分散的ベイズ推論としてのマルチエージェント強化学習と記号創発

人間は会話や文章などの言語(メッセージ)を通じて他者とコミュニケーションを取ることで，互いに協調した行動を学習することができる．ロボット同士が人間と同様のアプローチで協調行動を学習するためには，ロボット間で互いに理解できる共通言語を創発するモデルが必要となる．本稿では，エージェント自らが創発した記号を用いてコミュニケーションすることで，協調行動を学習・生成することができる確率的生成モデルを提案する．実験では，学習したモデルを実環境のタスクに適用し，2台のロボットが創発した記号によるコミュニケーションを通して，環境に適した協調行動を生成できることを示す．