Auto-Emergencia de Comunicacion Sintactica en Entornos Estaticos y Dinamicos para Grupos de Robots mediante Evolucion Gramatical y Aprendizaje por Refuerzo

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@PhdThesis{Mingo:thesis,
  author =       "Jack Mario {Mingo Postiglioni}",
  title =        "Auto-Emergencia de Comunicacion Sintactica en Entornos
                 Estaticos y Dinamicos para Grupos de Robots mediante
                 Evolucion Gramatical y Aprendizaje por Refuerzo",
  school =       "Universidad Politecnica de Madrid",
  year =         "2014",
  address =      "Spain",
  month =        nov,
  keywords =     "genetic algorithms, genetic programming",
  URL =          "http://oa.upm.es/33171/",
  URL =          "http://oa.upm.es/33171/1/JACK_MARIO_MINGO_POSTIGLIONI.pdf",
  size =         "280 pages",
  abstract =     "The idea of giving a language to a group of robots or
                 artificial agents has been the subject of intense study
                 in recent decades. The first attempts have focused on
                 the development and emergence of a conventionally
                 shared vocabulary. The advantages that can provide a
                 common vocabulary are evident and therefore a more
                 complex language that combines words would be even more
                 beneficial. Thus some proposals are put forward towards
                 the emergence of a consensual language with a
                 syntactical structure in similar terms to the human
                 language. This work follows this trend. Taking the
                 human language as a model means taking some of the
                 assumptions and theories that disciplines such as
                 philosophy, psychology or linguistics among others have
                 provided. According to these theoretical positions
                 language has a double formal and functional dimension.
                 Based on its formal dimension it seems clear that
                 language follows rules, so that the use of a grammar
                 has been considered essential for representation, but
                 also because grammars are a very simple and powerful
                 device that easily generates these symbolic structures.
                 As for the functional dimension perhaps the most
                 influential theory of recent times, the Theory of
                 Speech Acts has been taken into account. This theory is
                 based on the Wittgenstein's idea about that the meaning
                 lies in the use of language, to the extent that it is
                 understood as a way of acting and behaving. Having into
                 account these issues this work implements some
                 computational models in order to test if they allow a
                 group of robots to reach in an autonomous way a shared
                 language by means of individual interaction among them,
                 that is by means of language games. Specifically, three
                 different models of language for robots are
                 proposed:

                 1. A reinforcement learning based model in which
                 interactions and language use are key to its emergence.
                 This model uses a static probabilistic generative
                 grammar which is designed beforehand. The model is
                 applied to two different groups: one formed exclusively
                 by robots and other combining robots and a human.
                 Therefore, in the second case the learning process is
                 supervised by the human.

                 2. A model based on grammatical evolution that allows
                 us to study not only the syntactic consensus, but also
                 the very genesis of language. This model uses a
                 universal grammar that allows robots to evolve for
                 themselves the most appropriate grammar according to
                 the current linguistic situation they deal with.

                 3. A model based on grammatical evolution and
                 reinforcement learning that takes aspects of the
                 previous models and increases their possibilities. This
                 model allows robots to develop a language in order to
                 adapt to dynamic language situations that can change
                 over time and also allows the imposition of syntactical
                 order restrictions which are very common in complex
                 syntactic structures.

                 All models involve a decentralised and self-organised
                 approach so that none of the robots is the language's
                 owner and everyone must cooperate and work together in
                 a coordinated manner to achieve syntactic consensus. In
                 each case experiments are presented in order to
                 validate the proposed models, both in terms of success
                 about the emergence of language and it relates to the
                 study of important parallel issues, such as
                 human-computer interaction or the very genesis of
                 language.",
  abstract =     "La idea de dotar a un grupo de robots o agentes
                 artificiales de un lenguaje ha sido objeto de intenso
                 estudio en las ultimas decadas. Como no podia ser de
                 otra forma los primeros intentos se enfocaron hacia el
                 estudio de la emergencia de vocabularios compartidos
                 convencionalmente por el grupo de robots. Las ventajas
                 que puede ofrecer un lexico comun son evidentes, como
                 tambien lo es que un lenguaje con una estructura mas
                 compleja, en la que se pudieran combinar palabras,
                 seria todavia mas beneficioso. Surgen asi algunas
                 propuestas enfocadas hacia la emergencia de un lenguaje
                 consensuado que muestre una estructura sintactica
                 similar al lenguaje humano, entre las que se encuentra
                 este trabajo. Tomar el lenguaje humano como modelo
                 supone adoptar algunas de las hipotesis y teorias que
                 disciplinas como la filosofia, la psicologia o la
                 linguistica entre otras se han encargado de proponer.
                 Segun estas aproximaciones teoricas el lenguaje
                 presenta una doble dimension formal y funcional. En
                 base a su dimension formal parece claro que el lenguaje
                 sigue unas reglas, por lo que el uso de una gramatica
                 se ha considerado esencial para su representacion, pero
                 tambien porque las gramaticas son un dispositivo muy
                 sencillo y potente que permite generar facilmente
                 estructuras simbolicas. En cuanto a la dimension
                 funcional se ha tenido en cuenta la teoria quiza mas
                 influyente de los ultimos tiempos, que no es otra que
                 la Teoria de los Actos del Habla. Esta teoria se basa
                 en la idea de Wittgenstein por la que el significado
                 reside en el uso del lenguaje, hasta el punto de que
                 este se entiende como una manera de actuar y de
                 comportarse, en definitiva como una forma de vida.
                 Teniendo presentes estas premisas en esta tesis se
                 pretende experimentar con modelos computacionales que
                 permitan a un grupo de robots alcanzar un lenguaje
                 comun de manera autonoma, simplemente mediante
                 interacciones individuales entre los robots, en forma
                 de juegos de lenguaje. Para ello se proponen tres
                 modelos distintos de lenguaje:

                 Un modelo basado en gramaticas probabilisticas y
                 aprendizaje por refuerzo en el que las interacciones y
                 el uso del lenguaje son claves para su emergencia y que
                 emplea una gramatica generativa estatica y disenada de
                 antemano. Este modelo se aplica a dos grupos distintos:
                 uno formado exclusivamente por robots y otro que
                 combina robots y un humano, de manera que en este
                 segundo caso se plantea un aprendizaje supervisado por
                 humanos.

                 Un modelo basado en evolucion gramatical que permite
                 estudiar no solo el consenso sintactico, sino tambien
                 cuestiones relativas a la genesis del lenguaje y que
                 emplea una gramatica universal a partir de la cual los
                 robots pueden evolucionar por si mismos la gramatica
                 mas apropiada segun la situacion lingistica que traten
                 en cada momento.

                 Un modelo basado en evolucion gramatical y aprendizaje
                 por refuerzo que toma aspectos de los anteriores y
                 amplia las posibilidades de los robots al permitir
                 desarrollar un lenguaje que se adapta a situaciones
                 linguisticas dinamicas que pueden cambiar en el tiempo
                 y tambien posibilita la imposicion de restricciones de
                 orden muy frecuentes en las estructuras sintacticas
                 complejas. Todos los modelos implican un planteamiento
                 descentralizado y auto-organizado, de manera que
                 ninguno de los robots es el dueno del lenguaje y todos
                 deben cooperar y colaborar de forma coordinada para
                 lograr el consenso sintactico. En cada caso se plantean
                 experimentos que tienen como objetivo validar los
                 modelos propuestos, tanto en lo relativo al exito en la
                 emergencia del lenguaje como en lo relacionado con
                 cuestiones paralelas de importancia, como la
                 interaccion hombre-maquina o la propia genesis del
                 lenguaje.",
BibTeX entry too long. Truncated

Genetic Programming entries for Jack Mario Mingo

Citations