Van Grommen naar Grammatica: Ontstaan van Taal uit Samenwerkend Foerageren

From Grunts to Grammar: Emergent Language from Cooperative Foraging

May 19, 2025

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

cs.AI

Samenvatting

Vroege holbewoners vertrouwden op gebaren, vocalisaties en eenvoudige signalen om te coördineren, te plannen, roofdieren te vermijden en middelen te delen. Tegenwoordig werken mensen samen met behulp van complexe talen om opmerkelijke resultaten te bereiken. Wat drijft deze evolutie in communicatie? Hoe ontstaat taal, past deze zich aan en wordt deze essentieel voor teamwork? Het begrijpen van de oorsprong van taal blijft een uitdaging. Een toonaangevende hypothese in de taalkunde en antropologie stelt dat taal evolueerde om te voldoen aan de ecologische en sociale eisen van vroege menselijke samenwerking. Taal ontstond niet in isolatie, maar door gedeelde overlevingsdoelen. Geïnspireerd door dit perspectief onderzoeken we het ontstaan van taal in multi-agent Foraging Games. Deze omgevingen zijn ontworpen om de cognitieve en ecologische beperkingen te weerspiegelen waarvan wordt aangenomen dat ze de evolutie van communicatie hebben beïnvloed. Agenten opereren in een gedeelde rasterwereld met slechts gedeeltelijke kennis over andere agenten en de omgeving, en moeten coördineren om spellen te voltooien, zoals het oppakken van hoogwaardige doelen of het uitvoeren van tijdelijk geordende acties. Met end-to-end deep reinforcement learning leren agenten zowel acties als communicatiestrategieën vanaf nul. We ontdekken dat agenten communicatieprotocollen ontwikkelen met kenmerkende eigenschappen van natuurlijke taal: willekeurigheid, uitwisselbaarheid, verplaatsing, culturele overdracht en compositionaliteit. We kwantificeren elke eigenschap en analyseren hoe verschillende factoren, zoals populatiegrootte en temporele afhankelijkheden, specifieke aspecten van de opkomende taal vormgeven. Ons framework dient als een platform om te bestuderen hoe taal kan evolueren uit gedeeltelijke observeerbaarheid, temporeel redeneren en coöperatieve doelen in belichaamde multi-agent omgevingen. We zullen alle data, code en modellen openbaar vrijgeven.

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.