予測コーディングによる共有空間記憶

マルチエージェントシステムにおける共有空間記憶の構築は重要な課題であり、観測の制限や帯域幅の制約により協調が失敗する可能性があります。本稿では、エージェント間の相互不確実性の最小化を通じて協調を形成するマルチエージェントの予測コーディングフレームワークを提案します。このフレームワークでは、自己位置特定のための内部空間コーディングを基盤としており、エージェントは通信対象やタイミングを学習します。エージェントは、協力相手の位置を表現するために特化した神経集団を発展させ、社会的プレイスセルに類似した構造を持ちます。結果として得られるモデルは、帯域幅が制約された状況下でも優れた耐性を示し、通信用の効率的なメカニズムを構築します。この研究は、複雑な社会的表現が統一された予測ドライブからいかにして生まれるかの理論的根拠を提供しています。