指示ゲームの生成モデル的な再解釈

ある．指示ゲームの場合，受け手Rは情報(意味)の本稿の目的な創発コミュニケーション(Emergent集合X全体から予測値を選ぶ代わりに，正解x∈XCommunication;EC)[1]の分野でよく用いられると不正解y(1),...,y(k−1)∈X\{x}を含む候補集合コミュニケーションモデルである，シグナリング{x,y(1),...,y(k−1)}の中から予測値を選ぶ．送り手ゲームや指示ゲームをある種の生成モデルを用いS・受け手Rは通常，ニューラルネットワークに基た表現学習として再解釈することである．特に，づく確率モデルとして表現され，ゲームが成功しや本稿ではこれらのコミュニケーションモデルがあすくなるように最適化される．最適化の結果両者のる種のConditionalVariationalAuto-Encoder(CVAE)間に生じるコミュニケーションプロトコルは，情報[2,3]としての統一的に再解釈できることを示す．を伝達する記号体系という意味では言語的である．ECは，言語の創発をシミュレーションすることに生じたコミュニケーションプロトコルのことを創発よって，言語の成立や動態に何らかの示唆をもた言語(EmergentLanguage)という．らそうという構成論的なアプローチをとる進化言シグナリングゲームや指示ゲームを用いたEC研語学・計算言語学の関連分野である．言語創発とも究では，典型的には以下のような問いが研究の動機しばしば呼ばれる．言語の創発をシミュレーショとなる．1つ目の問いは「創発言語は自然言語と同ンしようという挑戦的な試みは古くから存在する様の性質をもつだろうか？」である．例えば，Zipfが，特に近年深層学習や表現学習，強化学習等の発短縮[4,5]やHarrisの分節原理[6]のような自然言展の恩恵を受け，再び注目を集めつつある．解き明語における統計的普遍性質を取り上げ，それが創発かしたい言語動態の粒度や「何のために言語やコ言語でも成り立つのかを検証する研究がこれにあたミュニケーションが存在するのか」という問いに対る[7,8]．2つ目の問いは「創発言語が自然言語と同する作業仮説の採り方に依存して，具体的なコミュ様の性質をもつかどうかをどのように評価したらよニケーションモデルの定式化の仕方は様々あり得いのか？」である．例えば，自然言語の性質であるる．特に，構成性(Compositionality)や文法構造のよとされる構成性が，創発言語にも存在するかどうかうな比較的粒度の細かい言語の有り様に興味があ(あるいは“度合い”)を測る指標として，これまでに―1936―.いくつかの指標が提案されてきた[9,10]．3つ目の問いは「現実世界のどのような要因をモデル化すれば自然言語と同様の性質創発するのか？」である．単に情報伝達の成功のしやすさ(ゲームの成功のしやすさ)だけでは創発しない性質があるとき，このような問いが重要となる．例えば，世代交代をモデル化するIteratedLearningモデルは，構成性の創発を促すことが知られている[11]．他方で，EC研究においてはニューラルネットワークを最適化する際の目的関数の数学的な扱いがやや疎かになっていた節がある．場合によっては，そういった無頓着さがZipf短縮などの一部の統計的普遍性質の創発を妨げていた可能性があるという指摘もある[12]．ECが進化言語学や計算言語学(の関連分野)を標榜する以上，モデル化の仕方が単なる“恣意的なハック”に陥ることなく，ある程度数学的に地に足のついたものであることが望ましい．このような考え方の下，上田ら[12]はシグナリングゲームをある種の生成モデル，即ち(beta-)VAE[13,14]として再解釈すべきであるという提案した．本稿では，このような再解釈を更に押し進め，シグナリングゲームだけでなく指示ゲームもある種の生成モデルとして再解釈する．具体的には，これらがある種のConditionalVAE[2,3]と見做すことで統一的に解釈可能であることを示す．