講演情報
[2Yin-B-16]VQ-VAEとUNMT による創発言語と自然言語の翻訳
〇石川 将丈1、若林 啓1 (1. 筑波大学)
キーワード：
創発コミュニケーション、マルチエージェント強化学習、教師無し機械翻訳
マルチエージェント強化学習において，部分観測環境下でのタスク遂行にはエージェント間のコミュニケーションが重要である．エージェントは訓練を通して，タスクに最適な方策とコミュニケーションプロトコル(創発言語)を学習する．しかし，創発言語は人間にとって解釈が困難であり，言語を介した人間とエージェントの協調は容易でない．先行研究では，創発言語を自然言語に整合させることで解釈可能性を確保したが，エージェントのタスク遂行能力とのトレードオフが課題となる．本研究では，タスク遂行能力を維持したまま，創発言語を自然言語として解釈するためのフレームワークを提案する．本手法では，VQ-VAE と教師なし機械翻訳 (UNMT) を組み合わせ，創発言語と自然言語の翻訳モデルを構築する．外部的な翻訳により，タスク遂行能力を妨げることなく創発言語を解釈可能にし，人間との協調を目指す．実験として，IC3Net エージェントとLLM エージェントからなるチームに協調タスクを実施した．その結果，提案手法を用いたチームは LLM エージェントのみのチームよりも高い協調性能を示し，エージェントのパフォーマンスを維持した，自然言語での協調が可能であることを確認した．