文化演化驱动神经涌现通信中惯例的形成

近期使用神经智能体进行的语言演化研究，常采用这样的模型：智能体要么只能说、要么只能听，种群中只有两个智能体，或者智能体之间可以共享内部表征。这些选择阻碍了研究语言如何通过文化演化而产生，即通过个体行为为适应社群交际需求而发生的累积性适应。我们用一个新模型来解决这一问题：该模型以完全分布式的方式训练双向神经智能体种群，以解决指称游戏。我们在多个图像数据集上证明了该方法的有效性，并表明它能够扩展到大规模种群。我们还表明，更常规的语言更容易学习，这为文化传播提供了直接优势。总体而言，这项工作为神经涌现通信提供了一种新方法，为演化语言学开辟了新的方向。

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