Основные понятия
混合動機ゲームにおいて、エージェントは、カウンターファクチュアル推論に基づいて社会的関係を推論し、共感的にギフトを贈ることで、利他主義と自己利益のバランスをとることができる。
Аннотация
混合動機ゲームにおける利他主義と自己利益のバランスに関する研究論文の概要
この研究論文では、混合動機ゲームにおいて、エージェントがどのように利他主義と自己利益のバランスを取ることができるかを探求しています。
マルチエージェント強化学習(MARL)は、協調タスクやゼロサムゲームにおいて目覚ましい成果を上げてきました。しかし、現実世界のマルチエージェントシナリオでは、エージェント間の関係が非決定論的で動的である混合動機ゲームが一般的です。このようなゲームでは、エージェントは自己利益を最大化するために、ある関係では利他的に協力し、別の関係では自己中心的になって搾取されるのを避ける必要があります。
この論文では、混合動機ゲームにおいて、エージェントが社会的関係に応じて利他主義と自己利益のバランスをとることができる、分散型MARLアルゴリズムであるLASE(Learning to balance Altruism and Self-interest based on Empathy)を提案しています。