Establishing Shared Query Understanding in an Open Multi-Agent System

要約

我々は、協力が必要なタスクを実行する目的で、2 つのエージェント間で共通の理解を発展させることを可能にする方法を提案します。
私たちの手法は、オープンなマルチエージェント システムでタスク指向のコミュニケーションを効率的に確立することに重点を置いています。このシステムでは、エージェントはお互いについて何も知らず、地上での対話によってのみ通信できます。
このメソッドは、インタラクションの制限と効率の指標を定義することで、ヒューマン・マシン・インタラクションや人間参加型を必要とするシナリオに取り組む研究者を支援することを目的としています。
そのために、このような (多様な) セットアップの課題と制限を指摘するとともに、エージェント間の相互理解の程度を正確に反映して高いタスク パフォーマンスを実現することを目的とした制限と要件も示します。
さらに、私たちの方法を協調的なクエリ応答のタスクに適用できるユースケースを示します。
確立されたオントロジー調整ベンチマークを変更することによって実験を設計します。
この例では、エージェントは、異なる不完全な知識を含む独自のオントロジーで定義された異なるデータベースを表しながら、相互にクエリを実行したいと考えています。
ここでのグラウンデッド インタラクションは、エージェントが同様の知識を持っていることが期待される一般的なインスタンスで構成される例の形式をとります。
私たちの実験では、必要な制限の下で通信が正常に確立されたことを実証し、効率的な方法でタスクを解決することを目的としたさまざまなエージェント ポリシーを比較しました。

要約(オリジナル)

We propose a method that allows to develop shared understanding between two agents for the purpose of performing a task that requires cooperation. Our method focuses on efficiently establishing successful task-oriented communication in an open multi-agent system, where the agents do not know anything about each other and can only communicate via grounded interaction. The method aims to assist researchers that work on human-machine interaction or scenarios that require a human-in-the-loop, by defining interaction restrictions and efficiency metrics. To that end, we point out the challenges and limitations of such a (diverse) setup, while also restrictions and requirements which aim to ensure that high task performance truthfully reflects the extent to which the agents correctly understand each other. Furthermore, we demonstrate a use-case where our method can be applied for the task of cooperative query answering. We design the experiments by modifying an established ontology alignment benchmark. In this example, the agents want to query each other, while representing different databases, defined in their own ontologies that contain different and incomplete knowledge. Grounded interaction here has the form of examples that consists of common instances, for which the agents are expected to have similar knowledge. Our experiments demonstrate successful communication establishment under the required restrictions, and compare different agent policies that aim to solve the task in an efficient manner.

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