Cultural evolution via iterated learning and communication explains efficient color naming systems

要約

意味体系は効率化への圧力を反映していると主張されており、現在の議論はこのパターンを生み出す文化進化のプロセスに関するものです。
私たちは、情報ボトルネック (IB) 原理で具体化された効率性と、反復学習とコミュニケーションを組み合わせた文化進化モデルを考慮します。
ニューラル ネットワークでインスタンス化されたこのモデルが、IB の意味で効率的で人間の色命名システムに似た色命名システムに収束することを示します。
また、反復学習のみ、コミュニケーションのみ、または凸カテゴリの学習可能性を高めるなどの他の提案では、明らかに同じ結果が得られないことも示します。
私たちは、反復学習とコミュニケーションの組み合わせが、人間の意味論的システムを効率化するもっともらしい手段を提供すると結論付けています。

要約(オリジナル)

It has been argued that semantic systems reflect pressure for efficiency, and a current debate concerns the cultural evolutionary process that produces this pattern. We consider efficiency as instantiated in the Information Bottleneck (IB) principle, and a model of cultural evolution that combines iterated learning and communication. We show that this model, instantiated in neural networks, converges to color naming systems that are efficient in the IB sense and similar to human color naming systems. We also show that some other proposals such as iterated learning alone, communication alone, or the greater learnability of convex categories, do not yield the same outcome as clearly. We conclude that the combination of iterated learning and communication provides a plausible means by which human semantic systems become efficient.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google