分散型マルチエージェント世界モデルとエマージェント通信

2024年1月1日 · 1 分で読める
research

集合的予測符号化（Collective Predictive Coding）の枠組みに立ち、複数のエージェントが 分散的に 世界モデルを学習しつつ、相互作用を通じて コミュニケーション記号 を創発・共有する仕組みを計算モデル化する研究。集合的世界モデルが言語的伝達や協調行動の基盤として機能する条件を明らかにすることを目指します。

関連論文：

  • Kentaro Nomura, Tatsuya Aoki, Tadahiro Taniguchi, Takato Horii. “Decentralized Collective World Model for Emergent Communication and Coordination”. 2025 IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL), 2025.9.
  • 野村 健太郎, 青木 達哉, 谷口 忠大, 堀井 隆斗. 「集合的予測符号化に基づく分散学習可能なマルチエージェント世界モデル」. 人工知能学会全国大会, 2025.5.
Social-Reality-Model
堀井隆斗
著者
堀井隆斗 (he/him)
准教授
大阪大学大学院基礎工学研究科 准教授。 認知発達・記号創発ロボティクス、感情発達の計算論的モデリング、 ロボット学習、ヒューマンロボットインタラクションを専門とする。