협상 대화를 유도하는 데 일관성과 충분성을 보장하기 위해 추론 체계를 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ4 실제 응용에서 신뢰성 있는 시스템이 되기 위해 필수적인 형식적 성질(예: 타당성, 완전성)은 무엇인가?
• RQ5 신뢰와 전략적 행동은 의미 협상 결과에 어떻게 영향을 미치며, 이를 어떻게 형식적으로 모델링할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 MND 추론 체계는 의미 협상을 논리적 추론 과정으로 모델링하기 위한 형식적이고 일관되며 충분한 프레임워크를 제공한다.
• 협상 게임은 에이전트들이 상호 수용 가능한 각도로 점진적으로 개선해 나가는 방식으로 이중 협상을 효과적으로 모델링한다.
• 영국 경매는 순차적으로 제안을 평가함으로써 공통된 수용 가능한 각도에 도달할 수 있도록 다중 협상에 대해 확장 가능한 메커니즘을 제공한다.
• 시스템은 완전한 합의나 모든 견해의 융합이 필요 없이도 합의에 도달할 수 있으며, 개인의 시각을 유지할 수 있다.
• 불일치는 에이전트 지식 간 논리적 관계에 기반해 절대적, 본질적, 상대적, 호환성 등 네 가지 유형으로 공식적으로 분류된다.
• 모델은 제안자에 대한 신뢰 기반으로 제안을 신뢰적으로 수용할 수 있도록 지원하여, 에이전트들이 완전히 동의하지 않더라도 협상이 가능하도록 한다.