命名博弈demo:颜色是如何形成和演化的?-集智俱乐部

来源:stage.sajakongsi.com



背景


命名博弈(naming game)最简单的模型是由 N个个体(agent)通过在特定的语境下用一个公共的词汇库对同一个对象“命名”。这个对象可以是人、事物、关系、颜色、网址、图片、或者是音乐文件。对象可以是任何一种实体,只需要这群人可以针对这个实体进行命名的对话。


每个个体都有一份他/她所知道的 词-对象关联的词汇库。所有的词汇库在最开始(t=0)的时候,都是空的。而在接下来的每一步(t =1,2.....),两个个体(agents)都会随机的选择。这两个个体其中一个说话者(speaker),另一个扮演接听者(hearer)。


他们根据以下的规则进行命名博弈的互动:


1、说话者首先从当前的语境下选择一个对象,然后说话者通过词汇库,根据对象去检索对应的词。如果说话者的清单是空的,他们就增加这个词到词汇库中;


2、说话者传递了被选中的词给接听者;


3、如果接听者在他们的词汇库找到了对应的词,那么这样一次交互实验就是「成功」的,于是双方就在他们的列表中保留了「成功」的词,而去掉了其他不相关的词。


4、如果接听者的词汇库里面没有说话者传递的词,或者这个词在接听者的词汇库中关联的是不同的对象,那么这个交互实验就是「失败」的。此时接听者通过增加词-对象到词汇库中,以此来更新词汇库的信息。


命名博弈demo:颜色是如何形成和演化的?-集智俱乐部图1:博弈过程例子展示


这个图1 分别动态地展示了失败博弈(上)和成功博弈(下)的过程。高亮的词是说话者某个时刻选中的词,如果接听者在词汇库中没有找到对应的词,接听者就会在词汇库中添加上这个词,否则,匹配成功的话,双方都会去掉其他不匹配的词,只保留匹配成功的词。



例子:颜色博弈


下面这个小的demo演示一群个体(agents)根据上面所描述的规则对一系列颜色进行命名博弈的过程。下面的视频展示了对每一种颜色随着时间博弈成功次数的变化。发现,所有颜色开始的成功率都很低,但是随着时间的推移,表示颜色的共享名字正在涌现。



视频中通过改变交互速率可以来加快交互时间,或者可以改变参与的个体(Agents)以及交互颜色的数量(Meanings),来看看这些改变和达成共识的速率之间的关系。



主要结论


图2 总结了对单个对象命名博弈过程中动力学结果。这些动力学过程最有趣的性质是随着时间的演化,随着人数整个词汇库总数的变化。


N_w(t)表示N_d(t)不同词的总数,S(t)是指成功交互的次数。虽然在这些模拟过程中每一步只有两个个体在交互,但是这个模型可以扩展到任意数量的个体同时交互的情况。


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图2

          

图2表示在系统中出现的总的词的数量。图中b不同词的数量Nd(t);图中是指成功率,即在t时刻观察到成功交互的概率。在图中c中的插图表示的是S(t)在较短时间尺度上的线性行为。N_w(t) = N,N_d(t) = 1并且S(t) = 1时,系统达到最终吸收状态,即达到了全局协议(global agreement)




编辑:孟婕

来源:

http://www.socialdynamics.it/topics/complex-systems-dynamics/language-dynamics/naming_game/



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原文始发于微信公众号(集智俱乐部):集智