Dai Grugniti alla Grammatica: Linguaggio Emergente dalla Ricerca Cooperativa di Cibo

From Grunts to Grammar: Emergent Language from Cooperative Foraging

May 19, 2025

Autori: Maytus Piriyajitakonkij, Rujikorn Charakorn, Weicheng Tao, Wei Pan, Mingfei Sun, Cheston Tan, Mengmi Zhang

cs.AI

Abstract

I primi uomini delle caverne si affidavano a gesti, vocalizzazioni e segnali semplici per coordinarsi, pianificare, evitare i predatori e condividere le risorse. Oggi, gli esseri umani collaborano utilizzando linguaggi complessi per ottenere risultati straordinari. Cosa guida questa evoluzione nella comunicazione? Come emerge il linguaggio, si adatta e diventa vitale per il lavoro di squadra? Comprendere le origini del linguaggio rimane una sfida. Un'ipotesi predominante nella linguistica e nell'antropologia sostiene che il linguaggio si sia evoluto per soddisfare le esigenze ecologiche e sociali della cooperazione umana primitiva. Il linguaggio non è emerso in isolamento, ma attraverso obiettivi di sopravvivenza condivisi. Ispirati da questa visione, indaghiamo l'emergere del linguaggio nei Giochi di Foraggiamento multi-agente. Questi ambienti sono progettati per riflettere i vincoli cognitivi ed ecologici che si ritiene abbiano influenzato l'evoluzione della comunicazione. Gli agenti operano in un mondo a griglia condiviso con una conoscenza parziale degli altri agenti e dell'ambiente, e devono coordinarsi per completare giochi come raccogliere obiettivi di alto valore o eseguire azioni temporalmente ordinate. Utilizzando l'apprendimento per rinforzo end-to-end, gli agenti imparano sia le azioni che le strategie di comunicazione da zero. Scopriamo che gli agenti sviluppano protocolli di comunicazione con caratteristiche distintive del linguaggio naturale: arbitrarietà, intercambiabilità, spostamento, trasmissione culturale e composizionalità. Quantifichiamo ciascuna proprietà e analizziamo come diversi fattori, come la dimensione della popolazione e le dipendenze temporali, modellino aspetti specifici del linguaggio emergente. Il nostro framework funge da piattaforma per studiare come il linguaggio possa evolvere dall'osservabilità parziale, dal ragionamento temporale e dagli obiettivi cooperativi in contesti multi-agente incarnati. Rilasceremo pubblicamente tutti i dati, il codice e i modelli.

English

Early cavemen relied on gestures, vocalizations, and simple signals to coordinate, plan, avoid predators, and share resources. Today, humans collaborate using complex languages to achieve remarkable results. What drives this evolution in communication? How does language emerge, adapt, and become vital for teamwork? Understanding the origins of language remains a challenge. A leading hypothesis in linguistics and anthropology posits that language evolved to meet the ecological and social demands of early human cooperation. Language did not arise in isolation, but through shared survival goals. Inspired by this view, we investigate the emergence of language in multi-agent Foraging Games. These environments are designed to reflect the cognitive and ecological constraints believed to have influenced the evolution of communication. Agents operate in a shared grid world with only partial knowledge about other agents and the environment, and must coordinate to complete games like picking up high-value targets or executing temporally ordered actions. Using end-to-end deep reinforcement learning, agents learn both actions and communication strategies from scratch. We find that agents develop communication protocols with hallmark features of natural language: arbitrariness, interchangeability, displacement, cultural transmission, and compositionality. We quantify each property and analyze how different factors, such as population size and temporal dependencies, shape specific aspects of the emergent language. Our framework serves as a platform for studying how language can evolve from partial observability, temporal reasoning, and cooperative goals in embodied multi-agent settings. We will release all data, code, and models publicly.